Aan de slagBegin gratis

Gefilterde graaf visualiseren met nxviz

Hier visualiseer je de gefilterde graaf met een circos-plot. De circos-plot is hiervoor een logische keuze: je kunt nodes groeperen en kleuren om de partities te laten zien, terwijl de cirkelvormige layout de esthetiek van de visualisatie behoudt.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Gemiddelde netwerkanalyse in Python

Bekijk cursus

Oefeninstructies

  • Bereken de degree centrality-scores van elke node met de bipartite-module degree centralities, maar gebaseerd op de degree centrality in de originele graaf.
    • Gebruik hiervoor de functie nx.bipartite.degree_centrality() met de argumenten G en nodes=forum_nodes.
  • Maak een nieuwe circos-plot met nodes die gekleurd en gegroepeerd zijn (parameters node_color_by en group_by) op basis van hun partitie-label ('bipartite'), en geordend (parameter sort_by) op hun degree centrality ('dc'), en toon deze.
    • Om ervoor te zorgen dat de nodes zichtbaar zijn bij het tonen, hebben we het argument node_enc_kwargs={'radius': 10} toegevoegd.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# Import necessary modules
from nxviz import circos
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Compute degree centrality scores of each node
dcs = ____(____, nodes=____)
for n, d in G_sub.nodes(data=True):
    G_sub.nodes[n]['dc'] = dcs[n]

# Create the circos plot: c
c = _____(___, _____, _____, _____, node_enc_kwargs={'radius': 5})

# Display the plot
plt.show()
Code bewerken en uitvoeren