Aan de slagGa gratis aan de slag

Subgrafen II

In de vorige oefening gaven we je een lijst met knopen waarvan we je vroegen de buren te bepalen.

Laten we nog een oefening doen waarin je knopen met een bepaalde metadata-eigenschap en hun buren extraheert. Dit sluit aan bij wat je hebt geleerd over list comprehensions om knopen te vinden. De oefening helpt je ook om functies te combineren die je eerder al hebt gebruikt.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Introductie tot netwerkanalyse in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Gebruik een list comprehension om knopen te extraheren met de metadata 'occupation' als 'celebrity' en tegelijkertijd hun buren:
    • De outputexpressie van de list comprehension is n, en er zijn twee iteratorvariabelen: n en d. De iterable is de lijst met knopen van T (inclusief de metadata, die je kunt opvragen met data=True) en de voorwaarde is dat de sleutel 'occupation' van de metadatadictionary d gelijk is aan 'celebrity'.
  • Plaats ze in een nieuwe subgraaf T_sub. Hiervoor:
    • Itereer over de knopen, bereken de buren van elke knoop en voeg ze toe aan de set knopen nodeset met de methode .union(). Dit laatste deel is al voor je gedaan.
    • Gebruik nodeset samen met de methode T.subgraph() om T_sub te berekenen.
  • Teken T_sub op het scherm.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Extract the nodes of interest: nodes
nodes = [n for n, d in ____ if ____ == ____]

# Create the set of nodes: nodeset
nodeset = set(nodes)

# Iterate over nodes
for n in ____:

    # Compute the neighbors of n: nbrs
    nbrs = ____

    # Compute the union of nodeset and nbrs: nodeset
    nodeset = nodeset.union(nbrs)

# Compute the subgraph using nodeset: T_sub
T_sub = ____

# Draw T_sub to the screen
____
plt.show()
Code bewerken en uitvoeren