Zacznij terazZacznij za darmo

Wizualizacja za pomocą nxviz

Czas poćwiczyć tworzenie wykresu circos za pomocą nxviz! Przy okazji – jako zapowiedź tego, co pojawi się w kolejnym materiale wideo – w tym ćwiczeniu znajdziesz krótki fragment dotyczący słowa kluczowego bipartite!

Dla każdego węzła dodano już do jego słownika metadanych wynik centralności stopnia, korzystając z poniższego kodu:

# Add the degree centrality score of each node to their metadata dictionary
dcs = nx.degree_centrality(G)
for n in G.nodes():
    G.nodes[n]['centrality'] = dcs[n]

Jeśli chcesz przypomnieć sobie pojęcie centralności stopnia, zajrzyj do odpowiedniego materiału wideo z poprzedniego kursu – to miara pozwalająca ocenić ważność węzła w sieci!

Biblioteka nxviz została już zaimportowana jako nv, a wraz z nią NetworkX (jako nx) i matplotlib.pyplot (jako plt).

To ćwiczenie jest częścią kursu

Analiza sieci w Pythonie – poziom średniozaawansowany

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zwizualizuj sieć G za pomocą wykresu circos. W tym celu:
    • Utwórz wykres circos o nazwie c, używając funkcji nv.circos(). Określ parametry graph, node_color_by oraz group_by, aby pokolorować i pogrupować węzły według słowa kluczowego bipartite, oraz argument sort_by, aby posortować węzły według centrality.
    • Aby węzły były widoczne po wyświetleniu, dołącz argument node_enc_kwargs={'radius': 10}.
    • Wyświetl c na ekranie.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Create the CircosPlot object: c
c = nv._____(___, _____, _____, node_enc_kwargs={'radius': 10})

# Display the plot
____
Edytuj i uruchom kod