Zacznij terazZacznij za darmo

Wykres liczby zmian krawędzi w czasie

Czas na tworzenie wykresów! Wszystkie listy, które wcześniej tworzyłeś, zostały załadowane w tym ćwiczeniu. Nie martw się bardziej zaawansowanym kodem matplotlib, który pojawia się poniżej – komentarze pomogą ci zrozumieć, co się dzieje.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Analiza sieci w Pythonie – poziom średniozaawansowany

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zwizualizuj liczbę dodanych krawędzi w czasie. W tym celu:
    • Użyj wyrażenia listowego, aby iterować po added i utworzyć listę o nazwie edges_added. Wyrażeniem wyjściowym tego wyrażenia listowego jest len(g.edges()), gdzie g to zmienna iteratora.
    • Przekaż listę edges_added do ax1.plot().
  • Zwizualizuj liczbę usuniętych krawędzi w czasie. Ponownie użyj wyrażenia listowego, tym razem iterując po removed zamiast po added.
  • Zwizualizuj ułamkowe zmiany w czasie, przekazując je jako argument do ax2.plot().

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)

# Plot the number of edges added over time
edges_added = [____(____) for ____ in ____]
plot1 = ax1.plot(____, label='added', color='orange')

# Plot the number of edges removed over time
edges_removed = [____(____) for ____ in ____]
plot2 = ax1.plot(____, label='removed', color='purple')

# Set yscale to logarithmic scale
ax1.set_yscale('log')  
ax1.legend()

# 2nd axes shares x-axis with 1st axes object
ax2 = ax1.twinx()

# Plot the fractional changes over time
plot3 = ax2.plot(____, label='fractional change', color='green')

# Here, we create a single legend for both plots
lines1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax2.legend(lines1 + lines2, labels1 + labels2, loc=0)
plt.axhline(0, color='green', linestyle='--')
plt.show()
Edytuj i uruchom kod