Zacznij terazZacznij za darmo

Znajdź najpopularniejsze fora dzień po dniu: II

Świetna robota w poprzednim ćwiczeniu – napisano w nim kod tworzący listę grafów szeregów czasowych. Teraz czas to dokończyć: sprawdzisz, ile forów uzyskało najwyższy wynik popularności w poszczególnych dniach!

Jedną z rzeczy, które tu zrobisz, jest „słownikowe wyrażenie składane" służące do filtrowania słownika. Działa podobnie jak listowe wyrażenie składane, ale jego składnia wygląda tak: {key: val for key, val in dict.items() if ...}. Miej to na uwadze!

To ćwiczenie jest częścią kursu

Analiza sieci w Pythonie – poziom średniozaawansowany

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Oblicz centralność stopnia za pomocą nx.bipartite.degree_centrality(), przekazując G_sub i forum_nodes jako argumenty.
  • Przefiltruj słownik tak, aby zawierał tylko centralności stopnia forów. Para key: val w wyrażeniu wyjściowym powinna mieć postać n, dc. Iteruj po dc.items() i sprawdź, czy n należy do forum_nodes.
  • Wskaż najpopularniejsze forum (lub fora) – powinno mieć najwyższą centralność stopnia (max(forum_dcs.values())), a jego wartość DC nie może być równa zero.
  • Dołącz najwyższe wartości dc do highest_dcs.
  • Utwórz wykresy!
    • Do pierwszego wykresu użyj wyrażenia składanego, w którym iterujesz po most_popular_forums (będącym listą list), używając forums jako zmiennej iteratora. Wyrażenie wyjściowe powinno zwracać liczbę najpopularniejszych forów, obliczoną za pomocą len().
    • Do drugiego wykresu użyj highest_dcs i plt.plot(), aby zwizualizować najwyższy wynik centralności stopnia.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import necessary modules
from datetime import timedelta
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

most_popular_forums = []
highest_dcs = []
curr_day = dayone 
td = timedelta(days=1)  

while curr_day < lastday:  
    if curr_day.day == 1:  
        print(curr_day)  
    G_sub = nx.Graph()
    G_sub.add_nodes_from(G.nodes(data=True))   
    G_sub.add_edges_from([(u, v, d) for u, v, d in G.edges(data=True) if d['date'] >= curr_day and d['date'] < curr_day + td])
    
    # Get the degree centrality 
    dc = ____
    # Filter the dictionary such that there's only forum degree centralities
    forum_dcs = {____:____ for ____, ____ in ____ if n in ____}
    # Identify the most popular forum(s) 
    most_popular_forum = [n for n, dc in ____ if dc == ____(____) and dc != 0] 
    most_popular_forums.append(most_popular_forum) 
    # Store the highest dc values in highest_dcs
    highest_dcs.append(max(____))
    
    curr_day += td  
    
plt.figure(1) 
plt.plot([len(____) for ____ in ____], color='blue', label='Forums')
plt.ylabel('Number of Most Popular Forums')
plt.show()

plt.figure(2)
plt.plot(____, color='orange', label='DC Score')
plt.ylabel('Top Degree Centrality Score')
plt.show()
Edytuj i uruchom kod