ComeçarComece de graça

Centralidade de grau ao longo do tempo

Agora, você vai plotar a distribuição da centralidade de grau ao longo do tempo. Lembre-se de que a função ECDF será fornecida, então você não precisará implementá-la.

Este exercício faz parte do curso

Análise de Redes Intermediária em Python

Ver curso

Instruções do exercício

  • Crie uma lista de escores de centralidade de grau mês a mês. Para fazer isso:
    • Em cada iteração do primeiro loop for, calcule a centralidade de G usando a função nx.degree_centrality(). Salve o resultado como cent.
    • Acrescente cent à lista cents.
  • Plote ECDFs ao longo do tempo. Para fazer isso:
    • Itere sobre range(len(cents)) usando um loop for. Dentro do loop, use a função ECDF() com cents[i].values() como argumento. Desempacote a saída em x e y.
    • Passe x e y como argumentos para plt.plot().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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

# Create a list of degree centrality scores month-by-month
cents = []
for G in Gs:
    cent = ____
    ____


# Plot ECDFs over time
fig = plt.figure()
for i in ____:
    ____, ____ = ____ 
    plt.plot(____, ____, label='Month {0}'.format(i+1)) 
plt.legend()   
plt.show()
Editar e executar o código