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Calcular matriz de adjacência

Agora, você vai praticar o uso de matrizes e multiplicação de matrizes esparsas para calcular projeções! Neste exercício, você usará o operador de multiplicação de matrizes @, introduzido no Python 3.5.

Você continuará trabalhando com o grafo da Revolução Americana. As duas partições de interesse aqui são 'people' e 'clubs'.

Este exercício faz parte do curso

Análise de Redes Intermediária em Python

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Instruções do exercício

  • Obtenha a lista de pessoas e a lista de clubes a partir do grafo G usando a função get_nodes_from_partition() que você definiu no capítulo anterior. Essa função aceita dois parâmetros: um grafo e uma partição.
  • Calcule a matriz de biadjacência usando nx.bipartite.biadjacency_matrix(), definindo o parâmetro row_order como people_nodes e o parâmetro column_order como clubs_nodes. Lembre-se de também passar o grafo G.
  • Calcule a projeção usuário-usuário multiplicando (com o operador @) a matriz de biadjacência bi_matrix por sua transposição, bi_matrix.T.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Get the list of people and list of clubs from the graph: people_nodes, clubs_nodes
people_nodes = ____
clubs_nodes = ____

# Compute the biadjacency matrix: bi_matrix
bi_matrix = ____(____, row_order=____, column_order=____)

# Compute the user-user projection: user_matrix
user_matrix = ____

print(user_matrix)
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