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Visualize a distribuição da centralidade de grau na projeção dos estudantes

Neste exercício, você vai visualizar a distribuição da centralidade de grau na projeção dos estudantes. Este é um resumo de dois conceitos que você já aprendeu: centralidades de grau e projeções.

Este exercício faz parte do curso

Análise de Redes Intermediária em Python

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Instruções do exercício

  • Coloque os nós da partição 'student' em uma lista chamada student_nodes.
    • Use uma list comprehension para fazer isso, iterando por todos os nós de G (incluindo os metadados) e verificando se a palavra-chave 'bipartite' de d é igual a 'student'.
  • Crie a projeção dos nós dos estudantes como um grafo chamado G_students. Use a função nx.bipartite.projected_graph() para isso. Certifique-se de especificar o argumento nomeado nodes=student_nodes.
  • Calcule a centralidade de grau de G_students usando nx.degree_centrality(). Armazene o resultado em dcs.
  • Plote o histograma dos valores de centralidade de grau.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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

# Get the student partition's nodes: student_nodes
student_nodes = [n for n, d in ____ if d['____'] == '____']

# Create the students nodes projection as a graph: G_students
G_students = ____

# Calculate the degree centrality using nx.degree_centrality: dcs
dcs = ____

# Plot the histogram of degree centrality values
plt.hist(list(____))
plt.yscale('log')  
plt.show()
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