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Visualize o grafo filtrado usando nxviz

Aqui, você vai visualizar o grafo filtrado usando um gráfico circos. O gráfico circos é uma escolha natural para essa visualização, pois você pode agrupar e colorir os nós para representar as partições, enquanto o layout circular preserva a estética da visualização.

Este exercício faz parte do curso

Análise de Redes Intermediária em Python

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Instruções do exercício

  • Calcule os escores de centralidade de grau de cada nó usando as centralidades do módulo bipartite, mas com base na centralidade de grau no grafo original.
    • Use a função nx.bipartite.degree_centrality() para isso, com os argumentos G e nodes=forum_nodes.
  • Crie um novo gráfico circos com nós coloridos e agrupados (parâmetros node_color_by e group_by) pelo seu rótulo de partição ('bipartite'), e ordenados (parâmetro sort_by) pela sua centralidade de grau ('dc') e exiba-o.
    • Para garantir que os nós fiquem visíveis ao exibir, incluímos o argumento node_enc_kwargs={'radius': 10}.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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

# Compute degree centrality scores of each node
dcs = ____(____, nodes=____)
for n, d in G_sub.nodes(data=True):
    G_sub.nodes[n]['dc'] = dcs[n]

# Create the circos plot: c
c = _____(___, _____, _____, _____, node_enc_kwargs={'radius': 5})

# Display the plot
plt.show()
Editar e executar o código