ComeçarComece de graça

Distribuição da centralidade de grau

O grau de um nó é o número de vizinhos que ele tem. A centralidade de grau é o número de vizinhos dividido por todos os possíveis vizinhos que ele poderia ter. Dependendo de permitir ou não autoalças (self-loops), o conjunto de possíveis vizinhos de um nó pode incluir o próprio nó.

A função nx.degree_centrality(G) retorna um dicionário, em que as chaves são os nós e os valores são suas centralidades de grau.

A distribuição de graus degrees que você calculou no exercício anterior usando compreensão de listas já foi pré-carregada.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à Análise de Redes em Python

Ver curso

Instruções do exercício

  • Calcule a centralidade de grau da rede do Twitter T.
  • Usando plt.hist(), plote um histograma da distribuição da centralidade de grau de T. Você pode acessá-la com list(deg_cent.values()).
  • Plote um histograma da distribuição de graus degrees de T. Esta é a mesma lista que você calculou no exercício anterior.
  • Crie um gráfico de dispersão com degrees no eixo x e a distribuição de centralidade de grau list(deg_cent.values()) no eixo y.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import matplotlib.pyplot
import matplotlib.pyplot as plt

# Compute the degree centrality of the Twitter network: deg_cent
deg_cent = ____

# Plot a histogram of the degree centrality distribution of the graph.
plt.figure()
____
plt.show()

# Plot a histogram of the degree distribution of the graph
plt.figure()
____
plt.show()

# Plot a scatter plot of the centrality distribution and the degree distribution
plt.figure()
____
plt.show()
Editar e executar o código