Centralitatea de grad în timp
Acum vei reprezenta grafic distribuția centralității de grad în timp. Funcția ECDF îți este deja pusă la dispoziție, deci nu va trebui să o implementezi tu.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiză intermediară a rețelelor în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează o listă cu scorurile de centralitate de grad lună de lună. Pentru aceasta:
- În fiecare iterație a primului
forloop, calculează centralitatea de grad a luiGfolosind funcțianx.degree_centrality(). Salvează rezultatul cacent. - Adaugă
centla listacents.
- În fiecare iterație a primului
- Reprezintă grafic ECDF-urile în timp. Pentru aceasta:
- Iterează peste
range(len(cents))folosind unforloop. În interiorul buclei, apelează funcțiaECDF()cucents[i].values()ca argument. Despachetează rezultatul înxșiy. - Transmite
xșiyca argumente funcțieiplt.plot().
- Iterează peste
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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()