ÎncepețiÎncepe gratuit

Găsește nodurile cu cele mai mari centralități după grad

În acest exercițiu, vei analiza mai în detaliu dacă există ceva interesant în legătură cu studenții cei mai bine conectați din rețea. Mai întâi, vei identifica grupul de studenți cu cele mai mari centralități după grad. Rezultatul va fi salvat pentru următorul exercițiu de vizualizare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiză intermediară a rețelelor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Obține primele 5 scoruri unice de centralitate după grad. Pentru aceasta, folosește funcția sorted(), în care primul argument este mulțimea valorilor de centralitate după grad ale lui G (deoarece vrei centralități unice), iar al doilea argument este reverse=True, pentru a te asigura că rezultatele sunt sortate în ordine descrescătoare. Pentru a limita rezultatele la primele 5 scoruri, adaugă un slicing corespunzător la sfârșitul instrucțiunii. Nu uita să folosești .values() asupra rezultatelor de centralitate după grad!
  • Creează o listă cu nodurile care au cele mai mari 5 centralități după grad în total. Pentru aceasta:
    • Iterează peste dicționarul scorurilor de centralitate după grad folosind metoda .items() aplicată pe nx.degree_centrality(G).
    • Dacă dc se află în top_dcs, adaugă nodul n la lista top_connected.
  • Afișează numărul de noduri care împart primele 5 scoruri de centralitate după grad (top_connected) folosind len().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Get the top 5 unique degree centrality scores: top_dcs
top_dcs = ____(set(____), reverse=True)[____:____]

# Create list of nodes that have the top 5 highest overall degree centralities
top_connected = []
for n, dc in ____:
    if ____ in ____:
        ____
        
# Print the number of nodes that share the top 5 degree centrality scores
print(____)
Editează și rulează codul