ÎncepețiÎncepe gratuit

Reprezentarea grafică a centralității gradului pe proiecție

Aici vei compara distribuțiile centralității gradului pentru fiecare dintre următoarele grafuri: graful original G, proiecția grafului persoanelor peopleG și proiecția grafului cluburilor clubsG. Aceasta va consolida diferența dintre calculul scorului de centralitate a gradului în versiunile bipartite și unipartite ale acestei metrici. Listele de noduri people și clubs au fost preîncărcate pentru tine.

Reține din videoclip că funcțiile bipartite necesită transmiterea unui container de noduri, dar vor returna totuși toate scorurile de centralitate a gradului. Amintește-ți, de asemenea, că scorurile de centralitate a gradului sunt stocate ca dicționare (care mapează nodul la scor).

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiză intermediară a rețelelor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Reprezintă grafic distribuția centralității gradului a grafului original G, folosind funcția degree_centrality din modulul bipartit: nx.bipartite.degree_centrality(). Aceasta primește două argumente: graful G și una dintre listele de noduri (people sau clubs).
  • Reprezintă grafic distribuția centralității gradului a grafului peopleG, folosind funcția normală (non-bipartită) degree_centrality din NetworkX: nx.degree_centrality().
  • Reprezintă grafic distribuția centralității gradului a grafului clubsG, folosind funcția normală (non-bipartită) degree_centrality din NetworkX: nx.degree_centrality().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

import matplotlib.pyplot as plt 

# Plot the degree centrality distribution of both node partitions from the original graph
plt.figure()
original_dc = ____
# Remember that you can directly plot dictionary values.
plt.hist(____, alpha=0.5)
plt.yscale('log')
plt.title('Bipartite degree centrality')
plt.show()


# Plot the degree centrality distribution of the peopleG graph
plt.figure()  
people_dc = ____
plt.hist(____)
plt.yscale('log')
plt.title('Degree centrality of people partition')
plt.show()

# Plot the degree centrality distribution of the clubsG graph
plt.figure() 
clubs_dc = ____
plt.hist(____)
plt.yscale('log')
plt.title('Degree centrality of clubs partition')
plt.show()
Editează și rulează codul