Extrage centralitatea medie a gradului zi de zi pentru partiția studenților
Aici vei verifica dacă centralitatea medie a gradului peste toate nodurile este corelată cu numărul de muchii reprezentate în timp. Este posibil să nu existe o corelație puternică – vei analiza dacă aceasta este într-adevăr situația.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiză intermediară a rețelelor în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Instanțiază un nou graf numit
G_sub, care conține un subset de muchii. - Adaugă noduri din
G, inclusiv metadatele nodurilor. - Adaugă muchiile care îndeplinesc criteriile, folosind metoda
.add_edges_from(). - Obține proiecția studenților
G_student_subdinG_subfolosind funcțianx.bipartite.projected_graph(). - Calculează centralitatea gradului pentru proiecția studenților folosind
nx.degree_centrality()(nu folosi versiunea bipartită). - Adaugă centralitatea medie a gradului la lista
mean_dcs. Asigură-te că transformi mai întâidc.values()într-o listă. - Apasă Trimite răspunsul pentru a vizualiza graficul!
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Initialize a new list: mean_dcs
mean_dcs = []
curr_day = dayone
td = timedelta(days=2)
while curr_day < lastday:
if curr_day.day == 1:
print(curr_day)
# Instantiate a new graph containing a subset of edges: G_sub
G_sub = ____
# Add nodes from G
G_sub.____(____)
# Add in edges that fulfill the criteria
G_sub.____([(u, v, d) for u, v, d in G.edges(data=True) if d['date'] >= curr_day and d['date'] < curr_day + td])
# Get the students projection
G_student_sub = ____
# Compute the degree centrality of the students projection
dc = ____
# Append mean degree centrality to the list mean_dcs
mean_dcs.____(np.mean(____(dc.values())))
# Increment the time
curr_day += td
plt.plot(mean_dcs)
plt.xlabel('Time elapsed')
plt.ylabel('Degree centrality.')
plt.show()