Самые загруженные станции отправления и прибытия с учётом весов
До сих пор мы анализировали сеть, не учитывая веса рёбер. Однако веса рёбер в нашем случае — это количество поездок, поэтому логично расширить анализ распределения степеней и добавить взвешенное распределение. Это важно, потому что хотя сбалансированное соотношение степеней имеет значение, реальный объект перераспределения — велосипеды. Если веса одинаковы для всех станций, достаточно невзвешенного соотношения степеней. Но чтобы понять, сколько велосипедов реально перемещается, необходимо учитывать веса.
Взвешенным аналогом распределения степеней является сила (strength). Её можно вычислить с помощью функции strength(), которая возвращает взвешенное распределение степеней на основе атрибута weight рёбер графа.
Это упражнение является частью курса
Примеры из практики: анализ сетей в R
Инструкции к упражнению
- Создайте фрейм данных со следующими столбцами.
trip_outдолжен содержать взвешенное распределение степеней (силу) в направлении"out"дляtrip_g_simp.trip_inдолжен содержать взвешенное распределение степеней в направлении"in".ratioдолжен содержать отношение степеней"out"к степеням"in".
- Отфильтруйте
trip_strng, оставив строки, в которых иtrip_out, иtrip_inбольше10. - Постройте гистограмму отфильтрованных значений отношения.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
trip_strng <- data_frame(
# Find the "out" strength distribution
trip_out = strength(___, mode = "___"),
# ... and the "in" strength distribution
trip_in = strength(___, mode = "in"),
# Calculate the ratio of out / in
ratio = ___ / trip_in
)
trip_strng_filtered <- trip_strng %>%
# Filter for rows where trips in and out are both over 10
filter(___ > 10, ___ > 10)
# Plot histogram of filtered ratios
hist(___$ratio)