НачатьНачать бесплатно

Визуализация с помощью nxviz

Теперь потренируемся создавать диаграмму circos с помощью nxviz! В качестве бонуса — небольшой предварительный обзор темы следующего видео: в этом упражнении встречается ключевое слово bipartite!

Здесь значение степени центральности каждого узла уже добавлено в его словарь метаданных с помощью следующего кода:

# Add the degree centrality score of each node to their metadata dictionary
dcs = nx.degree_centrality(G)
for n in G.nodes():
    G.nodes[n]['centrality'] = dcs[n]

Если вам нужно освежить знания о степени центральности, обратитесь к соответствующему видео из предыдущего курса — это способ оценить важность узла в сети!

nxviz уже импортирован как nv, NetworkX — как nx, а matplotlib.pyplot — как plt.

Это упражнение является частью курса

Средний уровень сетевого анализа на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Постройте граф G в виде диаграммы Circos. Для этого:
    • Создайте диаграмму circos с именем c с помощью функции nv.circos(). Укажите параметры graph, node_color_by и group_by, чтобы окрасить и сгруппировать узлы по ключевому слову bipartite, а также параметр sort_by, чтобы упорядочить узлы по centrality.
    • Чтобы узлы отображались корректно, мы уже добавили аргумент node_enc_kwargs={'radius': 10}.
    • Отобразите c на экране.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create the CircosPlot object: c
c = nv._____(___, _____, _____, node_enc_kwargs={'radius': 10})

# Display the plot
____
Редактировать и запускать код