Kom igångKom igång gratis

Visualisera fördelningen av graders centralitet för studentprojektionen

I den här övningen ska du visualisera fördelningen av graders centralitet för studentprojektionen. Det här är en repetition av två koncept du tidigare har lärt dig: graders centralitet och projektioner.

Den här övningen är en del av kursen

Nätverksanalys i Python – fortsättningskurs

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Hämta noderna i partitionen 'student' till en lista kallad student_nodes.
    • Använd en listomfattning för detta, genom att iterera över alla noder i G (inklusive metadata) och kontrollera om nyckelordet 'bipartite' i d är lika med 'student'.
  • Skapa studentnodernas projektion som en graf kallad G_students. Använd funktionen nx.bipartite.projected_graph() för detta. Se till att ange nyckelordsargumentet nodes=student_nodes.
  • Beräkna graders centralitet för G_students med hjälp av nx.degree_centrality(). Spara resultatet som dcs.
  • Rita histogrammet över graders centralitetsvärden.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Import necessary modules
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

# Get the student partition's nodes: student_nodes
student_nodes = [n for n, d in ____ if d['____'] == '____']

# Create the students nodes projection as a graph: G_students
G_students = ____

# Calculate the degree centrality using nx.degree_centrality: dcs
dcs = ____

# Plot the histogram of degree centrality values
plt.hist(list(____))
plt.yscale('log')  
plt.show()
Redigera och kör kod