เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การพล็อตกราฟด้วย nxviz

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกสร้าง circos plot ด้วย nxviz! นอกจากนี้ยังมีส่วนพิเศษที่แสดงตัวอย่างล่วงหน้าเกี่ยวกับ keyword bipartite ซึ่งจะปรากฏในวิดีโอถัดไปด้วย!

ที่นี่ได้มีการเพิ่มคะแนน degree centrality ของแต่ละโหนดลงใน metadata dictionary ให้แล้ว โดยใช้โค้ดต่อไปนี้:

# 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]

หากต้องการทบทวนเรื่อง degree centrality สามารถดูได้ที่ วิดีโอที่เกี่ยวข้อง จากคอร์สก่อนหน้า — เป็นวิธีคำนวณความสำคัญของโหนด!

nxviz ถูก import ไว้ให้แล้วในชื่อ nv พร้อมกับ NetworkX (เป็น nx) และ matplotlib.pyplot (เป็น plt)

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์เครือข่ายระดับกลางใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • พล็อตเครือข่าย G โดยใช้ circos plot โดยทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
    • สร้าง circos plot ชื่อ c ด้วยฟังก์ชัน nv.circos() ต้องระบุพารามิเตอร์ graph และ keyword arguments node_color_by กับ group_by เพื่อกำหนดสีและจัดกลุ่มโหนดตาม keyword bipartite รวมถึงอาร์กิวเมนต์ sort_by เพื่อเรียงลำดับโหนดตาม centrality
    • เพื่อให้โหนดแสดงผลได้ชัดเจน ได้ใส่อาร์กิวเมนต์ node_enc_kwargs={'radius': 10} ไว้ให้แล้ว
    • วาด c ลงบนหน้าจอ

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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

# Display the plot
____
แก้ไขและรันโค้ด