เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

แสดงกราฟที่กรองแล้วด้วย nxviz

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้แสดงผลกราฟที่กรองแล้วโดยใช้กราฟ circos ซึ่งเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการแสดงผลนี้ เพราะสามารถใช้การจัดกลุ่มและการกำหนดสีของโหนดเพื่อแสดง partition ได้ ในขณะที่เลย์เอาต์แบบวงกลมยังช่วยรักษาความสวยงามของการแสดงผลไว้ด้วย

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์เครือข่ายระดับกลางใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • คำนวณคะแนน degree centrality ของแต่ละโหนดโดยใช้ degree centralities จาก bipartite module แต่อิงตาม degree centrality ในกราฟต้นฉบับ
    • ใช้ฟังก์ชัน nx.bipartite.degree_centrality() โดยส่งอาร์กิวเมนต์ G และ nodes=forum_nodes
  • สร้างกราฟ circos ใหม่ โดยกำหนดสีและจัดกลุ่มโหนด (พารามิเตอร์ node_color_by และ group_by) ตาม partition label ('bipartite') และเรียงลำดับ (พารามิเตอร์ sort_by) ตาม degree centrality ('dc') จากนั้นแสดงผล
    • เพื่อให้โหนดมองเห็นได้ชัดเจนเมื่อแสดงผล เราได้เพิ่มอาร์กิวเมนต์ node_enc_kwargs={'radius': 10} ไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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

# Compute degree centrality scores of each node
dcs = ____(____, nodes=____)
for n, d in G_sub.nodes(data=True):
    G_sub.nodes[n]['dc'] = dcs[n]

# Create the circos plot: c
c = _____(___, _____, _____, _____, node_enc_kwargs={'radius': 5})

# Display the plot
plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด