BaşlayınÜcretsiz başlayın

Ağırlıklarla En Çok Gidilen ve Gelinen İstasyonlar

Şimdiye kadar ağırlıksız kenarlarla kurulu bir ağa baktık. Oysa kenar ağırlıkları aslında yolculuk sayısını gösteriyor; dolayısıyla derece analizimizi, ağırlıklı derece dağılımını ekleyerek genişletmek mantıklı. Bu önemli çünkü dengeli bir derece oranı önemli olsa da, yeniden dengelenmesi gereken şey bisikletler. Ağırlıklar tüm istasyonlarda aynıysa ağırlıksız derece oranı iş görür. Ama gerçekten kaç bisikletin akışta olduğunu bilmek istiyorsak ağırlıkları hesaba katmalıyız.

Derece dağılımının ağırlıklı karşılığı strength’tir. Bunu, bir grafın kenarlarının weight özniteliğine dayalı ağırlıklı derece dağılımını veren strength() işleviyle hesaplayabiliriz.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Vaka Çalışmaları: R ile Ağ Analizi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Aşağıdaki sütunları içeren bir veri çerçevesi oluştur.
    • trip_out, trip_g_simp için "out" ağırlıklı derece (strength) dağılımını içermeli.
    • trip_in, "in" ağırlıklı derece dağılımını içermeli.
    • ratio, "out" derecelerinin "in" derecelerine bölümünden oluşan oranı içermeli.
  • trip_strng içinde hem trip_out hem de trip_in değerleri 10’dan büyük olan satırları filtrele.
  • Filtrelenmiş oranların bir histogramını çiz.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

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)
Kodu Düzenle ve Çalıştır