BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Projeksiyonda derece merkeziliğini çiz

Burada, aşağıdaki her bir graf için derece merkeziliği dağılımlarını karşılaştıracaksın: orijinal grafik G, insanlar grafiği projeksiyonu peopleG ve kulüpler grafiği projeksiyonu clubsG. Bu, bipartit ve tek-parçalı (unipartite) sürümler arasında derece merkeziliği puanı hesaplamasının nasıl farklılaştığını pekiştirecek. people ve clubs düğüm listeleri senin için önceden yüklendi.

Videodan hatırlayacağın üzere, bipartit fonksiyonlar bir düğüm kapsayıcısının geçirilmesini gerektirir, ancak yine de tüm düğümlerin derece merkeziliği puanlarını döndürür. Ayrıca, derece merkeziliği puanlarının sözlükler olarak (düğümden puana eşleyen) saklandığını unutma.

Bu egzersiz

Python ile Orta Düzey Ağ (Network) Analizi

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Bipartite modülündeki degree_centrality fonksiyonunu kullanarak (nx.bipartite.degree_centrality()), orijinal grafik G için derece merkeziliği dağılımını çiz. İki argüman alır: Grafik G ve düğüm listelerinden biri (people veya clubs).
  • NetworkX'in normal/bipartit olmayan degree_centrality fonksiyonunu (nx.degree_centrality()) kullanarak peopleG grafiğinin derece merkeziliği dağılımını çiz.
  • NetworkX'in normal/bipartit olmayan degree_centrality fonksiyonunu (nx.degree_centrality()) kullanarak clubsG grafiğinin derece merkeziliği dağılımını çiz.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

import matplotlib.pyplot as plt 

# Plot the degree centrality distribution of both node partitions from the original graph
plt.figure()
original_dc = ____
# Remember that you can directly plot dictionary values.
plt.hist(____, alpha=0.5)
plt.yscale('log')
plt.title('Bipartite degree centrality')
plt.show()


# Plot the degree centrality distribution of the peopleG graph
plt.figure()  
people_dc = ____
plt.hist(____)
plt.yscale('log')
plt.title('Degree centrality of people partition')
plt.show()

# Plot the degree centrality distribution of the clubsG graph
plt.figure() 
clubs_dc = ____
plt.hist(____)
plt.yscale('log')
plt.title('Degree centrality of clubs partition')
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır