BaşlayınÜcretsiz başlayın

Komşuluk matrisini hesapla

Şimdi, projeksiyonları hesaplamak için matrisler ve seyrek matris çarpımı kullanma pratiği yapacaksın! Bu egzersizde, Python 3.5'te tanıtılan matris çarpımı operatörü @'yı kullanacaksın.

Amerikan Devrimi grafiğiyle çalışmaya devam edeceksin. Burada ilgi duyduğumuz iki bölüm 'people' ve 'clubs'.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Orta Düzey Ağ (Network) Analizi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Önceki bölümde tanımladığın get_nodes_from_partition() fonksiyonunu kullanarak G grafiğinden insanların ve kulüplerin listesini al. Bu fonksiyon iki parametre kabul eder: Bir grafik ve bir bölüm.
  • nx.bipartite.biadjacency_matrix() ile iki-köşeli bitişiklik matrisini hesapla; row_order parametresini people_nodes, column_order parametresini clubs_nodes olarak ayarla. Grafiği G olarak da iletmeyi unutma.
  • Kullanıcı-kullanıcı projeksiyonunu, iki-köşeli bitişiklik matrisi bi_matrix ile onun transpozesini bi_matrix.T @ operatörüyle çarparak hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Get the list of people and list of clubs from the graph: people_nodes, clubs_nodes
people_nodes = ____
clubs_nodes = ____

# Compute the biadjacency matrix: bi_matrix
bi_matrix = ____(____, row_order=____, column_order=____)

# Compute the user-user projection: user_matrix
user_matrix = ____

print(user_matrix)
Kodu Düzenle ve Çalıştır