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

Python ile Orta Düzey Ağ (Network) Analizi

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

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 interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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