BaşlayınÜcretsiz başlayın

Derin inceleme - Twitter ağı

Şimdi, daha önce öğrendiklerini pekiştirmene yardımcı olacak bir Twitter ağına derinlemesine dalacaksın. İlk olarak, bir derece uzaklıktaki çok sayıda kişiye mesajları çok verimli bir şekilde yayabilen düğümleri bulacaksın.

NetworkX senin için nx olarak önceden içe aktarıldı.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Ağ Analizine Giriş

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Aşağıdaki adımları kullanarak en yüksek derece merkeziliğine sahip düğüm(ler)i döndüren find_nodes_with_highest_deg_cent(G) adlı bir fonksiyon yaz:
    • G'nin derece merkeziliğini hesapla.
    • list(deg_cent.values()) üzerinde max() fonksiyonunu kullanarak maksimum derece merkeziliğini hesapla.
    • Derece merkeziliği sözlüğü deg_cent.items() üzerinde yinele.
    • Mevcut düğüm k'nın derece merkeziliği değeri v max_dc'ye eşitse, onu düğümler kümesine ekle.
  • Fonksiyonunu kullanarak T içinde en yüksek derece merkeziliğine sahip düğüm(ler)i bul.
  • Düğüm(ler)in doğru şekilde belirlendiğini kontrol eden bir assertion ifadesi yaz. Bu senin için yapıldı; sonucu görmek için 'Yanıtı Gönder'e bas!

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Define find_nodes_with_highest_deg_cent()
def find_nodes_with_highest_deg_cent(G):

    # Compute the degree centrality of G: deg_cent
    deg_cent = ____

    # Compute the maximum degree centrality: max_dc
    max_dc = ____

    nodes = set()

    # Iterate over the degree centrality dictionary
    for k, v in ____:

        # Check if the current value has the maximum degree centrality
        if ____ == ____:

            # Add the current node to the set of nodes
            ____

    return nodes

# Find the node(s) that has the highest degree centrality in T: top_dc
top_dc = ____
print(top_dc)

# Write the assertion statement
for node in top_dc:
    assert nx.degree_centrality(T)[node] == max(nx.degree_centrality(T).values())
Kodu Düzenle ve Çalıştır