Найпопулярніші станції для виїздів і заїздів з урахуванням ваг
Поки що ми розглядали нашу мережу без ваг на ребрах. Але наші ваги ребер — це фактична кількість поїздок, тож логічно розширити аналіз ступенів, додавши розподіл за зваженим ступенем. Це важливо, адже хоча збалансоване співвідношення ступенів має значення, перерозподілу потребують саме велосипеди. Якщо ваги однакові для всіх станцій, тоді підійде незважене співвідношення ступенів. Проте, якщо ми хочемо знати, скільки саме велосипедів переміщується, потрібно враховувати ваги.
Зваженим аналогом розподілу ступенів є strength. Його можна обчислити функцією strength(), яка повертає зважений розподіл ступенів на основі атрибута weight ребер графа.
Ця вправа є частиною курсу
Приклади: аналіз мереж у R
Інструкції до вправи
- Створіть датафрейм із такими стовпцями.
trip_outмає містити зважений розподіл ступенів ("out", strength) дляtrip_g_simp.trip_inмає містити зважений розподіл ступенів"in".ratioмає містити відношення ступенів "out", поділених на ступені "in".
- Відфільтруйте
trip_strngдля рядків, де іtrip_out, іtrip_inбільші за10. - Побудуйте гістограму відфільтрованих відношень.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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)