Побудуйте розподіл центральності ступеня на проєкції
Тут ви порівняєте розподіли центральності ступеня для кожного з наведених графів: початкового графа G, проєкції графа людей peopleG та проєкції графа клубів clubsG. Це допоможе закріпити різницю в обчисленні показника центральності ступеня між біпартитними та уніпартитними версіями метрик центральності. Списки вузлів people і clubs вже завантажено для вас.
Згадайте з відео, що біпартитні функції потребують передавання контейнера з вузлами, але все одно повертають усі значення центральності ступеня. Також пам'ятайте, що значення центральності ступеня зберігаються у вигляді словників (відображення вузла у значення показника).
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень Network Analysis у Python
Інструкції до вправи
- Побудуйте розподіл центральності ступеня для початкового графа
G, використовуючи функціюdegree_centralityз модуля bipartite:nx.bipartite.degree_centrality(). Вона приймає два аргументи: графGі один зі списків вузлів (peopleабоclubs). - Побудуйте розподіл центральності ступеня для графа
peopleG, використовуючи звичайну/небіпартитну функціюdegree_centralityз NetworkX:nx.degree_centrality(). - Побудуйте розподіл центральності ступеня для графа
clubsG, використовуючи звичайну/небіпартитну функціюdegree_centralityз NetworkX:nx.degree_centrality().
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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()