Глибоке занурення — мережа Twitter, частина II
Далі ви виконаєте аналогічне глибоке занурення для посередницької центральності! Кілька підказок: пам'ятайте, що посередницька центральність обчислюється за допомогою nx.betweenness_centrality(G).
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до аналізу мереж у Python
Інструкції до вправи
- Напишіть функцію
find_node_with_highest_bet_cent(G), яка повертає вершину(и) з найбільшою посередницькою центральністю.- Обчисліть посередницьку центральність для
G. - Знайдіть максимальне значення посередницької центральності за допомогою функції
max()наlist(bet_cent.values()). - Ітеруйтеся словником посередницької центральності
bet_cent.items(). - Якщо значення посередницької центральності
vдля поточної вершиниkдорівнюєmax_bc, додайте її до множини вершин.
- Обчисліть посередницьку центральність для
- Використайте вашу функцію, щоб знайти вершину(и) з найбільшою посередницькою центральністю в
T. - Додайте оператор перевірки, щоб упевнитися, що знайдено правильну вершину. Це вже зроблено для вас, тож натисніть 'Submit Answer', щоб побачити результат!
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Define find_node_with_highest_bet_cent()
def find_node_with_highest_bet_cent(G):
# Compute betweenness centrality: bet_cent
bet_cent = ____
# Compute maximum betweenness centrality: max_bc
max_bc = ____
nodes = set()
# Iterate over the betweenness centrality dictionary
for k, v in ____:
# Check if the current value has the maximum betweenness centrality
if ____ == ____:
# Add the current node to the set of nodes
____
return nodes
# Use that function to find the node(s) that has the highest betweenness centrality in the network: top_bc
top_bc = ____
print(top_bc)
# Write an assertion statement that checks that the node(s) is/are correctly identified.
for node in top_bc:
assert nx.betweenness_centrality(T)[node] == max(nx.betweenness_centrality(T).values())