Trực quan hóa mạng retweet

Trực quan hóa mạng retweet là một bước quan trọng trong phân tích dữ liệu khám phá vì nó cho phép bạn quan sát trực quan cấu trúc mạng, hiểu xem có người dùng nào có mức độ ảnh hưởng vượt trội hay không, và liệu có các cụm/sphere trò chuyện khác nhau không.

Một mạng retweet được trực quan hóa bằng thuật toán force directed có thể trông như thế này.

Retweet network visualization

Chúng ta sẽ dùng một bố cục chạy nhanh hơn để xem biểu đồ, nhưng cú pháp gần như giống hệt.

networkx đã được import là nx, và mạng đã được nạp vào G_rt cho bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Tạo sizes bằng list comprehension. Lấy phần tử thứ hai trong x cho tất cả phần tử được trả về bởi phương thức .degree().
Truyền tên mạng làm đối số đầu tiên cho nx.draw_networkx().
Truyền các vị trí bố cục làm đối số thứ hai cho draw_networkx.
Truyền danh sách sizes vào node_size.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Create random layout positions
pos = nx.random_layout(G_rt)

# Create size list
sizes = [x[____] for ____ in G_rt.____()]

# Draw the network
nx.draw_networkx(____, ____, 
    with_labels = False, 
    node_size = ____,
    width = 0.1, alpha = 0.7,
    arrowsize = 2, linewidths = 0)

# Turn axis off and show
plt.axis('off'); plt.show()

Chỉnh sửa và Chạy Mã