1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích mạng nâng cao với Python
Connected

Bài tập

Vẽ degree centrality trên đồ thị chiếu

Ở đây, bạn sẽ so sánh phân phối degree centrality cho từng đồ thị sau: đồ thị gốc G, đồ thị chiếu của người peopleG, và đồ thị chiếu của câu lạc bộ clubsG. Bài này sẽ giúp bạn khắc sâu sự khác biệt trong cách tính điểm degree centrality giữa phiên bản hai phía (bipartite) và một phía (unipartite). Danh sách node people và clubs đã được nạp sẵn cho bạn.

Nhắc lại từ video: các hàm dành cho đồ thị hai phía cần truyền vào một tập chứa các node, nhưng vẫn sẽ trả về điểm degree centrality cho tất cả các node. Cũng nhớ rằng các điểm degree centrality được lưu dưới dạng dictionary (ánh xạ node tới điểm số).

Hướng dẫn

100 XP
  • Vẽ phân phối degree centrality của đồ thị gốc G, dùng hàm degree_centrality từ module bipartite: nx.bipartite.degree_centrality(). Hàm nhận hai đối số: đồ thị G và một trong hai danh sách node (people hoặc clubs).
  • Vẽ phân phối degree centrality của đồ thị peopleG, dùng hàm degree_centrality thông thường/không-bipartite của NetworkX: nx.degree_centrality().
  • Vẽ phân phối degree centrality của đồ thị clubsG, dùng hàm degree_centrality thông thường/không-bipartite của NetworkX: nx.degree_centrality().