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視覺化連通度

在這裡，你要視覺化觀察「連通度最高的節點」隨時間的變化。上一個練習中產生的最高連通度清單 top_connected 已經載入。

還記得你在第 1 章用過的 defaultdict 嗎？這題你會再用到 defaultdict！就像 Eric 在影片中提到的，這裡偏好使用 defaultdict，因為如果使用一般的 Python 字典，在你嘗試以不存在於字典中的鍵來取值時，會丟出 KeyError。

這題會用到巢狀的 for 迴圈，也就是在一個 for 迴圈裡再放入另一個 for 迴圈。

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Python 網路分析進階

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練習說明

  • 初始化一個空清單的 defaultdict，命名為 connectivity。
  • 使用 for 迴圈迭代 top_connected。在這個外層 for 迴圈的本體中，再次迭代 Gs。在這個巢狀迴圈中：
    • connectivity 的鍵應是 top_connected 中的節點 n，值則為連通度分數的清單。因此，你需要將 len(list(G.neighbors(n))) 加到 connectivity[n]。
  • 使用 .items() 迭代 connectivity，並將 conn 傳入 plt.plot()，繪製每個節點的連通度。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Import necessary modules
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import defaultdict

# Create a defaultdict in which the keys are nodes and the values are a list of connectivity scores over time
connectivity = ____
for n in ____:
    for g in ____:
        connectivity[____].____(len(____))

# Plot the connectivity for each node
fig = plt.figure() 
for n, conn in ____: 
    plt.plot(____, label=n) 
plt.legend()  
plt.show()
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