找出度中心性最高的節點
在這個練習中，你要更深入觀察網路中連結最多的學生是否有什麼有趣的特徵。首先，你會找出擁有最高度中心性的學生群組。這個結果會在下一題的繪圖練習中使用。
本練習屬於課程
Python 網路分析進階
練習說明
- 取得前 5 個「不重複」的度中心性分數。做法是使用
sorted()函式：第一個參數放 G 的度中心性值的「集合」（因為你需要不重複的度中心性），第二個參數設為reverse=True，以確保以遞減順序排序。為了只保留前 5 個分數，請在敘述末端加入適當的切片。同時，記得對回傳的度中心性結果使用.values()！ - 建立一個清單，包含整體度中心性排名前 5 的節點。做法如下：
- 對
nx.degree_centrality(G)使用.items()，以迭代度中心性分數的字典。 - 若
dc在top_dcs中，則將節點n加入top_connected清單。
- 對
- 使用
len()列印共有哪些節點共享前 5 個度中心性分數（top_connected）。
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。
# Get the top 5 unique degree centrality scores: top_dcs
top_dcs = ____(set(____), reverse=True)[____:____]
# Create list of nodes that have the top 5 highest overall degree centralities
top_connected = []
for n, dc in ____:
if ____ in ____:
____
# Print the number of nodes that share the top 5 degree centrality scores
print(____)