逐日找出最熱門的看板：II
上一題做得很棒——你已經寫出能建立時間序列圖清單的程式碼。接下來要把那題完成：也就是要找出每天有多少個看板拿到最高的熱門度分數！
這裡你會用到「字典生成式」來過濾字典。它和用來過濾串列的串列生成式很像，但語法長這樣：{key: val for key, val in dict.items() if ...}。記得這個寫法喔！
本練習屬於課程
Python 網路分析進階
練習說明
- 使用
nx.bipartite.degree_centrality()取得度中心性，參數為G_sub與forum_nodes。 - 過濾字典，讓結果只保留看板的度中心性。輸出表達式中的
key: val應為n, dc。對dc.items()進行迭代，並檢查n是否在forum_nodes中。 - 找出最熱門的看板（們）：其度中心性需為最高值（
max(forum_dcs.values())），而且 DC 值不為 0。 - 將最高的
dc值加入highest_dcs。 - 繪製圖表！
- 第一張圖請使用串列生成式，對
most_popular_forums（一個由多個清單組成的清單）以forums為迭代變數做迭代。輸出表達式應為最熱門看板的「數量」，用len()計算。 - 第二張圖使用
highest_dcs，搭配plt.plot()視覺化最高的度中心性分數。
- 第一張圖請使用串列生成式，對
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
from datetime import timedelta
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
most_popular_forums = []
highest_dcs = []
curr_day = dayone
td = timedelta(days=1)
while curr_day < lastday:
if curr_day.day == 1:
print(curr_day)
G_sub = nx.Graph()
G_sub.add_nodes_from(G.nodes(data=True))
G_sub.add_edges_from([(u, v, d) for u, v, d in G.edges(data=True) if d['date'] >= curr_day and d['date'] < curr_day + td])
# Get the degree centrality
dc = ____
# Filter the dictionary such that there's only forum degree centralities
forum_dcs = {____:____ for ____, ____ in ____ if n in ____}
# Identify the most popular forum(s)
most_popular_forum = [n for n, dc in ____ if dc == ____(____) and dc != 0]
most_popular_forums.append(most_popular_forum)
# Store the highest dc values in highest_dcs
highest_dcs.append(max(____))
curr_day += td
plt.figure(1)
plt.plot([len(____) for ____ in ____], color='blue', label='Forums')
plt.ylabel('Number of Most Popular Forums')
plt.show()
plt.figure(2)
plt.plot(____, color='orange', label='DC Score')
plt.ylabel('Top Degree Centrality Score')
plt.show()