深入解析－Twitter 網路（下）

接下來，你要用同樣的方式深入分析中介中心性！提供幾個提示幫你上手：記得中介中心性可以用 nx.betweenness_centrality(G) 計算。

本練習屬於課程

Python 網路分析入門

練習說明

撰寫函式 find_node_with_highest_bet_cent(G)，回傳中介中心性最高的節點（可為多個）。
- 計算 G 的中介中心性。
- 使用 max() 搭配 list(bet_cent.values()) 計算最大的中介中心性。
- 走訪中介中心性字典 bet_cent.items()。
- 如果目前節點 k 的中介中心性數值 v 等於 max_bc，就把它加入節點集合。
使用你的函式找出在 T 中中介中心性最高的節點。
撰寫一個斷言來確認你得到正確的節點。這部分已為你完成，直接按下「Submit Answer」即可查看結果！

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。

# Define find_node_with_highest_bet_cent()
def find_node_with_highest_bet_cent(G):

    # Compute betweenness centrality: bet_cent
    bet_cent = ____

    # Compute maximum betweenness centrality: max_bc
    max_bc = ____

    nodes = set()

    # Iterate over the betweenness centrality dictionary
    for k, v in ____:

        # Check if the current value has the maximum betweenness centrality
        if ____ == ____:

            # Add the current node to the set of nodes
            ____

    return nodes

# Use that function to find the node(s) that has the highest betweenness centrality in the network: top_bc
top_bc = ____
print(top_bc)

# Write an assertion statement that checks that the node(s) is/are correctly identified.
for node in top_bc:
    assert nx.betweenness_centrality(T)[node] == max(nx.betweenness_centrality(T).values())

編輯並執行程式碼