計算每個節點的鄰居數

要如何判斷一個節點是否重要？有好幾種方式可用。這裡要看的一個指標是：某個節點擁有的鄰居數量。

每個 NetworkX 圖形 G 都提供 .neighbors(n) 方法，會回傳節點 n 的鄰居節點迭代器。先在 IPython Shell 中對 Twitter 網路 T 使用這個方法，取得節點 1 的鄰居。這能讓你熟悉此方法的運作方式。接著，你在本練習的工作是撰寫一個函式，回傳所有擁有 m 個鄰居的節點。

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Python 網路分析入門

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練習說明

撰寫名為 nodes_with_m_nbrs() 的函式，包含兩個參數 G 與 m，並回傳所有擁有 m 個鄰居的節點。作法如下：
- 迭代 G 中的所有節點（不包含中繼資料）。
- 搭配使用 len()、list() 與 .neighbors() 方法，計算圖 G 中節點 n 的鄰居總數。
  - 若節點 n 的鄰居數等於 m，使用 .add() 方法將 n 加入集合 nodes。
- 迭代完 G 的所有節點後，回傳集合 nodes。
使用你撰寫的 nodes_with_m_nbrs() 函式，找出圖 T 中所有擁有 6 個鄰居的節點。

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 nodes_with_m_nbrs()
def ____:
    """
    Returns all nodes in graph G that have m neighbors.
    """
    nodes = set()

    # Iterate over all nodes in G
    for n in ____:

        # Check if the number of neighbors of n matches m
        if ____ == ____:

            # Add the node n to the set
            ____

    # Return the nodes with m neighbors
    return nodes

# Compute and print all nodes in T that have 6 neighbors
six_nbrs = ____
print(____)

編輯並執行程式碼