在影片中，Eric 介紹了不同種類的圖。你認為你一直在使用的 Twitter 網路資料屬於哪一種圖？請在 IPython Shell 中使用 Python 內建的 type() 函式來找出答案。和之前一樣，網路已經預先載入為 T。
type()
T
以下四個選項中，哪一個對應到 T 的圖形型別？
本練習屬於課程
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在本章中，你會透過一個真實的 Twitter 網路資料集，認識網路分析的基本概念。你也會學到 NetworkX——一個能操作、分析與建模圖形資料的函式庫。你將了解不同種類的圖，以及如何以合理的方式將它們視覺化。
當前練習
你將學習如何辨識在網路中具有重要性的節點。過程中，會介紹更進階的網路分析概念，以及路徑尋找演算法的基礎。最後會深入剖析 Twitter 網路資料集，強化你對已學概念的理解，例如度中心性與中介中心性。
本章聚焦於在網路資料中找出有趣的結構。你會學到關鍵概念，例如小團體（cliques）、社群與子圖，並運用第 2 章累積的技能。完成本章後，你就能把學到的概念應用到真實的個案研究中。
在課程的最後一章，你將透過深入的 GitHub 協作者網路資料個案，整合所學。這是貼近真實世界的社群網路資料，你的新技能將在此獲得完整驗證。到章末，你會打造一個推薦系統，將值得合作的 GitHub 使用者連結起來。
