查找度中心性最高的节点
在本练习中，您将更深入地观察网络中连接最广的学生是否有有趣的模式。首先，您会找出具有最高度中心性的那一簇学生。该结果将用于下一个绘图练习。
本练习是课程的一部分
Python 网络分析中级
练习说明
- 获取前 5 个「唯一」的度中心性得分。为此，使用
sorted()函数：第一个参数为 G 的度中心性数值的「集合」（因为需要唯一的度中心性），第二个参数为reverse=True，以确保按降序排序。为将结果限制为前 5 个分数，请在语句末尾添加合适的切片。同时，别忘了对返回的度中心性结果调用.values()！ - 创建一个包含整体度中心性排名前 5 的节点列表。具体做法：
- 对
nx.degree_centrality(G)使用.items()方法，迭代其度中心性字典。 - 如果
dc在top_dcs中，则将节点n追加到top_connected列表。
- 对
- 使用
len()打印共享前 5 个度中心性得分的节点数量（top_connected）。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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(____)