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使用 nxviz 可视化已筛选的图

本练习将使用 circos 图来可视化已筛选的图。circos 图非常适合这种可视化：您可以通过节点分组与着色来展示分区；同时，环形布局能很好地保持整体美观。

本练习是课程的一部分

Python 网络分析中级

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练习说明

  • 使用二部图模块的度中心性来计算每个节点的度中心性分数，但以原始图中的度中心性为基础。
    • 为此使用 nx.bipartite.degree_centrality() 函数，并传入参数 G 和 nodes=forum_nodes。
  • 新建一个 circos 图：按其分区标签（'bipartite'）对节点着色与分组（参数 node_color_by 与 group_by），并按其度中心性（'dc'）排序（参数 sort_by），然后将其显示出来。
    • 为确保显示时节点可见，我们已包含参数 node_enc_kwargs={'radius': 10}。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Import necessary modules
from nxviz import circos
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Compute degree centrality scores of each node
dcs = ____(____, nodes=____)
for n, d in G_sub.nodes(data=True):
    G_sub.nodes[n]['dc'] = dcs[n]

# Create the circos plot: c
c = _____(___, _____, _____, _____, node_enc_kwargs={'radius': 5})

# Display the plot
plt.show()
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