notebook.community

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In [2]:

    
import networkx as nx
import matplotlib as plt
%matplotlib inline

Exercício 01: Calcule a distância média, o diâmetro e o coeficiente de agrupamento das redes abaixo.



In [9]:

    
G2 = nx.barabasi_albert_graph(6,3)
nx.draw_shell(G2)
pos = nx.shell_layout(G2)
labels = dict( enumerate(G2.nodes()) )
nx.draw_networkx_labels(G2,pos,labels,font_size=16);



In [10]:

    
print "Dist. media: ", nx.average_shortest_path_length(G2)
print "Diametro: ", nx.diameter(G2)
print "Coef. Agrupamento médio: ", nx.average_clustering(G2)









    



Dist. media:  1.4
Diametro:  2
Coef. Agrupamento médio:  0.761111111111

Exercício 02: Calcule a centralidade de grau, betweenness e proximidade dos nós das redes abaixo:



In [11]:

    
print "Centralidades de grau:"
for ni,dc in nx.degree_centrality(G2).items():
    print ni, dc









    



Centralidades de grau:
0 0.4
1 0.4
2 0.4
3 1.0
4 0.8
5 0.6



In [12]:

    
print "Centralidades de proximidade:"
for ni,dc in nx.closeness_centrality(G2).items():
    print ni, dc









    



Centralidades de proximidade:
0 0.625
1 0.625
2 0.625
3 1.0
4 0.833333333333
5 0.714285714286



In [13]:

    
print "Centralidades de betweenness:"
for ni,dc in nx.betweenness_centrality(G2).items():
    print ni, dc









    



Centralidades de betweenness:
0 0.0
1 0.0
2 0.0
3 0.4
4 0.15
5 0.05

Exercício 03: Calcule a modularidade para a seguinte partição

Partição 1: nós 2, 3 e 4 Partição 2: nós 0, 1 e 5



In [17]:

    
from community import *
partition = dict( [(2,0),(3,0),(4,0), (1,1),(5,1),(0,1)] )
print "Modularidade: ", modularity(partition,G2)









    



Modularidade:  -0.0802469135802

Exercício 04: Calcule a assortatividade de grau da rede



In [18]:

    
print "Assortatividade: ", nx.degree_assortativity_coefficient(G2)









    



Assortatividade:  -0.588235294118



In [ ]: