這麼難,是怕我學懂嗎555開源
任務說明
學習主題:作者關聯(資料建模任務),對**作者關係進行建模,統計最常出現的作者關係;
學習內容:構建作者關係圖,挖掘作者關係
學習成果:**作者知識圖譜、圖關係挖掘
import networkx as nx
# 建立無向圖
g = nx.graph(
)# 只用五篇**進行構建
for row in data.iloc[
:500
].itertuples():
authors = row[2]
authors =
[' '
.join(x[:-
1])for x in authors]
# 第乙個作者 與 其他作者鏈結
for author in authors[1:
]:g.add_edge(authors[0]
,author)
# 新增節點2,3並鏈結23節點
將作者關係圖進行繪製:
如果我們500片**構建圖,則可以得到更加完整作者關係,並選擇最大聯通子圖進行繪製,折線圖為子圖節點度值
degree_sequence =
sorted
([d for n, d in g.degree()]
, reverse=
true
)dmax =
max(degree_sequence)
plt.loglog(degree_sequence,
"b-"
, marker=
"o")
plt.title(
"degree rank plot"
)plt.ylabel(
"degree"
)plt.xlabel(
"rank"
)# draw graph in inset
plt.axes(
[0.45
,0.45
,0.45
,0.45])
gcc = g.subgraph(
sorted
(nx.connected_components(g)
, key=
len, reverse=
true)[
0])pos = nx.spring_layout(gcc)
plt.axis(
"off"
)nx.draw_networkx_nodes(gcc, pos, node_size=20)
nx.draw_networkx_edges(gcc, pos, alpha=
0.4)
plt.show(
)
太難了,這個部分我沒有任何基礎啊啊啊啊 第五次打卡
2 assign方法 二 combine與update 2 update方法 三 concat方法 四 merge與join a 利用序列新增行 必須指定name b 用dataframe新增表 a 填充物件 combine方法是按照表的順序輪流進行逐列迴圈的,而且自動索引對齊,缺失值為nan,理解...
第五次實驗
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第五次實驗
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