|
内容简介： 使用Python语言模块networkx构建，分析和可视化网络。网络分析是一种功能强大的工具，可以应用于多种数据集和情况。探索如何使用各种网络，包括社交，产品，时间，空间和语义网络。将几乎任何现实世界的数据转换成复杂的网络 - 例如关于合作使用美容产品，泥泞的对冲基金连接和在线友谊的建议。分析和可视化网络，并根据您的分析做出业务决策。如果您是一位好奇的Python程序员，数据科学家或感兴趣于机械化普通任务的CNA专家，您将提高您的工作效率。 复杂的网络分析过去是手工完成的，或者是用非可编程的网络分析工具完成的，但现在不行了！您现在可以在Python中自动化和编程这些任务。复杂的网络是连接项目，词汇，概念或人员的集合。通过探索他们的结构和个人元素，我们可以了解他们的意义，演变和韧性。 从简单网络开始，将现实生活和合成网络图转换为networkx数据结构。查看更复杂的网络，并学习更强大的机器来处理集中性计算，块建模，集团和社区检测。熟悉演示质量的网络可视化工具，可编程和交互式 - 例如CNA浏览器Gephi。将案例研究的模式适应于您的问题。使用NetworKit（一种高性能的networkx替代品）探索大型网络。本书的每一部分都会向您提供一个网络类别的概述，包括对networkx功能和技术的实际研究，并结合各个领域的案例研究，包括社交网络，人类学，市场营销和运动分析。 结合您的CNA和Python编程技能，成为一名更好的网络分析师，更成功的数据科学家和更多功能的程序员。 你需要什么 您将需要一个Python 3.x安装以及以下附加模块：Pandas（> = 0.18），NumPy（> = 1.10），matplotlib（> = 1.5），networkx（> = 1.11），python-louvain（> = 0.5 ），NetworKit（> = 3.6），并概括了相似性。我们推荐使用所有这些模块附带的Anaconda发行版，除了python-louvain，NetworKit和generalizedsimilarity，并且适用于所有主流的现代操作系统。
| 
楼主
标题置顶
标题高亮
