Grafos bipartitos como matrices

Análisis de redes intermedio en Python

Eric Ma

Data Carpentry instructor and author of nxviz package

Representación matricial

  • Filas: nodos de una partición
  • Columnas: nodos de la otra partición
  • Celdas: 1 si hay arista; si no, 0
Análisis de redes intermedio en Python

Representación matricial

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Análisis de redes intermedio en Python

Código de ejemplo

cust_nodes = [n for n in G.nodes() if G.nodes[n]
                 ['bipartite'] == 'customers']
prod_nodes = [n for n in G.nodes() if G.nodes[n]
                 ['bipartite'] == 'products']

mat = nx.bipartite.biadjacency_matrix(G, 
          row_order=cust_nodes, column_order=prod_nodes)

mat

<3x2 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
with 3 stored elements in Compressed Sparse Row format>
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Proyección por matriz

  • Proyección calculable con multiplicación de matrices

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Proyección por matriz

  • Proyección calculable con multiplicación de matrices

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Proyección por matriz

  • Proyección calculable con multiplicación de matrices

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Proyección por matriz

  • Proyección calculable con multiplicación de matrices

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Proyección por matriz

  • Proyección calculable con multiplicación de matrices

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Proyección por matriz

  • Proyección calculable con multiplicación de matrices

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Proyección por matriz

  • Proyección calculable con multiplicación de matrices

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Proyección por matriz

  • Proyección calculable con multiplicación de matrices

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Proyección por matriz

  • Proyección calculable con multiplicación de matrices

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Proyección por matriz

  • Proyección calculable con multiplicación de matrices

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Proyección por matriz

  • Proyección calculable con multiplicación de matrices

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Proyección por matriz

  • Proyección calculable con multiplicación de matrices

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Multiplicación de matrices en Python

mat @ mat.T

<5x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
 with 23 stored elements in Compressed Sparse Row format>

mat.T @ mat

<10x10 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
 with 50 stored elements in Compressed Sparse Column format>
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¡Vamos a practicar!

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