Grafos bipartidos como matrizes

Análise de Redes Intermediária em Python

Eric Ma

Data Carpentry instructor and author of nxviz package

Representação por matriz

  • Linhas: nós de uma partição
  • Colunas: nós da outra partição
  • Células: 1 se houver aresta; caso contrário, 0
Análise de Redes Intermediária em Python

Representação por matriz

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Análise de Redes Intermediária em Python

Código de exemplo

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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Projeção por matriz

  • Projeção calculável com multiplicação de matrizes

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Projeção por matriz

  • Projeção calculável com multiplicação de matrizes

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Projeção por matriz

  • Projeção calculável com multiplicação de matrizes

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Projeção por matriz

  • Projeção calculável com multiplicação de matrizes

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Projeção por matriz

  • Projeção calculável com multiplicação de matrizes

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Projeção por matriz

  • Projeção calculável com multiplicação de matrizes

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Projeção por matriz

  • Projeção calculável com multiplicação de matrizes

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Projeção por matriz

  • Projeção calculável com multiplicação de matrizes

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Projeção por matriz

  • Projeção calculável com multiplicação de matrizes

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Projeção por matriz

  • Projeção calculável com multiplicação de matrizes

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Projeção por matriz

  • Projeção calculável com multiplicação de matrizes

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Projeção por matriz

  • Projeção calculável com multiplicação de matrizes

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Análise de Redes Intermediária em Python

Multiplicação de matrizes em 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 praticar!

Análise de Redes Intermediária em Python

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