Graphes bipartis sous forme de matrices

Analyse de réseaux intermédiaire en Python

Eric Ma

Data Carpentry instructor and author of nxviz package

Représentation matricielle

  • Lignes : nœuds d'une partition
  • Colonnes : nœuds de l'autre partition
  • Cellules : 1 si arête présente, sinon 0
Analyse de réseaux intermédiaire en Python

Représentation matricielle

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Analyse de réseaux intermédiaire en Python

Exemple de code

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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Projection matricielle

  • Projection calculable par multiplication de matrices

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Projection matricielle

  • Projection calculable par multiplication de matrices

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Projection matricielle

  • Projection calculable par multiplication de matrices

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Projection matricielle

  • Projection calculable par multiplication de matrices

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Projection matricielle

  • Projection calculable par multiplication de matrices

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Projection matricielle

  • Projection calculable par multiplication de matrices

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Projection matricielle

  • Projection calculable par multiplication de matrices

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Projection matricielle

  • Projection calculable par multiplication de matrices

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Projection matricielle

  • Projection calculable par multiplication de matrices

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Projection matricielle

  • Projection calculable par multiplication de matrices

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Projection matricielle

  • Projection calculable par multiplication de matrices

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Projection matricielle

  • Projection calculable par multiplication de matrices

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Multiplication 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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Passons à la pratique !

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