Recenze čtenářů
Shrnutí:Kniha slouží jako dobrý úvod do analýzy grafů a sítí, zejména pro začátečníky a osoby s počítačovým vzděláním. Zatímco mnozí recenzenti chválí její srozumitelnost, příklady s kódem Pythonu a poutavý styl psaní, někteří vyjadřují zklamání nad hloubkou probíraných složitých témat a algoritmů.
Klady:Poskytuje jasná vysvětlení, konkrétní příklady a kód v Pythonu, dobře strukturovaný a výstižný text, zábavný a vzdělávací styl, vhodné pro začátečníky a osoby s počítačovým vzděláním, užitečné pro praktické aplikace.
Zápory:Někteří recenzenti shledali, že kniha postrádá hloubku, pokud jde o složitá témata a algoritmy, přičemž některé části jsou příliš základní a plně neřeší složitosti, které jsou naznačeny v názvu.
(na základě 10 hodnocení čtenářů)
Původní název:
Complex Network Analysis in Python: Recognize - Construct - Visualize - Analyze - Interpret
Obsah knihy:
Konstruujte, analyzujte a vizualizujte sítě pomocí modulu networkx v jazyce Python. Síťová analýza je mocný nástroj, který můžete použít na mnoho datových souborů a situací. Zjistěte, jak pracovat se všemi druhy sítí, včetně sociálních, produktových, časových, prostorových a sémantických sítí. Převeďte téměř jakákoli data z reálného světa na komplexní síť - například doporučení na spoluužívání kosmetických produktů, bahnitá spojení hedgeových fondů a online přátelství. Analyzujte a vizualizujte sítě a na základě analýzy přijímejte obchodní rozhodnutí. Pokud jste zvídavý programátor v jazyce Python, datový vědec nebo specialista na CNA, který má zájem o mechanizaci všedních úkolů, zvýšíte exponenciálně svou produktivitu.
Komplexní síťová analýza se dříve prováděla ručně nebo pomocí neprogramovatelných nástrojů pro síťovou analýzu, ale už ne! Nyní můžete tyto úlohy automatizovat a programovat v jazyce Python. Komplexní sítě jsou soubory propojených položek, slov, konceptů nebo osob. Zkoumáním jejich struktury a jednotlivých prvků se můžeme dozvědět o jejich významu, vývoji a odolnosti.
Začněte s jednoduchými sítěmi a převeďte reálné a syntetické síťové grafy do datových struktur networkx. Podívejte se na sofistikovanější sítě a naučte se výkonnější nástroje pro výpočet centrality, blokové modelování a detekci klik a komunit. Seznamte se s nástroji pro vizualizaci sítí v prezentační kvalitě, a to jak programovatelnými, tak interaktivními - například Gephi, průzkumníkem CNA. Přizpůsobte vzory z případových studií svým problémům. Prozkoumejte velké sítě pomocí NetworKitu, vysoce výkonné náhrady networkx. Každá část knihy vám poskytne přehled o třídě sítí, obsahuje praktickou studii funkcí a technik networkx a v závěru obsahuje případové studie z různých oblastí, včetně sociálních sítí, antropologie, marketingu a sportovní analytiky.
Zkombinujte své znalosti CNA a programování v Pythonu a staňte se lepším síťovým analytikem, dokonalejším datovým vědcem a všestrannějším programátorem.
Co potřebujete:
Budete potřebovat instalaci Pythonu 3. x s následujícími doplňkovými moduly: Pandas (>=0. 18), NumPy (>=1. 10), matplotlib (>=1. 5), networkx (>=1. 11), python-louvain (>=0. 5), NetworKit (>=3. 6) a generalizesimilarity. Doporučujeme používat distribuci Anaconda, která je dodávána se všemi těmito moduly, kromě python-louvain, NetworKit a generalizedsimilarity, a funguje na všech hlavních moderních operačních systémech.
