Bewertung:
Das Buch ist sehr empfehlenswert für Anfänger und diejenigen, die die Netzwerkanalyse mit NetworkX erlernen wollen. Es deckt die grundlegenden Konzepte effektiv ab und bietet nützliche Kodierungsbeispiele. Es enthält reale Anwendungen, die das Verständnis für verschiedene Netzwerktypen verbessern.
Vorteile:Leicht verständlich für Anfänger, humorvolle und nachvollziehbare Beispiele, praktische Anwendungen mit realen Fällen, effektive Nutzung von NetworkX zur Visualisierung komplexer Netzwerke, unterstützende Kodierungsressourcen.
Nachteile:In den Rezensionen werden keine wesentlichen Nachteile erwähnt.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
Network Science with Python and NetworkX Quick Start Guide
Manipulation und Analyse von Netzwerkdaten mit den Möglichkeiten von Python und NetworkX Hauptmerkmale Verstehen der Terminologie und der grundlegenden Konzepte der Netzwerkwissenschaft Nutzung der Möglichkeiten von Python und NetworkX zur Darstellung von Daten als Netzwerk Anwendung allgemeiner Techniken für die Arbeit mit Netzwerkdaten unterschiedlicher Größe Buchbeschreibung
NetworkX ist ein führendes freies und quelloffenes Paket, das für die Netzwerkwissenschaft mit der Programmiersprache Python verwendet wird. NetworkX kann Eigenschaften von Individuen und Beziehungen nachverfolgen, Gemeinschaften finden, die Belastbarkeit analysieren, wichtige Netzwerkstandorte erkennen und eine Vielzahl wichtiger Aufgaben erfüllen. Mit der kürzlich erschienenen Version 2 wurde NetworkX aktualisiert, um noch leistungsfähiger und benutzerfreundlicher zu sein.
Wenn Sie Datenwissenschaftler, Ingenieur oder Sozialwissenschaftler sind, wird dieses Buch Sie bei der Verwendung der Programmiersprache Python anleiten, um Einblicke in reale Netzwerke zu gewinnen. Beginnend mit den Grundlagen, werden Sie in die Kernkonzepte der Netzwerkwissenschaft eingeführt, zusammen mit Beispielen, die reale Daten und Python-Code verwenden. Dieses Buch führt Sie in theoretische Konzepte wie skalenfreie und Small-World-Netzwerke, Zentralitätsmaße und agentenbasierte Modellierung ein. Sie werden auch in der Lage sein, nach skalenfreien Netzwerken in realen Daten zu suchen und ein Netzwerk mit Hilfe von zirkulären, gerichteten und Shell-Layouts zu visualisieren.
Am Ende dieses Buches werden Sie in der Lage sein, geeignete Netzwerkdarstellungen auszuwählen, NetworkX zum Aufbau und zur Charakterisierung von Netzwerken zu verwenden und bei der Arbeit mit realen Systemen Erkenntnisse zu gewinnen. Was Sie lernen werden Verwenden Sie Python und NetworkX, um die Eigenschaften von Individuen und Beziehungen zu analysieren Kodieren Sie Daten in Netzwerkknoten und -kanten mit NetworkX Manipulieren, speichern und fassen Sie Daten in Netzwerkknoten und -kanten zusammen Visualisieren Sie ein Netzwerk mit kreisförmigen, gerichteten und Schalen-Layouts Finden Sie heraus, wie die Simulation von Verhalten in Netzwerken Einblicke in reale Probleme geben kann Verstehen Sie die laufenden Auswirkungen der Netzwerkwissenschaft auf die Gesellschaft und ihre ethischen Überlegungen Für wen dieses Buch ist
Wenn Sie ein Programmierer oder Datenwissenschaftler sind, der Netzwerkdaten in Python manipulieren und analysieren möchte, ist dieses Buch perfekt für Sie. Obwohl Vorkenntnisse in der Netzwerkwissenschaft nicht erforderlich sind, werden Ihnen einige Erfahrungen in der Python-Programmierung helfen, die in diesem Buch behandelten Konzepte leicht zu verstehen. Inhaltsverzeichnis Was ist ein Netzwerk? Arbeiten mit Netzwerken in NetworkX Von Daten zu Netzwerken Zugehörigkeitsnetzwerke Der kleine Maßstab - Knoten und Zentralität Das große Bild - Beschreiben von Netzwerken Dazwischen - Communities Soziale Netzwerke und Going Viral Simulation und Analyse Netzwerke in Raum und Zeit Visualisierung Fazit Anhang
| ISBN: | 9781789955316 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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