توضیحات
Construct, analyze, and visualize networks with networkx, a Python language module. Network analysis is a powerful tool you can apply to a multitude of datasets and situations. Discover how to work with all kinds of networks, including social, product, temporal, spatial, and semantic networks. Convert almost any real-world data into a complex network–such as recommendations on co-using cosmetic products, muddy hedge fund connections, and online friendships. Analyze and visualize the network, and make business decisions based on your analysis. If you’re a curious Python programmer, a data scientist, or a CNA specialist interested in mechanizing mundane tasks, you’ll increase your productivity exponentially. Complex network analysis used to be done by hand or with non-programmable network analysis tools, but not anymore! You can now automate and program these tasks in Python. Complex networks are collections of connected items, words, concepts, or people. By exploring their structure and individual elements, we can learn about their meaning, evolution, and resilience. Starting with simple networks, convert real-life and synthetic network graphs into networkx data structures. Look at more sophisticated networks and learn more powerful machinery to handle centrality calculation, blockmodeling, and clique and community detection. Get familiar with presentation-quality network visualization tools, both programmable and interactive–such as Gephi, a CNA explorer. Adapt the patterns from the case studies to your problems. Explore big networks with NetworKit, a high-performance networkx substitute. Each part in the book gives you an overview of a class of networks, includes a practical study of networkx functions and techniques, and concludes with case studies from various fields, including social networking, anthropology, marketing, and sports analytics. Combine your CNA and Python programming skills to become a better network analyst, a more accomplished data scientist, and a more versatile programmer. What You Need: You will need a Python 3.x installation with the following additional modules: Pandas (>=0.18), NumPy (>=1.10), matplotlib (>=1.5), networkx (>=1.11), python-louvain (>=0.5), NetworKit (>=3.6), and generalizesimilarity. We recommend using the Anaconda distribution that comes with all these modules, except for python-louvain, NetworKit, and generalizedsimilarity, and works on all major modern operating systems. Read more…
Abstract: Construct, analyze, and visualize networks with networkx, a Python language module. Network analysis is a powerful tool you can apply to a multitude of datasets and situations. Discover how to work with all kinds of networks, including social, product, temporal, spatial, and semantic networks. Convert almost any real-world data into a complex network–such as recommendations on co-using cosmetic products, muddy hedge fund connections, and online friendships. Analyze and visualize the network, and make business decisions based on your analysis. If you’re a curious Python programmer, a data scientist, or a CNA specialist interested in mechanizing mundane tasks, you’ll increase your productivity exponentially. Complex network analysis used to be done by hand or with non-programmable network analysis tools, but not anymore! You can now automate and program these tasks in Python. Complex networks are collections of connected items, words, concepts, or people. By exploring their structure and individual elements, we can learn about their meaning, evolution, and resilience. Starting with simple networks, convert real-life and synthetic network graphs into networkx data structures. Look at more sophisticated networks and learn more powerful machinery to handle centrality calculation, blockmodeling, and clique and community detection. Get familiar with presentation-quality network visualization tools, both programmable and interactive–such as Gephi, a CNA explorer. Adapt the patterns from the case studies to your problems. Explore big networks with NetworKit, a high-performance networkx substitute. Each part in the book gives you an overview of a class of networks, includes a practical study of networkx functions and techniques, and concludes with case studies from various fields, including social networking, anthropology, marketing, and sports analytics. Combine your CNA and Python programming skills to become a better network analyst, a more accomplished data scientist, and a more versatile programmer. What You Need: You will need a Python 3.x installation with the following additional modules: Pandas (>=0.18), NumPy (>=1.10), matplotlib (>=1.5), networkx (>=1.11), python-louvain (>=0.5), NetworKit (>=3.6), and generalizesimilarity. We recommend using the Anaconda distribution that comes with all these modules, except for python-louvain, NetworKit, and generalizedsimilarity, and works on all major modern operating systems
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
شبکه ها را با networkx که یک ماژول زبان پایتون است بسازید، تجزیه و تحلیل کنید. تجزیه و تحلیل شبکه یک ابزار قدرتمند است که می توانید آن را در مجموعه های داده و موقعیت های زیادی اعمال کنید. نحوه کار با انواع شبکه ها از جمله شبکه های اجتماعی، محصولی، زمانی، مکانی و معنایی را کشف کنید. تقریباً همه دادههای دنیای واقعی را به یک شبکه پیچیده تبدیل کنید – مانند توصیههایی در مورد استفاده مشترک از محصولات آرایشی، گل آلود اتصالات سرمایههای پوشش ریسک، و دوستیهای آنلاین. شبکه را تحلیل و تجسم کنید و بر اساس تحلیل خود تصمیمات تجاری بگیرید. اگر یک برنامه نویس کنجکاو پایتون، یک دانشمند داده یا یک متخصص CNA هستید که به مکانیزه کردن کارهای روزمره علاقه مند است، بهره وری خود را به طور تصاعدی افزایش خواهید داد. تحلیل شبکه پیچیده قبلا با دست یا با ابزارهای تحلیل شبکه غیرقابل برنامه ریزی انجام می شد، اما دیگر نه! اکنون می توانید این وظایف را در پایتون خودکار و برنامه ریزی کنید. شبکه های پیچیده مجموعه ای از آیتم ها، کلمات، مفاهیم یا افراد مرتبط هستند. با کاوش در ساختار و عناصر فردی آنها، میتوانیم در مورد معنی، تکامل و انعطافپذیری آنها بیاموزیم. با شروع با شبکه های ساده، نمودارهای شبکه واقعی و مصنوعی را به ساختارهای داده networkx تبدیل کنید. به شبکههای پیچیدهتر نگاه کنید و ماشینهای قدرتمندتری را برای مدیریت محاسبه مرکزیت، مدلسازی بلوک، و تشخیص دسته و جامعه بیاموزید. با ابزارهای تجسم شبکه با کیفیت ارائه، هم قابل برنامه ریزی و هم تعاملی – مانند Gephi، یک کاوشگر CNA، آشنا شوید. الگوها را از مطالعات موردی با مشکلات خود تطبیق
tag : دانلود کتاب تجزیه و تحلیل شبکه پیچیده در پایتون , Download تجزیه و تحلیل شبکه پیچیده در پایتون , دانلود تجزیه و تحلیل شبکه پیچیده در پایتون , Download Complex Network Analysis in Python Book , تجزیه و تحلیل شبکه پیچیده در پایتون دانلود , buy تجزیه و تحلیل شبکه پیچیده در پایتون , خرید کتاب تجزیه و تحلیل شبکه پیچیده در پایتون , دانلود کتاب Complex Network Analysis in Python , کتاب Complex Network Analysis in Python , دانلود Complex Network Analysis in Python , خرید Complex Network Analysis in Python , خرید کتاب Complex Network Analysis in Python ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.