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# -*- coding: utf-8 -*-
# 集合知プログラミング第2章推薦を行う（前半）

# 映画の評者といくつかの映画に対する彼らの評点のディクショナリ
critics = {
			'Lisa Rose':{
						'Lady in the Water': 2.5, 
						'Snakes on a Plane': 3.5, 
						'Just My Luck': 3.0, 
						'Superman Returns': 3.5,

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# -*- coding: utf-8 -*-
# Girvan Newman algorithmを使って空手クラブネットワークのコミュニティが分割していく様子を出力
# Zachary's karate club(空手クラブのネットワーク)のデータ取得元URL
# http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/


import networkx as NX
import networkx.readwrite.gml as NRG
import networkx.algorithms.centrality as NC
import pylab as P

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# -*- coding: utf-8 -*-
# Girvan Newman algorithmを使って空手クラブネットワークのコミュニティが分割していく様子を出力
# Zachary's karate club(空手クラブのネットワーク)のデータ取得元URL
# http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/


import networkx as NX
import networkx.readwrite.gml as NRG
import networkx.algorithms.centrality as NC
import pylab as P

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# -*- coding: utf-8 -*-
# オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析
# 第6章　バイラルへ！- 情報の拡散
# 拡散モデルのエージェントのネットワーク（図6-5）

import networkx as net
import matplotlib.pyplot as plot
import matplotlib.colors as colors
import random as r

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# オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析
# 第6章　バイラルへ！- 情報の拡散
# 拡散モデルのエージェントのネットワーク（図6-5）

import networkx as net
import matplotlib.pyplot as plot
import matplotlib.colors as colors
import random as r

class Person(object):

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# pythonでヒストグラム
# [データ]https://github.com/maksim2042/SNABook/tree/master/chapter1/egypt_retweets.net
# データファイルはpythonを実行しているフォルダーと同じ階層に置く

e=net.read_pajek("egypt_retweets.net")

len(e) # 25178
len(net.connected_component_subgraphs(e)) # 3122

import matplotlib.pyplot as plot

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# NetworkXをインストール
easy_install networkx

# NumPyをインストール
easy_install numpy

# matplotlibをインストール
easy_install matplotlib 

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# 『オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析』の図1-4のネットワーク図を描く

import networkx as net
import matplotlib.pyplot as plot

# pylabの全ての関数やオブジェクトをインポート（本に書かれてないコード）
from pylab import *

# "ACME_orgchart.net"はpythonを実行しているフォルダー内に置く
# "ACME_orgchart.net"は以下のGitHubよりDLできる