특정 디렉토리 안에 있는 파일을 차례대로 불러 오고 싶다! 고 할때


import dircache   # dircache 를 import 합니다.


list = dircache.listdir('.') 

 # list 변수 안에 특정 경로의 파일들을 불러옵니다. 여기서는 '.' 으로 현재경로아래의 파일을 불러옵니다.

# 경로를 '/Users/shared' 등으로 사용 하면 됩니다.


파일 명들을 출력해본다.


for item in list:

print item


# list 안에 파일명을이 차례로 저장되어있으며 하나씩 전부 출력하게 된다.



count = len(list)

#len 을 사용하여 폴더 안에 파일이 몇개 있는가도 확인 가능하다.



Posted by 초올싹
,

만약


str = 'abc' 

str 변수 안에 abc 가 저장되어있을 경우 비교한다면


if str in 'abc':

code....


str 문자가 'abc' 안에 들어있는가 의 의미로

if str in 'abcde':

code....


실행하면 abcde 안에 abc 가 있기때문에 true 로 받아들이게 된다.

Posted by 초올싹
,

두 개의 데이터 집합(Twitter, Facebook)에 대하여 방향 그래프를 생성하고 다음 사항을 조사하라.

[데이타 출처 :  snap.stanford.edu ]

1. FaceBook 

- 총 노드의 수  3963

- 총 간선의 수  88156 

- Average clustering coefficient 0.6171931380004962

- Radius & Diameter 
Radius : 4
Diameter : 8


- 최대 WCC안의 총 노드의 수
3963
- 최대 WCC안의 총 간선의 수
88156
- 최대 SCC안의 총 노드의 수
3963
- 최대 SCC안의 총 간선의 수
88156

- Top 10 Nodes of Degree Centrality
1. 107, 0.2609793033821302)
2. (1684, 0.1983846542150429)
3. (1912, 0.1885411408379606)
4. (3437, 0.1347804139323574)
5.  (0, 0.08404846037354871)
6.  (2543, 0.07420494699646643)
7.  (2347, 0.07344775365976779)
8.  (1888, 0.06410903584048461)
9.  (1800, 0.061837455830388695)
10.  (1663, 0.05931347804139323)


- Top 10 Nodes of Closeness Centrality
1. (107, 0.4609656777196044)
2. (428, 0.395369723580481)
3. (563, 0.39442508710801394)
4. (483, 0.3703495980557113)
5. (348, 0.37031498270866436)
6. (414, 0.36948615126363893)
7. (376, 0.3669877732493516)
8. (475, 0.3666142315166096)
9. (566, 0.36536333456289194)
10. (484, 0.3638200183654729)


- Top 10 Nodes of Betweenness Centrality
1. (107, 0.5484142339537257)
2. (1684, 0.3122809411856925)
3. (3437, 0.25336341003700497)
4. (1085, 0.20072186876912412)
5. (1912, 0.19666253266436373)
6. (0, 0.1425433696493034)
7. (567, 0.10098572111625735)
8. (698, 0.09522545764908907)
9. (1577, 0.06990685347239921)
10. (428, 0.06988710785444893)


- Top 10 Nodes of Eigenvector Centrality
1. (1912, 0.09537764232165302)
2. (2266, 0.08698369807986574)
3. (2206, 0.08605285414962616)
4. (2233, 0.08517382204118303)
5. (2464, 0.08427922767472966)
6. (2142, 0.08419352921211769)
7. (2218, 0.0841561821928317)
8. (2078, 0.0841366178148068)
9. (2123, 0.08367185789858629)
10. (1993, 0.08353287167427163)



2. Twitter 

- 총 노드의 수  76269

- 총 간선의 수   1762504

- Average clustering coefficient

0.6039439218557505 

- Radius & Diameter 
Radius : 4
Diameter : 8
- 최대 WCC안의 총 노드의 수
76269
- 최대 WCC안의 총 간선의 수
1762504
- 최대 SCC안의 총 노드의 수
67992
- 최대 SCC안의 총 간선의 수
1680183

- Top 10 Nodes of Degree Centrality
1. (813286, 0.049273614097655634)
2. (115485051, 0.04436985367388682)
3. (40981798, 0.04370115907064562)
4. (3359851, 0.04016101117113337)
5. (43003845, 0.037237111239313996)
6. (22462180, 0.03323805527875387)
7. (34428380, 0.032949598783238054)
8. (59804598, 0.03154665128232024)    
9. (7861312, 0.030091257145854092)
10. (15913, 0.02804583835946924)

- Top 10 Nodes of Closeness Centrality
1. (3359851, 0.32333317938573325)
2. (15846407, 0.3115631126271997)
3. (813286, 0.3111312205003382)
4. (18581803, 0.30963726993738355)
5. (59804598, 0.3085318853904963)
6. (5442012, 0.3018060133881691)
7. (14691709, 0.30165950208796943)
8. (7860742, 0.3005405566085279)
9. (17093617, 0.29997222302053306)
10. (12611642, 0.29874580341869694)


- Top 10 Nodes of Betweenness Centrality
1. (813286, 0.15615877057620958)
2. (17093617, 0.06445293944141554)
3. (15846407, 0.056710642040089076)
4. (3359851, 0.04663704213531523)
5. (12611642, 0.03032474445698241)
6. (15439395, 0.028295568982628454)
7. (2367911, 0.0279299881507147)
8. (59804598, 0.027442978479281895)
9. (22679419, 0.023262128503942735)
10. (40981798, 0.02172503440157649)


- Top 10 Nodes of Eigenvector Centrality
1. (40981798, 0.1723567976207173)
2. (43003845, 0.16522659432745154)
3. (22462180, 0.16253864412057553)
4. (34428380, 0.1621375223794159)
5. (27633075, 0.10209369456758682)
6. (31331740, 0.10123901171504378)
7. (83943787, 0.09331170785837573)
8. (18996905, 0.09284603111975764)
9. (208132323, 0.09133759665212131)
10. (117674417, 0.08859209286763095)



Posted by 초올싹
,