网络分析项目代码 Python 图形直方图与数据 Facebook - TypeScript

在这个项目中，我们使用了 Python 和 TypeScript 语言来进行网络分析，并使用图形和直方图来可视化数据。我们主要使用了 Facebook API 来获取相关数据，并用分析工具分析了数据。下面对我们的代码进行介绍。

Python 代码

我们的 Python 代码主要分为两个部分：获取数据和分析数据。

获取数据

我们使用了 Facebook Graph API，来获取相关数据。在 Facebook 开发平台上，我们可以注册一个应用程序，获取应用程序 id 和秘钥，然后通过这些信息来查询有关 Facebook 用户、页面和帖子的数据。下面是获取数据的 Python 代码示例：

import requests

# 获取 Access Token
response = requests.get('https://graph.facebook.com/v8.0/oauth/access_token?client_id=<your-app-id>&client_secret=<your-app-secret>&grant_type=client_credentials')
access_token = response.json()['access_token']

# 获取用户数据
response = requests.get('https://graph.facebook.com/v8.0/<user-id>?access_token='+access_token)
user_data = response.json()

# 获取页面数据
response = requests.get('https://graph.facebook.com/v8.0/<page-id>?access_token='+access_token)
page_data = response.json()

# 获取帖子数据
response = requests.get('https://graph.facebook.com/v8.0/<post-id>?access_token='+access_token)
post_data = response.json()

分析数据

我们使用了 NetworkX 工具包来分析 Facebook 用户和页面之间的关系。我们首先创建一个空的图，然后将每个用户和页面表示为一个节点，每个关系表示为一条边。下面是分析数据的 Python 代码示例：

import networkx as nx

# 创建空图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_node('<user-1>')
G.add_node('<user-2>')
G.add_node('<page-1>')
G.add_node('<page-2>')

# 添加边
G.add_edge('<user-1>', '<page-1>')
G.add_edge('<user-2>', '<page-1>')
G.add_edge('<user-1>', '<page-2>')

# 分析数据
print('节点数：', G.number_of_nodes())
print('边数：', G.number_of_edges())
print('连通组件数：', nx.number_connected_components(G))
print('平均度数：', nx.average_degree_connectivity(G))

TypeScript 代码

我们的 TypeScript 代码主要是用来可视化我们的数据。我们使用了 D3.js 库来绘制图形和直方图。下面是 TypeScript 代码示例：

绘制图形

我们使用 D3.js 绘制了一个简单的力导向图，用来表示 Facebook 用户和页面之间的关系。下面是 TypeScript 代码示例：

import { select } from 'd3-selection';
import { forceSimulation, forceLink, forceManyBody, forceCenter } from 'd3-force';
import { drag } from 'd3-drag';

// 创建 SVG 元素
const svg = select('body').append('svg')
  .attr('width', 600)
  .attr('height', 400);

// 创建力导向图
const simulation = forceSimulation()
  .force('link', forceLink().id(d => d['id']))
  .force('charge', forceManyBody().strength(-300))
  .force('center', forceCenter(300, 200));

// 加载数据
const data = {
  nodes: [
    { id: '<user-1>', group: 1 },
    { id: '<user-2>', group: 1 },
    { id: '<page-1>', group: 2 },
    { id: '<page-2>', group: 2 }
  ],
  links: [
    { source: '<user-1>', target: '<page-1>', value: 1 },
    { source: '<user-2>', target: '<page-1>', value: 1 },
    { source: '<user-1>', target: '<page-2>', value: 1 }
  ]
};

// 创建连线
const links = svg.append('g')
  .selectAll('line')
  .data(data.links)
  .enter()
  .append('line')
  .style('stroke', 'gray')
  .style('stroke-width', d => Math.sqrt(d.value));

// 创建节点
const nodes = svg.append('g')
  .selectAll('circle')
  .data(data.nodes)
  .enter()
  .append('circle')
  .attr('r', 10)
  .attr('fill', d => d.group === 1 ? 'blue' : 'orange') 
  .call(drag(simulation));

// 更新力导向图
simulation.nodes(data.nodes).on('tick', ticked);
simulation.force<d3.ForceLink<any, any>>('link').links(data.links);

function ticked() {
  links
  .attr('x1', d => d['source'].x)
  .attr('y1', d => d['source'].y)
  .attr('x2', d => d['target'].x)
  .attr('y2', d => d['target'].y);

  nodes
  .attr('cx', d => d.x)
  .attr('cy', d => d.y);
}

绘制直方图

我们使用 D3.js 绘制了一个简单的直方图，用来表示 Facebook 用户和页面的数据分布。下面是 TypeScript 代码示例：

import { select } from 'd3-selection';
import { max, scaleLinear, scaleBand } from 'd3-scale';
import { histogram } from 'd3-array';
import { axisBottom, axisLeft } from 'd3-axis';

// 创建 SVG 元素
const svg = select('body').append('svg')
  .attr('width', 600)
  .attr('height', 400);

// 加载数据
const data = [1, 3, 5, 2, 4, 6, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5];

// 创建直方图
const x = scaleLinear()
  .domain([1, max(data)])
  .range([0, 500]);

const bins = histogram()(data);

const y = scaleLinear()
  .domain([0, max(bins, d => d.length)])
  .range([300, 0]);

const bars = svg.selectAll('rect')
  .data(bins)
  .enter()
  .append('rect')
  .attr('x', d => x(d.x0))
  .attr('y', d => y(d.length))
  .attr('width', d => x(d.x1) - x(d.x0))
  .attr('height', d => 300 - y(d.length))
  .attr('fill', 'steelblue');

// 创建坐标轴
const xAxis = axisBottom(x);

svg.append('g')
  .attr('transform', 'translate(50, 350)')
  .call(xAxis);

const yAxis = axisLeft(y);

svg.append('g')
  .attr('transform', 'translate(50, 50)')
  .call(yAxis);

以上就是我们的 Python 和 TypeScript 代码，用于进行网络分析和数据可视化。我们通过 Facebook API 获取相关数据，并使用 NetworkX 和 D3.js 工具包进行数据分析和可视化。