From 7431ed93452b58f12237359d32cbcadcacebd6f4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Patryk Date: Sun, 9 Jun 2024 19:38:16 +0200 Subject: [PATCH] Poprawa formatowania --- test.ipynb | 29 ++++++----------------------- 1 file changed, 6 insertions(+), 23 deletions(-) diff --git a/test.ipynb b/test.ipynb index 710cef4..a0692f5 100644 --- a/test.ipynb +++ b/test.ipynb @@ -1,10 +1,5 @@ { "cells": [ - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [] - }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, @@ -14,11 +9,6 @@ "Dla dużych grafów istotną informacją jest wykrycie podgrafów, które są silnie ze sobą powiązane. Za pomocą spacerów losowych po grafach zaprojektuj algorytm, który odkrywa strukturę klastrów w grafie (clustering algorithm). Wykorzystaj swój algorytm do wskazania krytycznych wierzchołków, tj. wierzchołków, których usunięcie rozspójnia graf. Przeanalizuj wariant algorytmu dla grafów skierowanych i grafów nieskierowanych." ] }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [] - }, { "cell_type": "code", "execution_count": 404, @@ -173,7 +163,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "# Testy funkcji" + "## Testy funkcji" ] }, { @@ -230,7 +220,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "# Cluster detection" + "# Wykrywanie klastrów" ] }, { @@ -288,7 +278,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "# Tests" + "# Testy" ] }, { @@ -428,18 +418,11 @@ "mark_clusters(G, k=1, threshold=1)\n", "draw(G, pos)" ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] } ], "metadata": { "kernelspec": { - "display_name": "Python 3", + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", "language": "python", "name": "python3" }, @@ -453,9 +436,9 @@ "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.12.2" + "version": "3.10.4" } }, "nbformat": 4, - "nbformat_minor": 2 + "nbformat_minor": 4 }