igraph中标签能加中文显示吗_百度知道
igraph中标签能加中文显示吗
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你有使用sink configuration tool工具配置过A2DP的音量大小么？在sink configuration Tool工具中的volume选项配置的只针对通话时的音量，而播放音乐的音量设置不行呀！ 查看更多答案&&gt哥们
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出门在外也不愁Igraph | 统计之都 (中国统计学门户网站，免费统计学服务平台)社交网络（如Facebook，Twitter）可以完整地表现人们的生活。人们用不同的方式与他人互动，并且这些信息都可以在社交网络中抓取到。挖掘某个站点的有用信息可以帮助一些团体增加竞争力。
我最近无意中发现一款叫做“iGraph”的工具，它提供了一些非常有效的挖掘功能。以下列举几条我觉得有意思的：
图表由节点和连线组成，两者都可以附上一系列属性值（键/值对）。此外，连线可以是有向的也可以是无向的，还可以给它加上权重。
& library(igraph)
& # Create a directed graph
& g &- graph(c(0,1, 0,2, 1,3, 0,3), directed=T)
Vertices: 4
Directed: TRUE
[0] 0 -& 1
[1] 0 -& 2
[2] 1 -& 3
[3] 0 -& 3
& # Create a directed graph using adjacency matrix
& m &- matrix(runif(4*4), nrow=4)
[1,] 0....2896239
[2,] 0....3715809
[3,] 0....7417764
[4,] 0....4487252
& g &- graph.adjacency(m & 0.5)
Vertices: 4
Directed: TRUE
[0] 2 -& 2
[1] 2 -& 3
[2] 3 -& 0
[3] 3 -& 1
[4] 3 -& 2
& plot(g, layout=layout.fruchterman.reingold)
iGraph也提供了多种创建各种图形的图表的简单方法
& #Create a full graph
& g1 &- graph.full(4)
Vertices: 4
Directed: FALSE
[0] 0 -- 1
[1] 0 -- 2
[2] 0 -- 3
[3] 1 -- 2
[4] 1 -- 3
[5] 2 -- 3
& #Create a ring graph
& g2 &- graph.ring(3)
Vertices: 3
Directed: FALSE
[0] 0 -- 1
[1] 1 -- 2
[2] 0 -- 2
& #Combine 2 graphs
& g &- g1 %du% g2
Vertices: 7
Directed: FALSE
[0] 0 -- 1
[1] 0 -- 2
[2] 0 -- 3
[3] 1 -- 2
[4] 1 -- 3
[5] 2 -- 3
[6] 4 -- 5
[7] 5 -- 6
[8] 4 -- 6
& graph.difference(g, graph(c(0,1,0,2), directed=F))
Vertices: 7
Directed: FALSE
[0] 0 -- 3
[1] 1 -- 3
[2] 1 -- 2
[3] 2 -- 3
[4] 4 -- 6
[5] 4 -- 5
[6] 5 -- 6
& # Create a lattice
& g1 = graph.lattice(c(3,4,2))
& # Create a tree
& g2 = graph.tree(12, children=2)
& plot(g1, layout=layout.fruchterman.reingold)
& plot(g2, layout=layout.reingold.tilford)
iGraph还提供了另外两种图表生成的机制。“随机图表”可以在任意两个节点之间进行连线。而“优先连接”会给已经拥有较大度数的节点再增加连线（也就是多者更多）。
# Generate random graph, fixed probability
& g &- erdos.renyi.game(20, 0.3)
& plot(g, layout=layout.fruchterman.reingold, vertex.label=NA, vertex.size=5)
# Generate random graph, fixed number of arcs
& g &- erdos.renyi.game(20, 15, type='gnm')
# Generate preferential attachment graph
& g &- barabasi.game(60, power=1, zero.appeal=1.3)
简单图表算法
这一节会介绍如何使用iGraph来实现一些简单的图表算法。
最小生成树算法可以在图表里连接所有的节点，并使所有的连线权重最小。
# Create the graph and assign random edge weights
& g &- erdos.renyi.game(12, 0.35)
& E(g)$weight &- round(runif(length(E(g))),2) * 50
& plot(g, layout=layout.fruchterman.reingold, edge.label=E(g)$weight)
# Compute the minimum spanning tree
& mst &- minimum.spanning.tree(g)
& plot(mst, layout=layout.reingold.tilford,
edge.label=E(mst)$weight)
连通分支算法可以找到会连通其他节点的连接，也就是说，两个节点之间的路径会穿过其他节点。需要注意的是，在无向图里连通是要对称的，在有向图（节点A指向节点B，但节点B不指向节点A的图表）里不是必须的。因此在有向图中存在一种连接的概念叫做“强”，也就是只有两个节点都分别指向对方才意味着它们是连通的。“弱”的连接意味着它们不是连通的。
& g &- graph(c(0, 1, 1, 2, 2, 0, 1, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 3, 4, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 6, 9, 10, 10, 11, 11, 9))
# Nodes reachable from node4
& subcomponent(g, 4, mode=&out&)
[1] 4 5 6 3 7 8
# Nodes who can reach node4
& subcomponent(g, 4, mode=&in&)
[1] 4 3 1 5 0 2
& clusters(g, mode=&weak&)
$membership
[1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
& myc &- clusters(g, mode=&strong&)
$membership
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 0 0 0
[1] 3 3 3 3
& mycolor &- c('green', 'yellow', 'red', 'skyblue')
& V(g)$color &- mycolor[myc$membership + 1]
& plot(g, layout=layout.fruchterman.reingold)
最短路径算法是最普遍的算法，它能找到节点A和节点B之间最短的路径。在iGraph里，如果图表是未加权的（也就是权重为1的）而且在权重为正时使用了迪杰斯特拉算法，会使用“breath-first search”算法。要是连线的权重是负数，则会使用Bellman-ford算法。
& g &- erdos.renyi.game(12, 0.25)
& plot(g, layout=layout.fruchterman.reingold)
& pa &- get.shortest.paths(g, 5, 9)[[1]]
[1] 5 0 4 9
& V(g)[pa]$color &- 'green'
& E(g)$color &- 'grey'
& E(g, path=pa)$color &- 'red'
& E(g, path=pa)$width &- 3
& plot(g, layout=layout.fruchterman.reingold)
通过大量统计信息我们可以大致看到图表的形状。在最高权限下，我们可以看到图表的各类信息，它包括:
- 图表的大小（节点和连线的数量）
- 图表的密度是紧密的（|E|与|V|的平方成正比）还是稀疏的（|E|与|V|成正比）?
- 图表是连通的（大部分节点是互通的）还是非连通的（节点是孤立的）？
- 图表中最长的两点之间距离
- 有向图的对称性
- 出/入“度”的分布
& # Create a random graph
& g &- erdos.renyi.game(200, 0.01)
& plot(g, layout=layout.fruchterman.reingold, vertex.label=NA, vertex.size=3)
& # No of nodes
& length(V(g))
& # No of edges
& length(E(g))
& # Density (No of edges / possible edges)
& graph.density(g)
& # Number of islands
& clusters(g)$no
& # Global cluster coefficient:
& #(close triplets/all triplets)
& transitivity(g, type=&global&)
& # Edge connectivity, 0 since graph is disconnected
& edge.connectivity(g)
& # Same as graph adhesion
& graph.adhesion(g)
& # Diameter of the graph
& diameter(g)
& # Reciprocity of the graph
& reciprocity(g)
& # Diameter of the graph
& diameter(g)
& # Reciprocity of the graph
& reciprocity(g)
& degree.distribution(g)
[1] 0.135 0.280 0.315 0.110 0.095 0.050 0.005 0.010
& plot(degree.distribution(g), xlab=&node degree&)
& lines(degree.distribution(g))
往下一点，我们也可以看到每对节点的统计信息，比如:
- 计算两点之间没有公用连线的路径（也就是需要移除多少条连线可以使两节点不连通）
- 计算两点之间的最短路径
- 计算两点之间路径的数量和长度
& # Create a random graph
& g &- erdos.renyi.game(9, 0.5)
& plot(g, layout=layout.fruchterman.reingold)
& # Compute the shortest path matrix
& shortest.paths(g)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
& # Compute the connectivity matrix
& M &- matrix(rep(0, 81), nrow=9)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
& for (i in 0:8) {
for (j in 0:8) {
if (i == j) {
M[i+1, j+1] &- -1
M[i+1, j+1] &- edge.connectivity(g, i, j)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
中心性计算
在细节方面，我们可以看到各个节点的统计信息。根据这些数字可以测出节点的“中心性”
- 拥有较高出/入度数的节点也拥有较高的“度中心性”
- 与其他节点之间有短路径的节点拥有较高的“密集中心性”
- 与其他节点对之间有最短路径的节点拥有较高的“中间性”
- 连接了许多中心性较高节点的节点拥有较高的“特征向量中心性”
- 本地簇系数意味着相邻节点的互联性
& # Degree
& degree(g)
[1] 2 2 2 2 2 3 3 2 6
& # Closeness (inverse of average dist)
& closeness(g)
[1] 0....5000000
[5] 0....5000000
[9] 0.8000000
& # Betweenness
& betweenness(g)
0...3333333
0...5000000
6...8333333
& # Local cluster coefficient
& transitivity(g, type=&local&)
[1] 0....0000000
[5] 0....0000000
[9] 0.1333333
& # Eigenvector centrality
& evcent(g)$vector
[1] 0....5381294
[5] 0....5381294
[9] 1.0000000
& # Now rank them
& order(degree(g))
[1] 1 2 3 4 5 8 6 7 9
& order(closeness(g))
[1] 1 5 4 8 2 3 6 7 9
& order(betweenness(g))
[1] 4 8 6 1 5 2 3 7 9
& order(evcent(g)$vector)
[1] 1 5 2 3 7 4 8 6 9
从中Drew Conway发现拥有低“特征向量中心性”和高“中间性”的人是很重要的联系人，而拥有高“特征向量中心性”和低“中间性”的人与重要的人有关联。现在我们来绘制“特征向量中心性”和“中间性”的图表。
& # Create a graph
& g1 &- barabasi.game(100, directed=F)
& g2 &- barabasi.game(100, directed=F)
& g &- g1 %u% g2
& lay &- layout.fruchterman.reingold(g)
& # Plot the eigevector and betweenness centrality
& plot(evcent(g)$vector, betweenness(g))
& text(evcent(g)$vector, betweenness(g), 0:100, cex=0.6, pos=4)
& V(g)[12]$color &- 'red'
& V(g)[8]$color &- 'green'
& plot(g, layout=lay, vertex.size=8, vertex.label.cex=0.6)
在之后的帖子里我还会介绍一些特殊的社交网络分析的例子。
原文链接：（需要翻墙）
# Generate preferential attachment graph
语句g1%du%g2表示g1和g2做什么运算呀？求解惑。
大哥你用R编的么？为什么会出现
& g&-graph(c(0,1,0,2,1,3,0,3),directed=T)
错误于graph(c(0, 1, 0, 2, 1, 3, 0, 3), directed = T) :
At structure_generators.c:84 : Invalid (negative) vertex id, Invalid vertex id
&
如果让每个点蔓延下去，这个网络最后会不会没有边际。后使用快捷导航没有帐号？
查看: 1580|回复: 9
晒第7周作业用邻接矩阵+igraph实现
高级会员, 积分 732, 距离下一级还需 268 积分
论坛徽章:4
看了好多份第7周作业，各有各个方法，我的方法在生成数据时用了邻接矩阵，供大家参考。代码如下：
library(igraph)
setwd(&E:/学习资料/R学习/Use R&)
davis&-read.csv(file=&davis_agent_task.csv&,header=T) #我从网上找的数据集
df&-davis[,2:length(davis)] #取出数据项
wmatrix&-t(as.matrix(df)) #获取事件的转置矩阵
wm&-wmatrix%*%t(wmatrix) #生成邻接矩阵
wm[wm&3]&-0 #将关联woman数小于3的直接置为0，去除干扰
g&-graph.adjacency(wm,mode=&undirected&,weight=TRUE,add.rownames=&code&) #生成网络图信息集
g&-simplify(g) #去除图集中重复连接
V(g)$color&-&green& #设置图点颜色
V(g)$x = c(0.8,1.5,4.3,3,2,3.5,3.5,4.8,4.3,5.8,4.3,5.5,5.8,6.8) #设置13对点的X,Y坐标，也可以用R自带的布局，可以看注释
V(g)$y = c(1.4,1,1.4,2,2.7,0.9,2.8,2,4,3.7,6,2.5,1.3,2)
set.seed(30)
#layout1&-layout.fruchterman.reingold(g) #设置布局
#plot(g,layout=layout1,edge.width=E(g)$weight/3,
#& & edge.color=&grey&,vertex.color = V(g)$color,
#& &&&vertex.shape=&crectangle&,vertex.label.color=&black&,
#& &&&vertex.label.dist=-1,vertex.label.font=2,
#& &&&vertex.label.degree=-pi/2,vertex.size=12,vertex.size2=12)
plot(g,edge.width=E(g)$weight/3,
& &&&edge.color=&grey&,vertex.color = V(g)$color,
& &&&vertex.shape=&crectangle&,vertex.label.color=&black&,
& &&&vertex.label.dist=-1,vertex.label.font=2,
& &&&vertex.label.degree=-pi/2,vertex.size=12,vertex.size2=12)&&#edge.width-连接线宽度;edge.color=&grey&-连接线脸色；vertex.color -节点颜色；vertex.shape-节点形状;vertex.label.dist-标签离节点距离....
效果如下图：
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不错 学习了
金牌会员, 积分 1534, 距离下一级还需 1466 积分
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这个思路是正确的，看到别的帖子数据的结构都没什么道理，似乎是拿屏幕就尺子量原图然后逆向推导的。对了，楼主能把原数据集的链接给下么
高级会员, 积分 732, 距离下一级还需 268 积分
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我把数据贴出来
09:12 上传
点击文件名下载附件
高级会员, 积分 870, 距离下一级还需 130 积分
论坛徽章:0
中级会员, 积分 403, 距离下一级还需 97 积分
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看了这么多帖子，楼主这个才是最接近真实数据的，要好好学习一下
中级会员, 积分 497, 距离下一级还需 3 积分
论坛徽章:7
本帖最后由 zhcheng 于
04:21 编辑
楼主，vertex.label怎么变成e+#？ 我的只有数字
金牌会员, 积分 1507, 距离下一级还需 1493 积分
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恩，学习一下
新手上路, 积分 6, 距离下一级还需 44 积分
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看不到效果图啊楼主，我想问下怎么用igraph画二叉树，请大神指点！！！关于jsp&img&标签中图片名称为中文无法显示图片的问题的搜索推荐 -Java-TryCatch
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编码设置合适的。就和普通显示一样。
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