我试图创建一个图形，然后用函数write.graph（包igraph）将其写入。因此，我创建距离矩阵 require(vegan)
data(dune)
dis <- vegdist(dune)
，然后我定义明确的rownames： x <- c("dune1")
for (i in 1: 20){
n <- paste("dune", i, sep="")
x <-
我特别喜欢Python和igraph。对于我的学士论文，我必须比较图表并确定图表交点和联合。我试过如下： from igraph import *
import json
with open('test_graphs.json') as data_file:
data = json.load(data_file)
test1 = data['test1']
test2 = d
作为计算聚类系数的一部分，我们需要节点v的邻居节点之间的链接数。我试图实现这样的事情，并想知道如果有是专门为此目的而设计的一种方法。我知道一个简单的方法，它看起来像下面这样： neighbors = graph.neighbors(v)
// Look for nodes where there is an edge between them
我很感激任何帮助。 感谢
我与mutipartite网络的工作，特别是在这种情况下，与四方之一。首先，在NetworkX似乎只有是可能的完全多的网络低谷nx.complete_multipartite_graph工作（），而不是与更普遍的多方者（纠正我，如果我错了，请）。如果需要，我可以开始查看igraph或其他Python包。 在James A. Foster's question启发，我创建一个类似于矿山网络的平局，当
enter image description here 我试过这个三方图的代码。但我必须使用.csv文件 library(igraph)
data = "From, To
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