igraph

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    我有类似于这两个邻接矩阵数据: data1999 <- data.frame(node1=c("A", "A", "B", "D", "B", "C", "D"), node2=c("A", "A", "D", "B", "B", "C", "D"), link=c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), stringsAsFactors

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    我期待创建一系列具有固定节点数(例如n = 100)的图,具有不同的平均度但网络中具有(几乎)相同的传递性。 此刻,我可以拿出最好的是 require(igraph) g1 <- sample_pa(n = 100, power = 0.5, m = 2) # degree 3.94, transitivity 0.075 g2 <- sample_pa(n = 100, power = 0

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    我有一个二部图和一个数据框,每行与图的第一边的每个顶点相关联。该图并未连接,当我找到图的最大组成部分时,我必须对数据框进行子集化(这不会给我正确的答案)。另一种可能的选择是将数据框的行设置为图的第一边的顶点的属性(我不知道该怎么做)!这里是一个玩具例子: edgelist = matrix(c("A","a","A","b","B","b","C","c","D","c"),ncol=2,byro

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    我在形式 df <- data.frame(name= c("Sue", "Rob", "Jacob", "Terry"), f1 = c("Rob", "Sue", "Rob", "Jacob"), f2 = c(NA, "Terry", "Terry", NA), f3 = c(NA, "Jacob", NA, NA), bf1

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    我正在使用R(v3.4.1)。 我有一个graphml文件的图形: g <-read.graph(file = "./proteinLC.graphml",format = "graphml") 我需要从图G节点的10%,并把它们绘制米 我试图做这样的事情: m <- add_edges(g, c(sample(1:length(E(g)), length(E(g))*0.1, replace

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    我想创建一个基于igraph公式的矩阵(11行和2列)。它不工作 bin_node_size<-vcount(g) #network size (number of nodes) wei_node_str<-graph.strength(g) #node strenght of each vertex bin_node_deg<-degree(g) #node degree for each

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    我运行一些使用igraph的小图,我无法复制一些漂亮的标准布局函数。我的边缘是不同的长度和重叠,只是凌乱。我一直在努力寻找1.5左右,没有任何进展。下面的这个例子给了我这张图。 library(igraph) set.seed(123) x <- sample(LETTERS[1:4], 100, replace=TRUE) y <- sample(LETTERS, 100,

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    Python的IGRAPH具有的功能集群(),它允许你把一个图形变成vertexClustering通过 igraph.Graph().clusters(mode ='STRONG') 这让我拿一个图表,并拿出所有节点的列表连接在一起。我的问题是,networkX是否具有相同的功能?

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    欲识别的最大子图在给定的图表 例如,对于这些曲线图: 和此代码: library("igraph") from <- c(1,2,3,3,6,6,8,9) to <- c(2,3,4,5,7,8,6,10) edges = data.frame(from,to) g<- graph_from_data_frame(edges,directed=FALSE

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    问题 我有两个单独的网络,没有重叠的节点或边,它们都具有相同的属性。我想将这两个网络组合成一个网络,然后由两个不同的组件组成。 但是,当我尝试使用union命令合并它们时,属性从“属性”重命名为“attribute_1”和“attribute_2”。这会发生在命令帮助文件中,但我找不到合并这两个网络的明显方法。 的情况在下面的代码块 library(igraph) #create a 4 no