网络-R语言进行网络分析的基础包 igraph

图有一个类' Igraph '。下面是一个示例，一个使用make_ring创轿扒建的环形图:

如果想查看图形的边，可以使用print_all函数:

要创建具有给定结构的小图形，graph_from_literal函数可能是最简单的。它使用R的公式界面，它的手册页包含了许多示例。另一种选择是graph函数，它直接接受数值顶点id。graph.atlas从 Graph Atlas创建图，make_graph 函数可以创建一些特殊的图。

igraph中有很多用于创建图的函数，有确定性的，也有随机的随机图构造器称为‘games’。

要颤李从字段数据创建图，graph_from_edgelist、graph_from_data_frame和graph_from_adjacency_matrix可能是最好的选择。

igraph包括一些经典的随机图，如Erdos-Renyi GNP and GNM graphs (sample_gnp, sample_gnm)，以及一些最近流行的模型，如preferential attachment (sample_pa) and the small-world model (sample_smallworld)。

对于边也是一样，边id总是在1到m之间，m是图中边的总数。

顶点和边在igraph中都有数值的顶点id。顶点id从1开始，总是连续的。即对于一个有n个顶点的图，顶点id在1到n之间。如果某些 *** 作改变了图中的顶点数，例如通过induced_subgraph创建了一个子图，那么顶点将重新编号以满足这个条件。

在igraph中，可以将属性赋给图的顶点或边，或者赋给图本身。igraph提供了基于属性值选择一组顶点或边的灵活构造，有关详细信息，请参阅vertex_attr、闭洞昌V和E。

一些顶点/边/图属性被特殊处理。其中一个是“name”属性。这用于打印图形，而不是数字id(如果存在)。在所有igraph函数中，顶点名称也可以用来指定一个向量或顶点集。例如，度有一个v参数，它给出了度被计算的顶点。这个参数可以作为顶点名称的字符向量给出。

边也可以有一个“name”属性，这也是特别处理的。就像顶点一样，边也可以根据它们的名字来选择，例如在delete_edges和其他函数中。

我们注意到，顶点名称也可以用来选择边。形式“from|to”，其中“from”和“to”是顶点名称，选择一个单一的，可能是有方向的，从“from”到“to”的边。这两种形式也可以在同一个边选择器中混合。

如果您使用save和load来存储/检索图形，那么所有的属性值都将被保留。

igraph提供了三种不同的可视化方法。首先是情节。igraph函数。(实际上你不需要写情节。igraph, plot就够了。这个函数使用常规的R图形，可以与任何R设备一起使用。

第二个函数是tkplot，它使用一个Tk GUI来进行基本的交互式图形 *** 作。(Tk非常需要资源，所以不要对非常大的图尝试这种方法。)

第三种方法需要rgl包并使用OpenGL。

igraph可以处理各种图形文件格式，通常用于读写。我们建议对图形使用GraphML文件格式，除非图形太大。对于较大的图形，建议采用更简单的格式。有关详细信息，请参阅read_graph和write_graph。

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系列文章：

networkD3 绘制动态网络

选择SmartArt图形类型。这一步就是先把最初的组织结构图创建出来，我们启动一磨兆闭个新的文档。我们在文档中输入“企业组织机猜慎构图”，字号设置为“一号”单击“插入”/“SmartArt”，d出“选择SmartArt图形”对话框，在瞎裂该对话框左侧列表中选择“层次结构”，在中间区域选择“表层次结构”，右侧我们可以看他的一些说明，点击确，这样我们就做好了共现网络图。

输入矩阵是连接权重时，如何利用R中的igraph包生成图

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library(igraph)#加载包

mygraph=read.csv("d:/desktop/n.csv", header=TRUE,sep = ",",row.names=1)#读取数据

我的数据长这样

m<- as.matrix(mygraph)#输入数据转换为matrix

g <坦陵茄- graph.adjacency(adjmatrix=m, mode="directed", weighted=TRUE, diag=FALSE)#生让察成有向图，权重设置TRUE

plot(g, edge.label=round(E(g)$weight, 3))#$带权重标注的网络图，可以通过——?igraph.plotting 查看igraph绘图相关参数

输出的图如下：

E(g)$weight#查看连边权重

结果汪缺如下：

[1] 0.83 0.76 0.78 0.40 0.67 0.73 0.79 0.71 0.75 0.65 0.69 0.48 0.72 0.82 0.88 0.58 0.70

[18] 0.73 0.60 0.54 0.65 0.56 0.68 0.54 0.61 0.59 0.47 0.67 0.64 0.64 0.47 0.51 0.60 0.50

[35] 0.47 0.61 0.44 0.56 0.66 0.72 0.71 0.72 0.65 0.63 0.51 0.69 0.66 0.59 0.68 0.73 0.62

[52] 0.71 0.51 0.76 0.77 0.51 0.88 0.92 0.70 0.77 0.44 0.80 0.87 0.77 0.66 0.51 0.52 0.77

[69] 0.64 0.68 0.47 0.52

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