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【R语言在最优化中的应用】igraph 包在图与网络分析中的应用

igraph 包在图与网络分析中的应用 igraph 包是一个非常强大的包，它可以快速轻松地创建、绘制和分析无向图及有向图(图的顶点和边允许百万以上），并解决了经典图论问题，如最小生成树、最大网络流量、...为要处理的图，为igraph 格式，其创立方式非常简单，参见帮助文档。...解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...R代码及运行结果如下: 1 > library(igraph) #载入包 2 > e = matrix(nc = 3, byrow = TRUE, c(0,1,5, 0,2,4, 0,3,3, 1,5,3...如顶点0 到顶点7 的最短路为10(矩阵中第1 行第8 列对应的元素)。需要说明的是，第6，11 行结果表示这是R软件打开的第35，36 个tk 图形设备，与本题的具体内容无关。

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社交网络分析的 R 基础：（五）图的导入与简单分析

如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中，是进行社交网络分析的起点。在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构，本章将会面对一个实质性问题，学习如何导入一个图以及计算图的一些属性。...图的文件表示 导入一个图 生成人工网络 图的基本分析 图的文件表示 在计算机中，最常见的两种表示图的基本结构是邻接矩阵和邻接表。...以最简单的无权无向图为例，邻接矩阵中第 行第 列的元素 如果等于 1，则表示顶点 和顶点 之间有边，即邻接矩阵将所有节点之间的关系都表示出来。...全连接图 树状图 k-正则图 Erdos-Renyi Random 小世界网络  提示 其他人工结构请查看 igraph 文档：https://igraph.org/r/doc 图的基本分析...上文从导入外部网络和生成人工网络两个角度获得了 igraph 图对象，下面将使用 igraph 包中的函数对 Dolphins 网络进行简单的分析。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    如何使用EvilTree在文件中搜索正则或关键字匹配的内容

    但EvilTree还增加了在文件中搜索用户提供的关键字或正则表达式的额外功能，而且还支持突出高亮显示包含匹配项的关键字/内容。  ...工具特性  1、当在嵌套目录结构的文件中搜索敏感信息时，能够可视化哪些文件包含用户提供的关键字/正则表达式模式以及这些文件在文件夹层次结构中的位置，这是EvilTree的一个非常显著的优势； 2、“tree...接下来，使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/t3l3machus/eviltree.git（向右滑动、查看更多）  工具使用样例  样例一...-执行一次正则表达式搜索，在/var/www中寻找匹配“password = something”的字符串： 样例二-使用逗号分隔的关键字搜索敏感信息： 样例三-使用“-i”参数只显示匹配的关键字/...正则式内容（减少输出内容长度）：  有用的关键字/正则表达式模式  搜索密码可用的正则表达式 -x ".{0,3}passw.{0,3}[=]{1}.{0,18}" 搜索敏感信息可用的关键字

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    igraph软件包创建图和网络（创建邻接矩阵）

    一、igraph软件包创建图和网络 igraph 是一个独立的库，底层是 C，上层有 Python 和 R 接口，主要做图和网络方面的计算，附带绘图功能。...igraph中图的数据结构 igraph中基本的graph structure采用的是EdgeList，所以在igraph中自然而然的允许multiedge的存在，当然它也提供了Adjancency list...所有边的顶点存储在from和to两个向量(igraph_vector_t)中，oi[e]对应的是编号为e的边所对应的尾结点在from中的index，同样ii[e]对应于e的头节点在to中的index（也就是是说...因为采用的是edgelist的结构，所以增/减边（顶点）的操作在igraph中是相当耗费时间的。add和delete操作的时间复杂度基本上都是O(|V| + |E|)或者O(|V|)。...Alice-Bob-Cecil-Alice,Daniel-Cecil-Engene,Cecil-Gordon) > plot(g) (3) graph.data.frame() #从数据框画图 graph.adjacency() #从邻接矩阵创建图

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    Networkx：Python的图论与复杂网络建模工具

    首先，我们需要导入 Networkx 包，使用 import networkx as nx。 如果你有一个邻接矩阵，你可以使用 nx.from_numpy_matrix(A) 来创建一个图。...在上面的代码中，我们首先导入了 Networkx 库，然后使用 nx.from_numpy_matrix(A) 函数从邻接矩阵 A 中加载图 G。...这可能是因为在创建节点或边时没有正确设置属性，或者在获取属性时使用了错误的键。确保在创建节点或边时设置了正确的属性，并在获取属性时使用正确的键。...权重问题：在处理带权重的图时，可能会遇到无法正确获取或设置权重的问题。这可能是因为在创建边时没有正确设置权重，或者在获取权重时使用了错误的键。...这两个库也提供了类似的功能，但是在某些方面有所不同。 igraph 是一个开源的、高效的、提供丰富网络分析工具的库，它支持 Python、R 和 C/C++ 等多种语言。

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    igraph软件包创建图和网络（创建邻接矩阵）

    一、igraph软件包创建图和网络 igraph 是一个独立的库，底层是 C，上层有 Python 和 R 接口，主要做图和网络方面的计算，附带绘图功能。...igraph中图的数据结构 igraph中基本的graph structure采用的是EdgeList，所以在igraph中自然而然的允许multiedge的存在，当然它也提供了Adjancency list...所有边的顶点存储在from和to两个向量(igraph_vector_t)中，oi[e]对应的是编号为e的边所对应的尾结点在from中的index，同样ii[e]对应于e的头节点在to中的index（也就是是说...因为采用的是edgelist的结构，所以增/减边（顶点）的操作在igraph中是相当耗费时间的。add和delete操作的时间复杂度基本上都是O(|V| + |E|)或者O(|V|)。...Alice-Bob-Cecil-Alice,Daniel-Cecil-Engene,Cecil-Gordon) > plot(g) (3) graph.data.frame() #从数据框画图 graph.adjacency() #从邻接矩阵创建图

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    微生物生态相关性网络构建

    构建相关性网络，首先需要计算不同变量之间的相关系数矩阵，然后根据相关系数确定变量之间的网络连接，在R中常使用igraph包进行网络模型可视化。...0.45的数据 library(Hmisc) corr=rcorr(data, type="spearman") rcorr=corr$r #提取相关系数 pcorr=corr$P #提取检验结果p值...) g=graph.adjacency(rcorr, mode="undirected", weighted=T, diag=F) 在这里graph.adjacency()函数使用邻接矩阵（这里为相关矩阵...）创建连接模型，其中mode可选"undirected"和"directed"，分别表示连接有无方向（箭头），weighted=T表示连接线的粗细或长短与相关系数成正比，diag=F去掉邻接矩阵中对角线数据...做图结果如下所示： 此外，还可以使用tkplot()函数绘制交互二维图，可以在交互窗口方便的调整图形样式，不再赘述。

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    一文学会网络分析——Co-occurrence网络图在R中的实现

    目前生态学领域大家用到的网络图多为基于群落数据相关性构建的Co-occurrence网络图。此类网络可以采用R中igraph包构建并实现出图。...但我认为，对于R使用者来说，通过R做图还是最方便的。大致的流程如下图所示： ? 1）根据观察，实验或者相关性推断来确定物种间的联系。Co-occurrence网络的构建多是基于相关性推断来构建的。...第一种数据格式是普通矩阵，矩阵中数字代表行列所代表的物种间存在联系，这种联系可通过实验或观察来得到。第二种数据格式是邻接矩阵，物种间相关性计算得到的通常为此种形式。...= E(igraph)$weight # 做图前去掉igraph的weight权重，因为做图时某些layout会受到其影响 E(igraph)$weight = NA # 简单出图 # 设定随机种子数...# 添加OTU注释信息，如分类单元和丰度 # 另外可以设置vertices size, vertices color来表征更多维度的数据 # 注意otu_pro.txt文件为我随机产生的数据，因此网络图可能不会产生特定的模式或规律

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    R优雅绘制小样本间相关性网络图

    Spearman相关性时遇到了问题，原因是数据中的某些变量（列）的观测值数量不足以进行相关性分析。...解决方案 ❝由于在进行实验设计时，通常多为设置3重复，若我们想分析每一组内不同样本之间的相关性就会频繁遇到这种问题，使用内置的R包则无法解决问题，因为需要我们进行自定义分析函数来进行相关性分析. ❞ 加载...R包 library(tidyverse) library(ggraph) library(Hmisc) library(igraph) 加载R函数 source("corrr.R") df r df_cor_p <- df_cor$P df_cor_r[df_cor_p>0.05|abs(df_cor_r)<0.7] = 0 将邻接矩阵转换为边列表 edge_list...= to) # 过滤掉权重为0的边和自环 创建图形 df_igraph <- graph_from_data_frame(edge_list, directed = FALSE) 提取边的权重 df.weight

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    【视频】复杂网络分析CNA简介与R语言对婚礼数据聚类社区检测和可视化|数据分享|附代码数据

    为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集 （ 查看文末了解数据获取方式 ） 。...关系或边通常涉及两个离散的实体或节点，尽管实体可以与自身存在关系，这种关系称为自反关系。 在讨论复杂网络的真正样子之前，让我们先谈谈有时称为经典网络的基本简单网络。...R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化 为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集 （ 查看文末了解数据获取方式 ） 。  ...由于我们有邻接矩阵，因此可以使用它 graph_from_adjacency_matrix(flo, + mode = "undirected") 我们可以在两个特定节点之间获得最短路径。...0.7572778 0.7989789deg 0.8333763 0.7572778 1.0000000 0.9404647eig 0.6737162 0.7989789 0.9404647 1.0000000 可以使用层次聚类图来可视化集中度度量

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    R语言社区发现算法检测心理学复杂网络：spinglass、探索性图分析walktrap算法与可视化|附代码数据

    这是心理学网络文献中默认的，使用Fruchterman-Reingold算法为图中的节点创建一个布局：具有最多连接/最高连接数的节点被放在图的中心。...探索性图分析 第三种方法是通过探索性图表分析。从你的数据中重新估计了一个正则化的部分相关网络，与我们上面所做的类似，然后使用walktrap算法来寻找网络中的项目社群。...结论 如果你对网络中的项目之间的统计社区感兴趣，不要只在视觉上检查你的图。当我为论文做这件事时，我使用上面描述的三种方法，通常它们的结果相当相似。显然，你也可能对理论或概念更感兴趣。...R语言用igraph绘制网络图可视化 在R语言中使用航空公司复杂网络对疫情进行建模 R语言用相关网络图可视化分析汽车配置和饮酒习惯 R语言公交地铁路线进出站数据挖掘网络图可视化 python对网络图networkx...python图工具中基于随机块模型动态网络社团检测 在R语言中使用航空公司复杂网络对疫情进行建模 采用SPSS Modeler的Web复杂网络对所有腧穴进行分析

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    文本挖掘：社交网络、社群划分

    并且关系网络生成之后，R里面就不是用真实的名字来做连接，是采用编号的。例如（小明-小红）是好朋友，在R里面就显示为（1-2），所以需要单独把名字属性加到序号上。 1、平行关系型 （1）无向平行数据。...在使用之前需要library调用igraph包，该函数的好处就是直接帮你打上点标签以及线标签。...使用方法直接init.igraph(data，dir=T,rem.multi=T)即可。 2、文本型数据 一般数据结构都可以套用上面的函数，包括平行关系型的有向、无向；文本型。...并且关系网络生成之后，R里面就不是用真实的名字来做连接，是采用编号的。例如（小明-小红）是好朋友，在R里面就显示为（1-2），所以需要单独把名字属性加到序号上。...以下的代码都是igraph包中的。

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    视频】复杂网络分析CNA简介与R语言对婚礼数据聚类社区检测和可视化|数据分享|附代码数据

    为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集 CNA 研究和应用爆炸式增长的突出原因是两个因素 - 一个是廉价而强大的计算机的可用性，使在数学、物理和社会科学方面接受过高级培训的研究人员和科学家能够进行一流的研究...关系或边通常涉及两个离散的实体或节点，尽管实体可以与自身存在关系，这种关系称为自反关系。 在讨论复杂网络的真正样子之前，让我们先谈谈有时称为经典网络的基本简单网络。...R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化 为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集 （ 查看文末了解数据获取方式 ） 。  ...由于我们有邻接矩阵，因此可以使用它 graph_from_adjacency_matrix(flo, + mode = "undirected") 我们可以在两个特定节点之间获得最短路径。...0.7572778 0.7989789deg 0.8333763 0.7572778 1.0000000 0.9404647eig 0.6737162 0.7989789 0.9404647 1.0000000 可以使用层次聚类图来可视化集中度度量

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    【视频】复杂网络分析CNA简介与R语言对婚礼数据聚类社区检测和可视化|数据分享

    为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集（查看文末了解数据获取方式）。...关系或边通常涉及两个离散的实体或节点，尽管实体可以与自身存在关系，这种关系称为自反关系。 在讨论复杂网络的真正样子之前，让我们先谈谈有时称为经典网络的基本简单网络。...R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化 为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集（查看文末了解数据获取方式）。...由于我们有邻接矩阵，因此可以使用它 graph\_from\_adjacency_matrix(flo, + mode = "undirected") 我们可以在两个特定节点之间获得最短路径。...0.7572778 0.7989789deg 0.8333763 0.7572778 1.0000000 0.9404647eig 0.6737162 0.7989789 0.9404647 1.0000000 可以使用层次聚类图来可视化集中度度量

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    R绘制网络图

    一、安装并加载所需R包 install.packages("igraph") library(igraph) 二、使用方法 对于图 graph 这种数据结构而言，最基本的元素包括节点（node） 和 边...（edge，节点之间的连线）; igraph这个R包提供了很多种创建graph的方式，我们先看一个最简单的例子： g1 igraph包画图时可能会用到的函数和参数。 （1）构建graph数据结构： 前面已经说过，igraph这个R包提供了很多种创建graph的方式。...graph_from_literal() graph_from_data_frame() graph_from_incidence_matrix() graph_from_adjacency_matrix()等 在R...()函数，从文件中读取network数据（读取文件的方式就是常规数据读取方式，read.table 或 read.csv等） #示例数据： 左右滑动查看完整内容 ?

    2K20

    可视化工具solo show

    安装完成后打开Excel，根据NodeXLGraph新建一个xls文档就可以使用了。其中比较亮点的功能是可以用图片作为图的顶点。这就带来了很大的灵活性。...在.NET中我们可以方便的调用它在Excel中体现的全部功能。事实上，Excel的模板只是它的一个wrapper而已。 5.Python也可以做可视化编程，但是相对来说画面较粗糙，互动性弱。...你也可以通过网页来动态生成图片，但截至目前，R的这一功能还不是特别强大，无法比JavaScript等网页原生工具。在创建可交互图形或动画方面，R也不是特别擅长。...Prefuse使用Java的2D图形库编程，能够有效集成到Java Swing的应用程序和Applets中，并且是free to use。...其开发是用js，目前只能在windows平台上使用。虽然是免费使用，但是大多侧重图表的显示，在社交网络方面的展现能力一般。  14.R：      R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。

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    使用R语言绘制string蛋白互作图

    STRING数据库可用于在基因列表中添加含义。STRINGdb R软件包，以方便用户访问STRING中的数据库。在本指南中，以示例说明了该软件包的大多数功能。...此外，iGraph包作为代表蛋白质-蛋白质相互作用网络的数据结构。 首先，首先知道所拥有生物的NCBI分类标准标识符（例如，人类使用9606，小鼠使用10090）。...如果不知道，可以搜索NCBI分类法（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/taxonomy）或开始查看。...$to)) } %>% distinct() # 创建网络图 # 根据links和nodes创建 net igraph::graph_from_data_frame(d=links,vertices...=nodes,directed = F) # 添加一些参数信息用于后续绘图 # V和E是igraph包的函数，分别用于修改网络图的节点（nodes）和连线(links) igraph::V(net)$deg

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