igraph是一个免费的软件包,用于创建和操作大型无向和有向图。它是用C语言编写的,但是具有与R,Python或Ruby等高级语言的接口。
我有一个有向图,其中节点和边都有重要性或权重属性。我正在寻找 python 中的社区或模块检测实现,它将同时考虑两者
我正在尝试通过以下过程从图中的边对创建子图: 图书馆(igraph) 库(数据.表) dt <- data.table(from = c("A", "B", "C"...
我在 R 中有这个图: 图书馆(igraph) 宽度 <- 30 height <- 20 num_nodes <- width * height x <- rep(1:width, each = height) y <- rep(1:height, times = width) g <- make_empty_...
尝试在chaquopy android studio上安装python-igraph
我正在尝试使用 python 在我的 android studio 应用程序上进行一些图像处理。我正在使用 Chaquopy 并且 python 脚本需要 igraph 导入。但是当我尝试在 build.gr 中安装 python-igraph 时...
我在 R 中有这个图: 图书馆(igraph) 设置.种子(123) <- 20 g <- sample_gnm(n, m = n * 2, directed = FALSE) while (!is_connected(g)) { # Find disconnected components components &...
我在 R 中有这个图: 图书馆(igraph) 设置.种子(123) <- 20 g <- sample_gnm(n, m = n * 2, directed = FALSE) while (!is_connected(g)) { # Find disconnected components components &...
igraph 中 cluster_optimal() 的文档表示它“在所有可能的分区上”最大化了模块化。然而,似乎在某些情况下其他 cluster_ 函数可以找到部分......
我改编了以下代码(取自此处)以显示加权无向网络图: # 创建数据 设置.种子(1) 数据<- matrix(sample(0:3, 25, replace=TRUE), nrow=5) data[lowe...
make_empty_graph(n = 0,directed = direct)中的错误:VECTOR_ELT()只能应用于“列表”,而不是“闭包”
作为本学期我正在进行的研究的一部分,我正在添加一个由以前的学生已经构建的网络,但我遇到了以前从未遇到过的错误。这段代码不是我写的,我...
从 igraph 中的 dict 访问不同的权重 - python
我正在尝试使用 igraph 返回单个节点与其他节点列表之间的距离。当我使用单一重量时效果很好。但我想给边缘添加各种权重并且能够...
我想做与这篇文章完全相同的事情,但是用Python;又名给定一个自然整数列表,生成一个随机邻接矩阵,其度数与该列表匹配。 我对
如何根据 cluster_edge_ Betweenness 输出删除边
我想按照这里的要求做同样的事情,使用问题中的第一种方法。 遗憾的是,以下行中的 mods 变量未定义,我问自己如何调整: g2 <- delete.
如何根据 cluster_edge_ Betweenness 输出删除边缘
我想做同样的事情,即问题的第一种方法。 : igraph 将图拆分为簇 遗憾的是,以下问题中的 mods 参数没有定义,我问自己……
我正在尝试复制一般网络分析 R 'igraph' 包代码中似乎缺少的措施。我能找到的最好的命令是“igraph”包中的命令,但这只能给出...
“最大强连通分量(LSCC)”在 igraph 中等效测量?
我正在尝试复制“最大强连通分量(LSCC)”测量,这似乎在通用网络分析 R 'igraph' 包代码中不存在。我能找到的最好的是“
我尝试在R中实现k-core算法。但是结果与igraph::coreness中的结果不同。 根据我对 R 算法的理解,我创建的函数是这样的: 我的_kc...
在这个问题中(网络中的节点求和),我学习了如何在原始网络中找到具有最大节点和的平方。 这是这个问题的数据: 图书馆(igraph) 无线...
我正在对一群人进行一年多的行为观察。该组被细分为子组。子组的组成随着时间的推移而变化,因此我创建了一个循环来计算...
我尝试在R中实现k-core算法。但是结果与igraph::coreness中的结果不同。 根据我对 R 算法的理解,我创建的函数是这样的: 我的_kc...