对于给定的图形g，我无法更改单个顶点属性（在这种情况下为'color'）： from igraph import Graph # create triangle graph g = Graph.Full(3) cl_blue = (0,0,.5) cl_red = (.5,0,0) g...

背景 假设我们有一个大小为n×n的矩阵M的家族，它应满足以下要求： 矩阵的元素只能是0或1，即布尔值，但对角线元素始终为0 矩阵是对称的，即M == t(M) 存在一个常数行（或等效地，列）和约束p，使得all(rowSums(M)==p) == TRUE 问题 有没有特殊的矩阵...

首先，我对R语言不是非常熟练，但我有一个包含100个节点的网络需要进行分析。我希望找到网络中每对节点之间的最短路径（100次计算），并以整数形式返回它们，也就是路径长度。 #construct a small sample of the graph g = graph.formula('in...

我正在尝试绘制一个类似流程图的网络可视化。以下是我的代码，但我有几个问题： 这是最好的layout()算法吗？还是我可以手动为每个节点分配位置？ 如何确保这些节点在绘图中不重叠（就像这里一样）？ 我能否将一个节点指定为“锚点”或起始点？例如，我可以使“C”成为最上方或最左侧的节点吗？ ...

我一直在查找文档，试图找到一个可以从iGraph图中返回顶点列表的函数，但是没有找到。有人知道如何从iGraph图中获取顶点列表吗？

我有以下网络图： set.seed(1410) df<-data.frame( "site.x"=c(rep("a",4),rep("b",4),rep("c",4),rep("d",4)), "site.y"=c(rep(c("e","f","g","h"),4)), "bond.s...

我正在尝试在R中实现“最小费用网络流”运输问题的解决方案。 我知道可以使用类似于lpSolve的东西从头开始实现。然而，我发现有一个方便的igraph实现“最大流量”。这样一个预先存在的解决方案会更加方便，但我找不到一个等效的最小费用函数。 是否有一个igraph函数可以计算最小费用网络流...

尝试在推文数据中找到社区。不同单词之间的余弦相似度形成邻接矩阵。然后，我使用邻接矩阵创建了图形。这里的任务是可视化图形。 # Document Term Matrix dtm = DocumentTermMatrix(tweets) ### adjust threshold here dt...

考虑一个数据框 df，其中前两列是节点对，接下来的列 V1、V2、...、Vn 表示节点之间的流量（可能为0，表示该列网络中没有边）。我想使用这些权重进行度数、社区检测和其他网络度量的分析。 然后，为了针对 V1 中的权重分析图形，我执行以下操作： # create graph and e...

我有以下网络： g <- graph(c("Amy", "Ram", "Ram", "Li", "Li", "Amy", "Amy", "Li", "Kate", "Li"), directed=TRUE)...