# 创建图形graph<-graph_from_data_frame(d=edges,vertices=vertices,directed=FALSE) 绘制图形: 代码语言:R 复制 # 绘制图形plot(graph) 这个示例展示了如何使用igraph包从数据框架构建图形。您可以根据您的数据框架结构进行调整,以满足您的需求。 相关搜索: 在r中使用igraph包可视化图形
这里主要是将边数据和节点数据分别导入,再利用igraph包中的graph_from_data_frame()将边,节点数据进行合并构成一个网络图。注意:节点数据中可包含一些属性(年龄,性别等),这些属性可以再在分析和绘图中起到较大作用。比如:各个节点的形状可由年龄大小决定,节点颜色可由性别决定。在我们本文的数据中,只包含一个节点属...
g <- graph_from_data_frame(d = sub_path, vertices = node_attr) V(g)$color <- if_else(V(g)$type == "other", "#80b1d3", "#fb8072") V(g)$size <- (V(g)$mut_class + 1) * 6 E(g)$weight <- abs(rnorm(n = ecount(g))) E(g)$arrow.size <- .2 E(g)$edge.color...
与创建边表类似，可以创建具有唯一ID和属性的顶点表。然后可以在图上使用set_vertex_attr。
这里主要是将边数据和节点数据分别导入,再利用igraph包中的graph_from_data_frame()将边,节点数据进行合并构成一个网络图。注意:节点数据中可包含一些属性(年龄,性别等),这些属性可以再在分析和绘图中起到较大作用。比如:各个节点的形状可由年龄大小决定,节点颜色可由性别决定。 edges <- read.table('edge.csv'...
graph <- graph_from_data_frame(edges, directed = F, vertices=vertices) 1. 2. 3. 4. directed = TRUE表示有方向;如果不需要节点数据,可以设置vertices=NULL。接下来对改图进行绘制,有两种生成方式,一是直接绘制,参数放plot()里面;二是通过修改图的方式设置参数,然后利用plot()绘制。
Python igraph？中的R igraph graph_from_data_frame()函数的等价物Python没有 Dataframe ，所以没有...
这里主要是将边数据和节点数据分别导入,再利用igraph包中的graph_from_data_frame()将边,节点数据进行合并构成一个网络图。注意:节点数据中可包含一些属性(年龄,性别等),这些属性可以再在分析和绘图中起到较大作用。比如:各个节点的形状可由年龄大小决定,节点颜色可由性别决定。在我们本文的数据中,只包含一个节点属...
nw<-graph_from_data_frame(dfdirectedT) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) plot(nw, edge.arrow.mode = ifelse(E(nw)$action=="protein-site","-",">")) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我不确定ggraph是否支持类似的东西。我认为可以更改箭头的大小,并将其设置为 0 以表示无向...
g <- graph_from_data_frame(relations, directed=TRUE, vertices=actors) 第一个参数是保存edge 信息的数据框,directed 参数控制graph 有无方向,vertices 参数是保存节点信息的数据框 最后进行一个简单的可视化 plot(p) 就可以得到如下所示的图: 上面只是最基本的可视化的例子,对于graph 而言,有directed graph 和...