效果如下 library(igraph) # Create data set.seed(1) data <- matrix(sample(0:1, 100, replace=TRUE, prob=c(0.8,0.2)), nc=10) network <- graph_from_adjacency_matrix(data , mode='undirected', diag=F ) # Default network par(mar=c(0,0,0,0)) opar &
大无语，昨天误删了python3.dall导致今天又出现问题了，绝！ 配置：python3.9.4 import igraph时出现 先卸载包，再重新安装 #卸载igraph包 python -m pip uninstall igraph #重新安装 python -m pip install igraph 要是不行的话就找一下自己是不是没有python3.dall，没有的话重新与
官方参考文档http://www.cs.rhul.ac.uk/home/tamas/development/igraph/tutorial/tutorial.html Starting igraph 从igraph模块中导入所有函数 from igraph import * g = Graph(1) # 此时的graph只有1个顶点，0条边 print(g) IGRAPH U— 1 0 – Graph.add_vertices() G
1.安装 终端->pip install igraph->pip install python-igraph->pip install pycairopycairo用于绘图；python-igraph用于支持igraph的运行环境 2.使用 import igraphg=igraph.Graph.Read_GML('Geant2009.gml')igraph.plot(g)
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22886 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章假定你已经知道如何用igraph库建立一个基本的网络图。 基本上，igraph允许将几种类型的输入转化为一个图形对象，可以使用plot()函数绘制，如下所示。 # 创建数据 network <- graph(data , mode='undi
1. GLPK缺失 igraph::cluster_optimal社团检测算法依赖系统中的GLPK包。 MacOS 11.2 brew install glpk CentOS 7 wget http://download-ib01.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/packages/e/epel-release-7-13.noarch.rpm rpm -Uvh epel-release-7-13.noarch.rpm yum install
我是一个非常非常平庸的程序员,但是我仍然打算使用igraph python库来确定用户在给定论坛中的中心地位的影响,以预测他对该论坛的后续贡献. 我与使用NetworkX库执行类似操作的其他人联系,但鉴于论坛的当前大小,实际上计算精确的中心度索引几乎是不可能的-花费太多时间. 这是他的代码
我正在尝试在igraph中收缩某些顶点(使用python api),同时保留顶点的名称.我不清楚如何保留图形的名称属性.图的节点是人,而我正在尝试折叠名称损坏的人. 我查看了R文档,但仍然看不到该怎么做. 例如,如果我执行以下任一操作,则会收到错误消息. smallgraph.contract_vertices([0,1,2
我刚刚从源代码安装了python-igraph 0.7.1,没有任何问题.我尚未安装C库,因为使用存储库版本会在构建时出错,但是setup.py成功编译了它. 但是,现在我无法导入它.我收到以下错误： >>> import igraph Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> Fil
经过深入研究并基于this,this等,我建议实现k最短路径算法,以便在大型无向,循环加权图中找到第一,第二,第三…第k个最短路径.大约2000个节点. Wikipedia上的伪代码是这样的： function YenKSP(Graph, source, sink, K): //Determine the shortest path from the source to the sink
最近,我一直在使用python-igraph软件包,并且我所有的代码都基于我使用igraph创建的图形.现在,我需要为我的图计算一些度量,这些度量显然是在networkx中实现的,而不是在igraph中实现的,例如(katz_centrality_numpy,edge_betweenness_centrality,…).我想知道是否有一种方法可以在这
我正在学习python-igraph,并且难以处理分为组件(在它们之间没有连接)的图.当我在该图上应用一种聚类算法时,它似乎无法正常工作,因此我需要将算法分别应用于每个子图(组件).因此,为了保持顶点的标识,我想添加一个顶点属性,该属性在原始图中为我提供ID号.我的图是从weighted adjacen
这可能是一个非常简单的问题.我是python的新手,不胜感激！ 在下面的代码中,如何实际显示输出而不是内存对象？ Graph.clusters(g) Out[106]: <igraph.clustering.VertexClustering at 0x1187659d0> Graph.community_edge_betweenness(g, clusters=None, directed=True, weights=None)
我有以下玩具图,例如,代表一个论坛主题： import igraph as ig g = ig.Graph(n = 12, directed=True) g.add_edges([(1,0),(2,1), (3,2), (4,3), (5,1), (6,2), (7,6), (8,7), (9,0), (10,0), (11,10)]) g.vs["label"] = ["
如何将Cypher查询的结果加载到python中的igraph中,同时保留所有edge和vertex属性？解决方法:使用py2neo和igraph的Graph.TupleList方法很容易. 您需要同时安装py2neo和igraph. pip install py2neo pip install python-igraph 这两个软件包都依赖于Graph类,因此在导入时应将它们作为
我已经将我的计算机改为Linux Mint x64操作系统,当我尝试执行和我制作的旧程序时,我有一个python库,igraph库的麻烦. DeprecationWarning: To avoid name collision with the igraph project, this visualization library has been renamed to ‘jgraph’. Please upgrade when c
这个问题已经在github年提交,就像6个月前一样,但由于它尚未修复,我想知道是否有一个我错过的快速修复. 我想根据他们的名字合并两个图表： g1 = igraph.Graph() g2 = igraph.Graph() # add vertices g1.add_vertices(["A","B"]) g2.add_vertices(["B","C","D"]) for vertex in g1.
我有以下脚本： import pandas as pd from igraph import * df_p_c = pd.read_csv('data/edges.csv') ... edges = list_edges vertices = list(dict_case_to_number.keys()) g = Graph(edges=edges, directed=True) plot(g, bbox=(6000, 6000)) 我有2300个边缘与稀有连接.这
我有一个大的igraph对象,它有几个边缘和顶点属性,我需要写入文件并稍后再次加载(可能通过不同的程序,如python). > g IGRAPH DN-- 85000 1000000 -- + attr: name (v/c), numeric_var (e/n), binary_outcome1 (e/x), binary_outcome2 (e/x) 那么我应该使用什么格式才能将所有边
我有一些列表格式的关系数据,我想导入到iGraph.Graph()中.列表列表包含重复的边,最终,我想为重复边添加边权重.然而,目前,当我试图将图形边缘添加到减去权重因子时,我无法弄清楚我做错了什么. 我认为问题是我必须首先将所有顶点导入到图形中,然后我可以在顶点之间添加边缘,但似乎并
我一直在搜索试图找到一个函数的文档,这个函数将从iGraph图中返回一个列表顶点但却找不到.有谁知道如何从iGraph图中获取顶点列表？解决方法:igraph.Graph对象的property vs引用其VertexSeq对象： g = Graph.Full(3) vseq = g.vs print type(vseq) # <class 'igraph.VertexSeq'> 您还
通过写作 import igraph g = igraph.Graph() g.add_vertices(6) g.add_edges([(0,1),(0,3),(0,4),(0,5),(1,2),(2,4),(2,5),(3,0),(3,2),(3,5),(4,5),(3,3)]) A=g.get_adjacency() 我得到了图g的邻接矩阵,作为Matrix对象.我想通过使用例如numpy.linalg.eigvals()来计算其特征值.
有没有类似于igraph的库,我可以创建超图.我现在正在使用超图,并希望使用一些HyperGraph库来处理.解决方法:> MGtoolkit和its paper > pygraph> halp> PyMETIS> SageMath的实现,1,2.SageMath不是一个python库,但更像是一个python发行版(当前发布了python 2.7),预装了许多有趣的库.
有人可以请给我一个简单的例子,说明如何使用python接口在igraph中运行louvain社区检测算法.有文件吗？ 谢谢！解决方法:它被称为multilevel.community. 根据https://bugs.launchpad.net/igraph/+bug/925038 …这个功能确实存在它只是被称为igraph_community_multilevel 如果你在github
我在python中使用igraph库.我想知道是否有一种使用字符串作为顶点索引的方法.我知道’name’属性,我可以写 g = igraph.Graph(directed=True) g.add_vertex('hello') g.add_vertex('world') g.add_edge('hello','world') 一切正常.除非我添加相同的顶点两次,例如： g = igraph.Gra
