igaph 是一个项目,目标是建立一条简单,易用的网络分析工具,有 R, python, C/C++ 等语言的具体实现: 项目主页: http://igraph.org/ 在R语言中,对应的就是 igraph 这个R包 安装: install.packages("igraph") 使用: 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(节点之间的连线,edge); igraph 这个R包提供了很多种创建graph的方式,我们先看一个最基本的例子,从数据框

R  画网络图 目的:用R做生信分析,画基因样本的网络图,从中观察样本的致病性情况. 一.所用到的包 library(tidyr) library(ggplot2) library(reshape2) library(readr) library(network) library(dplyr) library(plyr) library(sna) library(GGally) library(ggnetwork) library(tidygraph)# tidy graph analysis

原文转自:http://blog.ynada.com/303 I’ve plotted several word association graphs for this New York Times article (1st paragraph) using Rand the igraph library. #1, random method #2, circle method #3, sphere method #4, spring method #5, fruchterman-reingol

转载来源:http://genek.tv/article/40 1186 0 0 安装 r 里的 igraph 报错: foreign-graphml.c: In function ‘igraph_write_graph_graphml’: foreign-graphml.c:1408:46: error: expected ‘)’ before ‘GRAPHML_NAMESPACE_URI’ ret=fprintf(outstream, "<graphml xmlns=\"&q

辗转一圈还是回到了我魂牵梦绕的可视化上来了. 在Gephi+Netbeans上折腾了将近一个星期后,我深深的体会到个人对于代码的驾驭能力尚有提升的空间^_^,路很长,方向很重要,三思而行. 转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/bigdataZJ/p/VisualizationSoloShow.html 之前一个星期的研究体会如下: 1.作为一个可视化方向入门级菜鸟来说,靠一个人啃下gephi这个已经相对成熟的软件源码来说确有心有余而力不足之感. 2.Gephi是一个优秀

1.获取数据 从 QQ 消息管理器中导出消息记录,保存的文本类型选择 txt 文件.这里获取的是某群从 2016-04-18 到 2016-05-07 期间的聊天记录,记录样本如下所示. 消息记录(此消息记录为文本格式,不支持重新导入) ================================================================ 消息分组:我的QQ群 =======================================================

ggnetwork ggnetwork PeRl 简介 ggnetwork是根据ggplot2的语法,开发的用于网络图可视化的包.虽然igraph是优秀的network处理包,但是在可视化方面依然是弱势,为了加强网络可视化,在这里,我们结合igraph和ggnetwork填补igraph的空白. 在使用时,需要下载一下依赖包: install.packages(c("ggplot2", "igraph", "ggnetwork", "s

目录 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 2.生物网络的模块发现方法 3.模块发现方法实现和图形展示 4.附录:igraph中常用函数 参考链接 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 我们使用与人类HIV相关的蛋白质互作数据hunam-HIV PPI.csv来构建这个蛋白质互作网络. 在R中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据.还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件. R可以读取和写入各种文件格式,如:csv,excel,xml等. 想要读取c

R语言入门级实例——用igragh包分析社群 引入—— 本文的主要目的是初步实现R的igraph包的基础功能,包括绘制关系网络图(social relationship).利用算法进行社群发现(community detecting).对于R语言零基础的同学非常友好.以下R代码中如有含义不清的,建议尝试先在R编辑器中输入?xxx()进行查询(xxx是函数或语句名).此外,stackflow论坛也帮博主小白看懂了不少报错信息. 主要参考资料为<R语言与网站分析>[李明著][机械工业出版社][20

在上一篇帖子中,我介绍了CellPhoneDB的原理.实际操作,以及一些值得注意的地方.这一篇继续细胞通讯分析的可视化. 公众号后台回复20210723获取本次演示的测试数据,以及主要的可视化代码. 所有的数据和结果文件均已打包,下载后直接就能跑下面的代码画图. 下面的代码可以绘制对称热图 (如果你不清楚为啥热图要沿着对角线对称,可以看一下之前的推文) library(tidyverse) library(RColorBrewer) library(scales) pvalues=read.ta

PageRank,网页排名,又称网页级别.Google左侧排名或佩奇排名,是一种由根据网页之间相互的超链接计算的技术,而作为网页排名的要素之一. Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一.PageRank适用于任何图或网络在任何域.因此,PageRank是现在经常使用在文献计量学,社会和信息网络分析,用于链接预测和推荐,甚至用于道路网络的系统分析,以及生物学,化学,神经科学,物理. 原理: 由于存在一些出链为0,也就是那些不链接任何其

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

阅读导读: 1.什么是PeopleRank? 2.PeopleRank和PageRank有什么差别? 3.PR分析微博数据时,怎样对微博单个账号评分? 4.R语言怎样递归计算矩阵特征值? 5.怎样计算粉丝的关注度? 1. PeopleRank和PageRank PageRank让Google成为搜索领域的No.1,也是当今最有影响力的互联网公司之中的一个,用技术创新改变人们的生活.PageRank主要用于网页评分计算,把互联网上的全部网页都进行打分,给网页价值的体现. 自2012以来,中国開始进

Today, I want to show how I use Thomas Lin Pederson's awesome ggraph package to plot decision trees from Random Forest models. I am very much a visual person, so I try to plot as much of my results as possible because it helps me get a better feel fo

本文结构: 一.那些年我们加过的QQ群 二.数据读入和整理(一)--来自蓝翔的挖掘机 二.数据读入和整理(二)--你不知道的事 三.聊天宏观(1)--寤寐思服 三.聊天宏观(2)日月篇 三.聊天宏观(3)七曜篇 四.聊天微观(1)--黄金档和午夜频道 四.聊天微观(2)--充电两小时聊天五分钟 四.聊天微观(3)--幸存者偏差和沉默的羔羊 五.昵称(1)--我们曾经的非主流 五.昵称(2)--所爱隔山海 六.内容分词--爱在心口难开,你我之间隔了正无穷个表情包 好吧,我的来捣乱的,原谅我瞎取名字

数据集下载地址:下载 摘要:MicroblogPCU是从新浪微博採集到的.它能够被用于研究机器学习方法和社会关系研究. 这个数据集被原作者用于探索微博中的spammers(发送垃圾信息的人).他们的demo在这里 数据集的属性信息: weibo_user.csv   -user_id: 用户ID -user_name: 用户昵称 -gender:性别,male,female.other -class:账户级别 -message:账户注冊位置或其它个人信息 -post_num: 邮政编码 -fol

画图时的中文乱码问题 我这是Mac Yousemite 10.10.5,在两个地方遇到了中文乱码 1.使用wordcloud包绘制中文标签云时. library(wordcloud) mydata <- read.csv('word-count.txt',header=T,stringsAsFactors=F) jpeg(filename='wordcloud.jpg', width=800,height=800,units='px') mycolor <- colorRampPalette(

本节内容: 0:小知识 1:新数据要如何进行分析 2:第二步骤:理解数据 3:第三步骤:相关分析 4:特殊点 0:小知识 0.1:我们说对分析一个数据一般是分步骤的:那么我们可以对其中的步骤进行打标签,也就是跟书签一样. Ctrl+Shift+r 0.2: 将图形赋值一个变量后,这个变量其中会有图形的一些信息如y轴x轴频数等信息 plot_draw = plot(,,,,) 0.3:如何查看R的新包  登录R官网-->https://mirrors.tongji.edu.cn/CRAN/ 一.新

前三章中列出的大多数示例代码都很短,并没有涉及到复杂的操作.从本章开始将会把前面介绍的数据结构组合起来,构成真正的程序.大部分程序是由条件语句和循环语句控制,R 语言中的条件语句(if-else)和 C 语言中类似此处就不再介绍,循环语句包括 for 和 while 控制块.循环是社交网络分析的主旋律,比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点.当网络规模足够大时,并行处理又变得十分必要.熟练掌握本章的内容后,你的程序将会优雅而自然. 循环语句 while for 循环控制 apply()

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 \(i\) 行第 \(j\) 列的元素 \(a_{ij}\) 如果等于 1,则表示顶点 \(i\) 和顶点 \(j\) 之间有边,即邻接

igraph语法简单,画图快速. Cytoscape专业,个性定制. 最终效果图: 当然也可以用Cytoscape来画. 参考:Network visualization with R Cytoscape http://www.360doc.com/content/17/0305/22/19913717_634279918.shtml