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Autres façons de visualiser un graphe : les hive plots

Une autre méthode pour visualiser des graphes est le hive plot. On y place des points le long d'axes définis par des catégories de données. La position sur l'axe est déterminée par une caractéristique du graphe, comme la centralité et la largeur des arêtes, et la couleur peut être définie à partir de propriétés du graphe. Contrairement aux graphiques « chevelus », la disposition d'un hive plot est déterminée par les propriétés du graphe, ce qui facilite la comparaison et l'interprétation par rapport à d'autres approches. Dans cet exercice, nous allons visualiser des données de vélo en attribuant chaque sommet à un axe selon sa géographie (nord, centre, sud). Les sommets sont ordonnés par centralité, puis colorés en carte thermique selon la distance géographique. C'est pourquoi on observe davantage de lignes rouges (grande distance) pour les sommets à l'extrémité des axes (centralité plus élevée).

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Études de cas : analyse de réseaux en R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Convert trip_df to hive object using edge2HPD()
bike_hive <- ___(___, axis.cols = rep("black", 3))
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