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Autres façons de visualiser un graphe : les hive plots

Une autre méthode pour visualiser des graphes est le hive plot. Il affiche des points le long d’un ensemble d’axes définis par des catégories de données. La position sur l’axe est déterminée par une caractéristique du graphe comme la centralité et l’épaisseur des arêtes, et la couleur peut être définie à partir de propriétés du graphe. Contrairement aux « hairballs », la disposition d’un hive plot est dictée par les propriétés du graphe. Cela facilite la comparaison et l’interprétation par rapport à d’autres approches. Dans cet exercice, nous allons visualiser certaines données de vélos en affectant chaque sommet à un axe selon sa zone géographique (nord, centre, sud). Les sommets sont ordonnés par centralité, puis colorés en carte thermique selon la distance géographique. C’est pourquoi l’on observe davantage de lignes rouges (grande distance) sur les sommets en bout d’axe (plus grande centralité).

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Études de cas : l’analyse de réseaux avec R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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