igraph ağ yerleşimleri

igraph paketi, ağ görselleştirme için birkaç yerleşik yerleşim algoritması sağlar. Belirli bir ağın boyutuna bağlı olarak farklı yerleşimler, ağın yapısını aktarmada daha etkili olabilir. İdeal olarak en iyi yerleşim, ağdaki birbirini kesen kenar sayısını en aza indirendir. Bu egzersizde, varsayılan yerleşim algoritmalarından sadece birkaçını keşfedeceksin. Her bir grafiği yeniden çalıştırmak, aynı yerleşim türünün biraz farklı bir sürümünü üretir. Bunu birkaç kez yapmak, ağın için en iyi görünen görselleştirmeyi bulmana yardımcı olabilir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Ağ Analizi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

plot fonksiyonunda, layout argümanını layout_in_circle() olarak değiştirerek dairesel bir ağ üret.
plot fonksiyonunda, layout argümanını layout_with_fr() olarak değiştirerek Fruchterman-Reingold yerleşimine sahip bir ağ üret.
Yerleşimi, her bir tepe için (x, y) koordinatlarından oluşan bir matris sağlayarak da belirtebilirsin. Burada layout_as_tree() fonksiyonunu kullanarak koordinatlardan oluşan m matrisini üretiyorsun. Ardından bu matrisi plot() içindeki layout fonksiyonuna vererek çiz.
Doğru yerleşimi seçmek kafa karıştırıcı olabilir. Neyse ki igraph, verilen bir grafik nesnesi için en uygun yerleşim fonksiyonunu seçmeye çalışan layout_nicely() adlı bir fonksiyona sahip. Bu fonksiyonu kullanarak m1 matrisini üret ve ağı bu koordinatlarla çiz.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

library(igraph)

# Plot the graph object g1 in a circle layout
plot(g1, vertex.label.color = "black", layout = ___(g1))

# Plot the graph object g1 in a Fruchterman-Reingold layout 
plot(g1, vertex.label.color = "black", layout = ___(g1))

# Plot the graph object g1 in a Tree layout 
m <- ___(g1)
plot(g1, vertex.label.color = "black", layout = m)

# Plot the graph object g1 using igraph's chosen layout 
___ <- layout_nicely(___)
plot(___, vertex.label.color = "black", layout = ___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır