可视化边

本练习将带您学习如何根据边的权重调整网络中边的粗细，以及如何从网络中移除部分边。这些技巧有助于更有效地可视化规模较大且高度聚类的网络。在本章的入门内容中，我们只是初步了解了使用 igraph 可视化网络的可能性。后续章节中，您将继续提升这些技能。

本练习是课程的一部分

R 中的网络分析

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练习说明

基于朋友相处的小时数，创建边权重向量 w1。
绘制网络，并将 edge.width 设为刚创建的权重向量。使用 edge.color = 'black' 可确保所有边为黑色。
接着，创建新的图对象 g2，它由 g1 派生，但移除了权重小于 2 小时的所有边。可使用 delete_edges() 完成，该函数接收两个参数：第一个是图对象，第二个是需要移除的边的子集。本例中，您需要移除所有权重小于 2 小时的边。
最后，使用合适的边宽向量和布局绘制新网络 g2。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

library(igraph)

# Create a vector of weights based on the number of hours each pair spend together
w1 <- E(g1)$___

# Plot the network varying edges by weights
m1 <- layout_nicely(g1)
plot(g1, 
        vertex.label.color = "black", 
        edge.color = 'black',
        edge.width = ___,
        layout = m1)


# Create a new igraph object by deleting edges that are less than 2 hours long 
g2 <- delete_edges(g1, E(g1)[___ < ___])


# Plot the new graph 
w2 <- E(g2)$hours
m2 <- layout_nicely(g2)

plot(g2, 
     vertex.label.color = "black", 
     edge.color = 'black',
     edge.width = ___,
     layout = ___)

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