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如何根据边缘权重对边缘不太厚的 igraph 中的加权网络图进行归一化?
最佳答案
在 igraph
中,其中 g
是图形对象,您可以通过 E(g)$weight
访问边权重并通过赋值修改边权重: E(g)$weight <- new_values
。
要在 0-1 之间标准化,请尝试: E(g)$weight <- E(g)$weight / max(E(g)$weight)
。
这是一个可复制的示例,您可以复制和粘贴。
library(igraph)
set.seed(1) # reproducibility
# generate random graph
g <- sample_k_regular(10, k = 3, directed = FALSE, multiple = FALSE)
# add edge weights
E(g)$weight <- sample(c(1,10,50), length(E(g)), replace = TRUE)
# view the problem
plot(g, edge.width = E(g)$weight)
# normalize the edge weights between 0-1
E(g)$weight <- E(g)$weight / max(E(g)$weight)
# play with different values of `k` until you get a reasonable looking graph
k = 9
plot(g, edge.width = E(g)$weight * k)
关于r - 标准化 igraph 中的边缘权重以进行绘图(边缘权重太厚),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56409878/
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