r - 一个边列表 R 的多个邻接矩阵

Question

我有以下边列表，其中包含将边与路径编号相关联的数字。这是由以下矩阵给出的，我将其称为Totallist:`

Begin edge  end edge  path number
1               3           1
3               4           1
4               5           1
6               3           2
3               2           2`

我想为每条路径构建邻接矩阵。在此示例中，我想要两个矩阵，但也可以有更多。我编写了以下内容，但它只找到第一条路径的矩阵。我不确定如何编写适用于我抛出的任意数量路径的东西:

 X<-as.data.frame(table(Totallist[,3]))

nlines<-nrow(X)
nlines
freq<-X[1,2]

diameterofmatrix<-max(Totallist)

X1<-get.adjacency(graph.edgelist(as.matrix(Totallist[1:X[1,2],1:2]), directed=FALSE))
X1<-rbind(X1, 0)
X1<-cbind(X1, 0)
X1

我还需要矩阵都具有相同的维度，这就是我添加额外的行和列的原因。我可以继续使用我的方法，但它看起来很丑陋。非常感谢您的帮助。

Answer 1

要将邻接矩阵提取到列表中，您可以执行以下操作(我生成一些假数据):

set.seed(42)
df <- data.frame(beginEdge = sample(1:10, 10, replace = TRUE), 
                 endEdge = sample(1:10, 10, replace=TRUE), 
                 pathNum = rep(c(1,2), each=5))
df

      beginEdge endEdge pathNum
1         10       5       1
2         10       8       1
3          3      10       1
4          9       3       1
5          7       5       1
6          6      10       2
7          8      10       2
8          2       2       2
9          7       5       2
10         8       6       2


paths <- unique(df$pathNum) # get the paths to iterate through

如果我们创建节点因子，并将因子水平设置为群体中的所有节点，则将为网络中的群体计算邻接矩阵。我假设这里的网络有十个 Actor 。如果您观察到的数据包含您想要使用的所有节点，请将级别设置为unique(c(df$beginEdge,df$endEdge))，或您喜欢的任何节点集。

df$beginEdge <- factor(df$beginEdge, levels=1:10) 
df$endEdge <- factor(df$endEdge, levels=1:10)

我们现在遍历路径列表并创建矩阵将它们存储为列表:

  list.of.adj.mats <- lapply(paths, function(i){
      matrix(as.numeric((
      table(df$beginEdge[df$pathNum==i],
        df$endEdge[df$pathNum==i])+
      table(df$endEdge[df$pathNum==i],
      df$beginEdge[df$pathNum==i]))>0), 
  nrow=length(levels(df$beginEdge)))})
list.of.adj.mats
[[1]]
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
 [1,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
 [2,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
 [3,]    0    0    0    0    0    0    0    0    1     1
 [4,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
 [5,]    0    0    0    0    0    0    1    0    0     1
 [6,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
 [7,]    0    0    0    0    1    0    0    0    0     0
 [8,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     1
 [9,]    0    0    1    0    0    0    0    0    0     0
[10,]    0    0    1    0    1    0    0    1    0     0

[[2]]
      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
 [1,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
 [2,]    0    1    0    0    0    0    0    0    0     0
 [3,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
 [4,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
 [5,]    0    0    0    0    0    0    1    0    0     0
 [6,]    0    0    0    0    0    0    0    1    0     1
 [7,]    0    0    0    0    1    0    0    0    0     0
 [8,]    0    0    0    0    0    1    0    0    0     1
 [9,]    0    0    0    0    0    0    0    0    0     0
[10,]    0    0    0    0    0    1    0    1    0     0