2、graph_from系列，将其他R数据结构转换成图 2-1 邻接矩阵转图：graph_from_adjacency_matrix 可以接受Matrix包创建的稀疏矩阵作为参数 邻接矩阵中行的顺序被保留，并作为图中顶点的顺序。 本函数几个重要的参数： weighted：如果值是NULL，图是无权图，矩阵中的数字定义的是对应顶点间边的数量。 > par(mfrow=c(1,2))>

二、图的创建 图分有向图和无向图，所以图的创建有各自的实现方式。 1、手工创建图： 1-1 通过文本创建：graph_from_literal 通过每项提供两个顶点名（或ID号）作为一条边的格式，手动创建图，顶点间用减号表示无向边，此时减号的数量不限，一个减号或N个减号都代表两个顶点间存在一条无向边；用加号表示有向边箭头所在的位置。如果函数的参数为空，会创建一个空图。 函数参数中，用来表

4、图转换到其他R数据结构 图是对实体关系的表达，在igraph中，图可以转换为三种数据结构。 4-1 图转邻接矩阵：as_adjacency_matrix | as_adj，结果是矩阵 邻接矩阵又分为有向图邻接矩阵和无向图邻接矩阵，但本函数使用无向图，有向图忽略边的方向，矩阵可以是上三角、下三角或一般矩阵，这通过参数type设置； 百度百科： 邻接矩阵（Adjacency Matrix

3、图的基本要素——边(Edge|Arc) 图的最本质的内容是一种二元关系，如果给这种二元关系赋予一个方向，就产生了有向图和无向图的分类，在教材中，无向的边叫Edge，有向的边叫Arc，另外，根据两个顶点间边的数量，还有多重边的概念，指那些两个顶点间的边多于一条的情况。 边和顶点不同，顶点是实实在在的实体，而边是实体间关系的抽象，是无法直接生成的，必须借助顶点才能准确描述。虽然igraph同样

前言 iGraph是搜索事业部工程团队打造的实时在线图存储与查询的系统，提供大规模图数据的存储、查询、更新和计算服务，目前承载了集团多个部门5000+表的数据，双11期间proxy入口峰值流量1106w qps、实时数据峰值更新506w qps，是名副其实的在线数据航空母舰。 在过去2年多的时间里面，iGraph架构经历了3次大的演进，分别是： (1) 调度之战：实现数据管理及服务运维的

五大 Python 网络分析工具库大揭秘：功能、性能对比 前言 随着信息时代的来临，网络结构的分析变得日益重要。在 Python 生态系统中，有许多强大的库可用于网络分析，如 NetworkX、iGraph、Graph-tool、Snap.py 和 PyGraphviz。这五大神器都提供了丰富的工具和算法，用于创建、分析和可视化复杂的网络结构。本文将深入探讨这些库的功能、特点以及应用，帮助读者

每每以为攀得众山小，可、每每又切实来到起点，大牛们，缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧，please~ ——————————————————————————— 社群划分跟聚类差不多，参照《R语言与网站分析》第九章，社群结构特点：社群内边密度要高于社群间边密度，社群内部连接相对紧密，各个社群之间连接相对稀疏。 社群发现有五种模型：点连接、随机游走、自旋玻璃、中间中心度、标签发现。 评价