在Java中使用JGraph实现图形绘制
本来一直很少有机会接触swing或AWT的，只是最近公司要做一个工作流定制界面，所以才终于得偿所愿。我知道，如果一切从底层做起的话，恐怕时间、精力都不允许，而现成的一些工作流产品又不能满足公司特定行业工作流的需求，所以只好找一个开源的中间件进行修改了。就这样，慢慢的认识了JGraph…… 关于JGraph，open-open上是这样介绍的：JGr
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2023-08-14 21:37:11
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前言igraph是一个进行图计算和社交网络分析的软件包，支持python语言，打算学习igraph，然后应用在自己的项目中。系统环境64位win10系统，同时安装了python3.6和python2.7版本，anaconda版本是2.7和3.5，但还无法更改anaconda prompt的默认pip环境--2.7，CMD里面python的默认环境倒可以更改（似乎是把环境变量里面python2的部分
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2023-06-29 09:13:40
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# Java igraph包简介与使用
在数据科学和网络分析领域，图（Graph）是一个非常重要的概念。图由节点（vertices）和边（edges）组成，广泛应用于社交网络分析、通信网络设计、推荐系统等方面。在Java中，`igraph`是一个强大且易于使用的图论库，用于创建和操作图结构。本文将带您深入了解`igraph`包及其在图数据分析中的应用，并提供示例代码以帮助您入门。
## 1.
一、igraph中Graph类里实现的社区发现算法：1)community_leading_eigenvector(clusters=None, weights=None, arpack_options=None)a)参数说明：clusters：想要得到的社区数目，值为None时，将得到尽可能多的社区数目。需要注意的是当特征向量的标记完全一致时，社区将不会再被分割，所以实际发现的社区数目可能会小于
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2023-11-17 11:34:21
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igraph包是一个用来解决图与网络问题以及对其进行可视化的包,前几天数学建模做图论的作业我就是用的这个包，这篇博客就写一下如何解决图论中的最短路问题，最大流问题和最小生成树问题，以及图的可视化。需要声明，我是在看了这个文档(密码为jyhn)之后才写的这篇博客，但该文档之中有些内容已经过时首先自然要创建一个图的对象，igraph包中创建图的对象的函数是 make_graph(edges, ...,
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2023-09-26 16:14:25
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# 如何安装 Python igraph
Python igraph 是一个强大的工具，用于创建和分析图形（graph）的数据结构。对于刚入行的小白来说，安装过程中可能会遇到一些困难，本文将为你详细介绍如何顺利完成 Python igraph 的安装。同时，我们将使用表格和图表的形式来帮助你更好地理解整个流程。
## 安装流程概述
下面是安装 Python igraph 的基本步骤概述：
一、概要数学家 Andrew Beveridge 和Jie Shan在数学杂志上发表过一篇名叫《权力的网络》的论文，主要分析畅销小说《冰与火之歌》第三部《冰雨的风暴》中人物关系，其已经拍成电视剧《权力的游戏》系列。他们在论文中介绍了如何通过文本分析和实体提取构建人物关系的网络。紧接着，使用社交网络分析算法对人物关系网络分析找出最重要的角色；应用社区发现算法来找到人物聚类。其中的分析和可视化是用Ge
import numpy as np
x=np.random.random(10)
y=np.random.random(10)
#方法一：根据公式求解,p=2
d1=np.sqrt(np.sum(np.square(x-y)))
print(d1)
#方法二：根据scipy库求解
from scipy.spatial.distance import pdist
X=np.vstack([x
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2023-05-29 17:34:54
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# igraph: Python包科普
## 前言
在数据分析和可视化领域，关系图是一种常用的图形表示方法。而在Python中，`igraph`是一款功能强大的包，专门用于创建和分析网络图。本文将介绍`igraph`的基本用法，并通过代码示例演示其强大的功能。
## 什么是`igraph`？
`igraph`是一个用于分析、可视化和操作网络图的Python包。它提供了丰富的功能，包括创建各
原创
2024-06-01 04:59:57
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# 使用Python igraph创建图形可视化
## 引言
在数据科学和网络分析中，图的可视化是一项重要技能。虽然市面上有多种工具可供选择，`Python igraph`是一个强大且高效的库，专门用于处理图形和网络。
本文将指导你如何使用`Python igraph`库，并通过一个示例展示如何创建和可视化图形。
## 流程概述
下面是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-10-10 06:06:50
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R语言入门级实例引入——本文的主要目的是初步实现R的igraph包的基础功能，包括绘制关系网络图(social relationship)、利用算法进行社群发现(community detecting)。对于R语言零基础的同学非常友好。以下R代码中如有含义不清的，建议尝试先在R编辑器中输入?xxx()进行查询(xxx是函数或语句名)。此外，stackflow论坛也帮博主小白看懂了不少报错信息。主要
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2023-10-25 19:35:26
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这篇文章假定你已经知道如何用igraph库建立一个基本的网络图。基本上，igraph允许将几种类型的输入转化为一个图形对象，可以使用plot()函数绘制，如下所示。# 创建数据
network <- graph(data , mode='undirected')
# 默认网络
plot(network)自定义节点功能节点可以修改几个参数，这些参数都以顶点开始。顶点是igraph语言中的一
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2023-08-31 09:52:55
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1、igraph包绘制社交关系图（也有叫知识图谱的）的参数设定，对图形进行美化。下面我会将一些参数意义都在代码里体现。####igraph
library(igraph)#包的安装不叙述了，比较简单
###读入数据源
data1<-read.graph("http://cneurocvs.rmki.kfki.hu/igraph/karate.net",format="pajek")
summ
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2023-10-25 19:34:05
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# Python igraph 聚类实用指南
## 引言
在数据科学和网络分析中，聚类是一种重要的无监督学习技术。聚类的目标是将数据集分成多个类别，使得同一类中的样本彼此相似，而不同类之间的样本差异较大。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 中的 `igraph` 库进行聚类分析。
## 什么是 igraph？
`igraph` 是一个强大的图形处理库，可以用Python、R和C等多
安装 Python igraph 包的过程如下，这将帮助你在 Python 环境中进行图形和网络分析。下面是详细的步骤和解决方案。
## 环境准备
在安装 Python igraph 包之前，我们需要确保我们的系统环境满足相关要求。
| 软件/硬件 | 要求 |
|-----------|-------------|
| 操作系统 | Windows, macOS, Linu
#include "stdio.h"#include "include\igraph.h"#pragma comment(lib,"igraph.lib")int main() { igraph_integer_t diameter; igraph_t graph; igraph_erdos_renyi_game(&graph,IGRAPH_ERDOS_RENYI_GNP,1000,
翻译
2023-03-07 00:33:16
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图与网络一个网络G，也可以称为图（graph）或网络图，是一种包含了节点V（即网络参与者，也称顶点）与边E（即节点之间的连接关系）的数学结构，记作G={V,E}。可以使用一个矩阵来存放节点之间的连接关系，这个矩阵称为邻接矩阵。如果网络中两个节点之间的边是有方向的，即从节点u出发指向节点v，这就是一个有向网络（有向图），否则称为无向网络（无向图）。网络的边也可以赋予权重，称为加权网络。一、R的igr
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2024-01-30 21:22:08
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## Python iGraph库安装及使用指南
在数据科学和网络分析领域，图论是一项重要的研究工具。Python中的iGraph库提供了强大的图形和网络分析工具，让用户可以方便地创建和分析图形。本文将介绍如何安装iGraph库，以及一些基本的用法和示例，包括如何绘制饼状图和流向图。
### 一、iGraph库简介
iGraph是一个开源的图论库，广泛应用于社交网络分析、生态学、生物信息学等
# 如何在R中安装和使用igraph包
欢迎来到数据科学的世界！今天你将学习如何在R中安装和使用igraph包。igraph是一个强大的工具，用于图形和网络的分析。以下是完整的操作流程和相应的代码。
## 安装流程
以下是安装igrah的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|-------------|----------
原创
2024-09-30 06:30:06
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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。评价社群三个指标：模块化指标Q
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2023-12-26 16:49:20
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