Não sei se o assunto entra no interesse CrossValidated. Você vai me dizer.
Eu tenho que estudar um gráfico (a partir da teoria dos grafos ) ou seja. Eu tenho um certo número de pontos que estão conectados. Eu tenho uma mesa com todos os pontos e os pontos de que cada um depende. (Eu também tenho outra tabela com as implicações)
Minhas perguntas são:
Existe um bom software (ou um pacote R) para estudar tão facilmente?
Existe uma maneira fácil de exibir o gráfico?
r
data-visualization
graph-theory
RockScience
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Respostas:
O iGraph é uma biblioteca de linguagem cruzada (R, Python, Ruby, C) muito interessante. Ele permite que você trabalhe com gráficos direcionados e não direcionados e possui alguns algoritmos de análise já implementados.
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Existem vários pacotes para representar gráficos direcionados e não direcionados, matriz de incidência / adjacência, etc., além do gráfico ; veja, por exemplo, a visualização gR Task.
Para visualização e computação básica, acho que o pacote igraph é confiável, além do Rgraphviz (no BioC, como apontado pelo @Rob). Esteja ciente de que, para que este funcione corretamente, o graphviz também deve ser instalado. O pacote igraph possui bons algoritmos para criar bons layouts, como o graphviz .
Aqui está um exemplo de uso, iniciando a partir de uma matriz de adjacência falsa:
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Além do que foi dito, apenas para a tarefa de vinctization (e fora do R), você pode estar interessado em verificar o Gephi .
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Outra opção é o pacote statnet. O Statnet possui funções para todas as medidas comumente usadas no SNA e também pode estimar os modelos ERG. Se você tiver seus dados em uma lista de margem, leia-os da seguinte maneira (assumindo que seu quadro de dados esteja rotulado como "edgelist"):
Se seus dados estiverem em uma matriz de adjacência, substitua o argumento matrix.type por "adjacency":
O pacote statnet possui alguns recursos de plotagem muito agradáveis. Para fazer um gráfico simples, basta digitar:
Para dimensionar os nós de acordo com a centralidade entre eles, basta:
Por padrão, a função gplot usa o algoritmo Fruchterman-Reingold para colocar os nós; no entanto, isso pode ser controlado a partir da opção mode, por exemplo, para usar o MDS para a colocação do tipo de nós:
ou para usar um layout de círculo:
Existem muito mais possibilidades, e este guia cobre a maioria das opções básicas. Para um exemplo independente:
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Uma pergunta semelhante foi feita na história, também se você estiver especificamente interessado em gráficos planares ou visualização bibliográfica .
Gephi já foi mencionado aqui, mas também foi recomendado por alguns na história, por isso acho que é uma boa escolha.
Outras opções interessantes incluem:
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Achei o NodeXL muito útil e fácil de usar. É um modelo do MS Excel que fornece fácil importação / exportação de um gráfico, formatação de arestas / vértices, calcula algumas métricas, possui alguns algoritmos de agrupamento. Você pode usar facilmente imagens personalizadas como vértices.
Outra ferramenta útil para mim foi o layout do Microsoft Automatic Graph, que fornece um bom layout, que pode ser experimentado on-line (com um navegador que suporta SVG).
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