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我们围绕网络可视化分析技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
为了分析电视台时间关系形态变化，我们获取了电视台合播电视剧数量数据：
1、黄色的方格内，数字大小表示为节点面积，即该电视台独播电视剧数量
2、白色的方格内，数字大小表示为连接强弱，可以为具体若干条连线、或连线的透明度、或连线的粗细，即这两个电视台合播电视剧数量
3、整体呈现，可以看到两年同样电视台的关系形态变化，输出一些网络分析的指标
2020年数据
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library(igraph); network= as.matrix(data)[,-1] network=apply(network,1,as.numeric)
给点的名称赋值
enames=colnames(data)[-1] events =network
将对角线的元素赋值为0
diag(events)=0
生成网络图格式
for(i in 1:n) { for(j in i:n) { s = paste(c(as.character(i), as.character(j), as.character(monopartite[i,j]), "\r"), collapse=" ") write(s, file=f, append=TRUE, sep="") } }
读取网络图格式文件
e=read.graph("events.net",
对边进行删减，减去连接很小的边
if(is.null(E(graph)$weight)) stop("No weights for censoring the edges!") es = E(graph)[E(graph)$weight<floor | E(graph)$weight>ceiling] newgraph = graph - es newgraph = newgraph
给每个边的宽度进行赋值，用粗细表示
plot(newe, vertex.size=diag(network), vertex.shape="square", vert
![M[PFAA_K28WU[K]F~7~FY}H.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/4as3qn2go3ure_2fe40e3787864d20bf8187fbd4a18dae.png "M[PFAA_K28WU[K]F~7~FY}H.png")
对图进行删减，删去连接少的边
newe = censor.edgeweight(e, floor=2); newe
## IGRAPH UNW- 25 91 --
给每个边的宽度进行赋值，用粗细表示
E(newe)$width = E(newe)$weight
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01
02
![P[MS}QF]~{Q$U]WETLS0JJJ.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/4as3qn2go3ure_9754b37b76f0475f8f98711257d59316.png "P[MS}QF]~{Q$U]WETLS0JJJ.png")
03
04
![6OBM6}FPF_@RELI]HP_PL89.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/4as3qn2go3ure_cde3a69b531543f78d9770f9bf2b9322.png "6OBM6}FPF_@RELI]HP_PL89.png")
2021年数据
head(data)
## X1 湖南卫视 浙江卫视 江苏卫视 北京卫视 上海东方卫视 山东卫视 ## 1 湖南卫视 24 1 0 0 0 0 ## 2 浙江卫视 1 5 3 1 3 1 ## 3 江苏卫视 0 3 7 1 2 1 ## 4 北京卫视 0 1 1 4 5 1 ## 5 上海东方卫视 0 3 2 5 5 3 ## 6 山东卫视 0 1 1 1 3 3 ## 安徽卫视 天津卫视 江西卫视 湖北卫视 深圳卫视 云南卫视 黑龙江卫视 ## 1 0 0 0 0 0 0 0 ## 2 2 1 0 0 2 0 0 ## 3 1 2 0 1 0 0 0 ## 4 1 0 0 0 1 0 0 ## 5 3 3 0 0 0 1 0 ## 6 2 3 3 2 0 2 2 ## 广东卫视 重庆卫视 贵州卫视 四川卫视 辽宁卫视 河北卫视 河南卫视 东南卫视 ## 1 0 0 0 0 0 0 0 1 ## 2 0 0 2 0 0 0 0 0 ## 3 0 1 0 0 0 1 0 0 ## 4 1 0 0 1 0 1 1 0 ## 5 0 1 0 0 0 0 0 0 ## 6 0 0 1 0 3 1 1 0 ## 吉林卫视 广西卫视 央视一套 央视八套 ## 1 0 0 0 0 ## 2 0 0 0 0 ## 3 0 0 1 0 ## 4 0 0 0 0 ## 5 0 0 0 0 ## 6 0 0 0 0
给点的名称赋值
enames=colnames(data)[-1]
将对角线的元素赋值为0
diag(events)=0
生成网络图格式
s = paste(c("*vertices ", as.character(n), "\r\n*edges\r"), collapse="") write(s, file=f, sep="") for(i in 1:n) { for(j in i:n) { s = paste(c(as.character(i), as.character(j),
读取网络图格式文件
e=read.graph("events.net", format="pajek")
对边进行删减，减去连接很小的边
if(is.null(E(graph)$weight)) stop("No weights for censoring the edges!") es = E(graph)[E(graph)$weight<floor | E(graph)$weight>ceiling]
给每个边的宽度进行赋值，用粗细表示
plot(newe, vertex.size=diag(network), vertex.shape="square",
![CX6JB1}3PL]S]36YRPN~}B7.png](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/4as3qn2go3ure_f43a4445c41946f59ec63831ba7d9777.png "CX6JB1}3PL]S]36YRPN~}B7.png")
对图进行删减，删去连接少的边
newe = censor.edgeweight(e, floor=2); newe
## IGRAPH UNW- 25 27 -- ## + attr: name (v/c), weight (e/n)
给每个边的宽度进行赋值，用粗细表示
E(newe)$width = E(newe)$weight vertex.label.degree=pi/2, layout=layout.circle)
