R语言中的igraph可以很方便地画出社交关系图。下面是几个示例。
1.最简单的社交关系图
library(igraph)
dolphin <- read.csv('dolphins.csv',head=T,fileEncoding='UTF-8',stringsAsFactors=F)
g <- graph.data.frame(dolphin)
jpeg(filename='dolphins.jpg',width=800,height=800,units='px')
plot(g,
vertex.size=5,
layout=layout.fruchterman.reingold,
vertex.shape='circle',
vertex.label.cex=1.0,
vertex.label.color='black',
edge.arrow.size=0) #连线的箭头的大小为0，即无箭头
dev.off()
画出的图，如下：
2.关系图中某人或某几个人的关系图
某个人（这里是海豚）的关系图(节点4)：
jpeg(filename='dolphins_sub.jpg',width=800,height=800,units='px')
gn<-graph.neighborhood(g, order=1)
plot(gn[[1]],
layout=layout.fruchterman.reingold)
dev.off()
某个人的两层关系图(节点6)：
gn<-graph.neighborhood(g, order=2)
plot(gn[[2]], layout=layout.fruchterman.reingold)
dev.off()
某两个人的关系图：
jpeg(filename='dolphins_sub3.jpg',width=800,height=800,units='px')
gn<-graph.neighborhood(g, order=1)
plot(gn[[1]]+gn[[2]], layout=layout.fruchterman.reingold)
dev.off()
3.根据联系人的多少决定节点的大小和色彩，连线设成弧线
source("http://michael.hahsler.net/SMU/ScientificCompR/code/map.R")
E(g)$curved <- 0.2 #将连线设成弧线，数值越大弧线越弯
jpeg(filename='dolphins_curve1.jpg',width=800,height=800,units='px')
layout=layout.fruchterman.reingold
plot(g, layout=layout, vertex.size=map(degree(g),c(1,20)), vertex.color=map(degree(g),c(1,20)))
dev.off()
4.给社交关系图划分社区，不同的社区用不同的颜色表示
cl <- optimal.community(g)
E(g)$curved <- 0
jpeg(filename='dolphins_commu2.jpg',width=800,height=800,units='px')
layout=layout.fruchterman.reingold
plot(g, layout=layout, vertex.size=5, vertex.color= rainbow(10, .8, .8, alpha=.8)[cl$membership+1L],)
dev.off()
5.设定社区的数目
sg1 <- cluster_spinglass(g, spins=3, gamma=1.0) #spins是社区的数目
jpeg(filename='dolphins_commu9.jpg',width=800,height=800,units='px')
layout=layout.fruchterman.reingold
plot(g, layout=layout, vertex.size=5, vertex.color= rainbow(10, .8, .8, alpha=.8)[sg1$membership],)
dev.off()
6.画出某一社区
画出示例5的社区中，membership为1的社区。
sg1 <- cluster_spinglass(g, spins=3, gamma=1.0)
jpeg(filename='dolphins_subcommu.jpg',width=800,height=800,units='px')
layout=layout.fruchterman.reingold
subg <- induced.subgraph(g, which(membership(sg1)==1))
plot(subg, layout=layout, vertex.size=5, vertex.color= 1,)
dev.off()
7.不同布局方式下社区的显示
以上的布局为layout=layout.fruchterman.reingold
如果是其他布局，社区的显示会有变化。
sg1 <- cluster_spinglass(g, spins=3, gamma=1.0)
jpeg(filename='dolphins_commu10.jpg',width=800,height=800,units='px')
layout=layout.circle
plot(g, layout=layout, vertex.size=5, vertex.color= rainbow(10, .8, .8, alpha=.8)[sg1$membership],)
dev.off()
sg1 <- cluster_spinglass(g, spins=3, gamma=1.0)
jpeg(filename='dolphins_commu11.jpg',width=800,height=800,units='px')
layout=layout.sphere
plot(g, layout=layout, vertex.size=5, vertex.color= rainbow(10, .8, .8, alpha=.8)[sg1$membership],)
dev.off()
以上的示例仅为抛砖引玉。
有关igraph的demo可以看demo(package="igraph")。
在R中键入demo(package="igraph")，它会给出子项目：
centrality Classic and other vertex centrality indices
cohesive Cohesive blocking, the Moody & White method
community Community structure detection
crashR A crash-course into R
hrg Hierarchical random graphs
smallworld Small-world networks
然后键入子项目看demo。如demo(package="igraph", community)，它会给出community的示例。
原文发布时间为：2015-08-31
本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”，了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号
