Вопрос или проблема
Я написал этот код на R, который объединяет 3 графика на основе случайного узла в каждом графике:
library(igraph)
library(RColorBrewer)
create_connected_graph <- function(n) {
g <- make_ring(n)
extra_edges <- sample(1:5, 1)
for(i in 1:extra_edges) {
v1 <- sample(1:n, 1)
v2 <- sample(setdiff(1:n, c(v1, neighbors(g, v1))), 1)
g <- add_edges(g, c(v1, v2))
}
return(g)
}
g1 <- create_connected_graph(10)
g2 <- create_connected_graph(8)
g3 <- create_connected_graph(12)
colors <- brewer.pal(3, "Pastel1")
V(g1)$color <- colors[1]
V(g2)$color <- colors[2]
V(g3)$color <- colors[3]
V(g1)$name <- 1:vcount(g1)
V(g2)$name <- (max(V(g1)$name) + 1):(max(V(g1)$name) + vcount(g2))
V(g3)$name <- (max(V(g2)$name) + 1):(max(V(g2)$name) + vcount(g3))
combined_graph <- disjoint_union(g1, g2, g3)
v1 <- sample(V(combined_graph)[V(combined_graph)$color == colors[1]], 1)
v2 <- sample(V(combined_graph)[V(combined_graph)$color == colors[2]], 1)
v3 <- sample(V(combined_graph)[V(combined_graph)$color == colors[3]], 1)
combined_graph <- add_edges(combined_graph, c(v1, v2, v1, v3))
plot_graph <- function(g, title) {
if (title == "Combined Graph") {
l <- layout_with_graphopt(g, niter = 500, charge = 0.01)
} else {
l <- layout_with_fr(g)
}
plot(g,
vertex.label = V(g)$name,
vertex.size = 30,
vertex.label.color = "black",
vertex.label.cex = 0.8,
edge.width = 2,
edge.color = "gray50",
main = title,
layout = l,
margin = c(0,0,0,0))
}
Отсюда я строю результаты:
par(mfrow=c(2,2), mar=c(1,1,2,1))
plot_graph(g1, "Граф 1")
plot_graph(g2, "Граф 2")
plot_graph(g3, "Граф 3")
plot_graph(combined_graph, "Объединенный граф")
par(mfrow=c(1,1))
Мне интересно: Возможно ли в конечном объединённом/сливном графе соединить эти 3 графа на основе определенных узлов? Например, узел 6 объединяется с узлом 11, узел 13 с узлом 30, и (13, 30, 5)?
Спасибо!
Я не совсем уверен, что вы имеете в виду под “объединением”, но как указывают комментарии, если вы замените v1
, v2
и v3
на имена узлов, которые вы хотите вместо случайных имен узлов, это соединит графы ребрами между этими узлами.
Предполагая, что под “объединением” вы имеете в виду комбинирование узла из каждого графа в один узел в объединенном графе, тогда что-то вроде этого сработает, используя set_vertex_attr
и union.igraph
.
library(igraph)
create_connected_graph <- function(n) {
g <- make_ring(n)
extra_edges <- sample(1:5, 1)
for(i in 1:extra_edges) {
v1 <- sample(1:n, 1)
v2 <- sample(setdiff(1:n, c(v1, neighbors(g, v1))), 1)
g <- add_edges(g, c(v1, v2))
}
return(g)
}
g1 <- create_connected_graph(10)
g2 <- create_connected_graph(12)
g3 <- create_connected_graph(15)
V(g1)$name <- 1:vcount(g1)
V(g2)$name <- (max(V(g1)$name) + 1):(max(V(g1)$name) + vcount(g2))
V(g3)$name <- (max(V(g2)$name) + 1):(max(V(g2)$name) + vcount(g3))
# любые узлы
v1 <- 6
v2 <- 11
v3 <- 25
# изменить имена узлов в g2 и g3, чтобы v1, v2, v3 были одинаковыми
g2 <- set_vertex_attr(g2, "name", value = gsub(v2, v1, names(V(g2)), fixed = TRUE))
g3 <- set_vertex_attr(g3, "name", value = gsub(v3, v1, names(V(g3)), fixed = TRUE))
combined_graph <- union(g1, g2, g3) # объединить графы, которые теперь должны иметь 1 перекрывающийся узел
plot(combined_graph, vertex.size = 10)
Ответ или решение
Объединение графов в R: Подробный обзор и решения
Вопрос об объединении нескольких графов в R с использованием пакета igraph
является очень актуальным для специалистов в области анализа данных и сетей. Давайте разберём вашу задачу, объясняя процесс более детально, и предложим код, который позволит вам соединить три графа, основываясь на конкретных узлах.
Шаг 1: Подготовка графов
Для начала в вашем коде создаются три графа с использованием функции create_connected_graph
. Функция формирует кольцевые графы и добавляет дополнительные рёбра случайным образом. Подготовка графов представлена следующим образом:
library(igraph)
library(RColorBrewer)
create_connected_graph <- function(n) {
g <- make_ring(n)
extra_edges <- sample(1:5, 1)
for(i in 1:extra_edges) {
v1 <- sample(1:n, 1)
v2 <- sample(setdiff(1:n, c(v1, neighbors(g, v1))), 1)
g <- add_edges(g, c(v1, v2))
}
return(g)
}
g1 <- create_connected_graph(10)
g2 <- create_connected_graph(8)
g3 <- create_connected_graph(12)
Шаг 2: Назначение атрибутов и цвета
На этом этапе важно задать уникальные имена узлам каждого графа и окрасить их в разные цвета для наглядности:
colors <- brewer.pal(3, "Pastel1")
V(g1)$color <- colors[1]
V(g2)$color <- colors[2]
V(g3)$color <- colors[3]
V(g1)$name <- 1:vcount(g1)
V(g2)$name <- (max(V(g1)$name) + 1):(max(V(g1)$name) + vcount(g2))
V(g3)$name <- (max(V(g2)$name) + 1):(max(V(g2)$name) + vcount(g3))
Шаг 3: Объединение графов
Теперь, чтобы объединить графы на основе специфических узлов, таких как узлы 6 и 11 из первого и второго графов соответственно, следует изменить имена узлов в соответствующих графах, а затем объединить их. Пример кода:
# Назначаем узлы для объединения
v1 <- 6 # узел из g1
v2 <- 11 # узел из g2
v3 <- 25 # узел из g3 (имейте в виду, что вы можете также выбрать другой узел)
# Переименовываем узлы во втором и третьем графах, чтобы они совпадали
g2 <- set_vertex_attr(g2, "name", value = gsub("11", "6", names(V(g2)), fixed = TRUE))
g3 <- set_vertex_attr(g3, "name", value = gsub("25", "6", names(V(g3)), fixed = TRUE))
# Объединение графов
combined_graph <- union(g1, g2, g3)
Шаг 4: Визуализация
Наконец, давайте визуализируем объединённый граф и отдельные графы. Для этого мы можем использовать вашу функцию plot_graph
, немного доработав её:
plot_graph <- function(g, title) {
l <- layout_with_fr(g)
plot(g,
vertex.label = V(g)$name,
vertex.size = 30,
vertex.label.color = "black",
vertex.label.cex = 0.8,
edge.width = 2,
edge.color = "gray50",
main = title,
layout = l,
margin = c(0,0,0,0))
}
par(mfrow=c(2,2), mar=c(1,1,2,1))
plot_graph(g1, "Graph 1")
plot_graph(g2, "Graph 2")
plot_graph(g3, "Graph 3")
plot_graph(combined_graph, "Combined Graph")
par(mfrow=c(1,1))
Заключение
Данный процесс демонстрирует, как можно объединять графы в R, связывая их в уникальные структуры, основываясь на специфических узлах. Вы можете легко адаптировать код для ваших потребностей, выбирая любые узлы для объединения. Это поможет улучшить вашу визуализацию данных и решить задачи анализа сетей более эффективно.