R索引矩阵以在绘图坐标中使用

Question

我正在尝试在 R 中绘制一个时间社交网络。我的方法是为所有节点创建一个主图和布局。然后，我将根据一系列顶点 ID 对图进行子集化。但是，当我这样做并布局图形时，我会得到完全不同的节点位置。我想我要么错误地对布局矩阵进行了子集化。我找不到问题出在哪里，因为我已经完成了一些较小的矩阵子集，而且一切似乎都运行良好。

我在网络图中有一些示例代码和问题图像。

library(igraph)

# make graph
g <- barabasi.game(25)




# make graph and set some aestetics 
set.seed(123)
l <- layout_nicely(g)
V(g)$size <- rescale(degree(g), c(5, 20))
V(g)$shape <- 'none'
V(g)$label.cex <- .75
V(g)$label.color <- 'black'

E(g)$arrow.size = .1

# plot graph

dev.off()

par(mfrow = c(1,2), 
    mar = c(1,1,5,1))


plot(g, layout = l, 
     main = 'Entire\ngraph')


# use index & induced subgraph

v_ids <- sample(1:25, 15, F)
sub_l <- l[v_ids, c(1,2)]
sub_g <- induced_subgraph(g, v_ids)


# plot second graph
plot(sub_g, layout = sub_l,
     main = 'Sub\ngraph') 

第二个图中的顶点应该与第一个图中的顶点布局相匹配。

Answer 1

不幸的是，您在生成图表后设置了随机种子， 所以我们无法准确重现您的结果。我将使用相同的代码，但 在图形生成之前使用set.seed。这使结果看起来 与您的不同，但可以重现。

当我运行您的代码时，我没有看到与您完全相同的问题 显示。

您的代码（移动了set.seed 并添加了scales）

library(igraph)
library(scales)            # for rescale function

# make graph
set.seed(123)
g <- barabasi.game(25)

# make graph and set some aestetics 
l <- layout_nicely(g)
V(g)$size <- rescale(degree(g), c(5, 20))
V(g)$shape <- 'none'
V(g)$label.cex <- .75
V(g)$label.color <- 'black'
E(g)$arrow.size = .1
## V(g)$names = 1:25

# plot graph
dev.off()

par(mfrow = c(1,2), 
    mar = c(1,1,5,1))

plot(g, layout = l, 
     main = 'Entire\ngraph')

# use index & induced subgraph
v_ids <- sort(sample(1:25, 15, F))
sub_l <- l[v_ids, c(1,2)]
sub_g <- induced_subgraph(g, v_ids)

# plot second graph
plot(sub_g, layout = sub_l,
     main = 'Sub\ngraph', vertex.label=V(sub_g)$names) 

当我运行 您的代码 时，两个图的节点都在同一个 职位。这不是我在您问题的图表中看到的。 我建议你只运行这段代码，看看你是否没有得到 相同的结果（两个图中相同位置的节点）。 我的版本中两个图表之间的唯一区别是 节点标签。当您获取子图时，它会重新编号节点 从 1 到 15，因此节点上的 标签 不一致。你可以修复 这是通过在获取之前将节点标签存储在图中 子图。具体来说，在之后立即添加V(g)$names = 1:25 你的声明E(g)$arrow.size = .1。然后运行整个事情 再次，从set.seed(123) 开始。这将保留 原始编号作为节点标签。

图表看起来略有不同，因为新的子图表 不占用所有空间，因此可以使用 把空的地方。

Answer 2

可能的快速解决方法：绘制相同的图形，但在背景颜色中使用您不需要的颜色节点和顶点。根据您的目的，它可以适合您。