Question

我的目标是创建前2列中节点的图形，其边长与第3列中的值成比例。我的输入数据如下：

E06.1644.1  A01.908.1   0.5
E06.1643.1  A01.908.1   0.02 
E06.1644.1  A01.2060.1  0.7

我目前正在导入它：

g=Graph.Read_Ncol("igraph.test.txt",names=True,directed=False,weights=True)
igraph.plot(g, "igraph.pdf", layout="kamada_kawai")

当我打印名称或重量（我打算将它们作为边长）时，它们可以打印出来：

print(g.vs["name"])
print(g.es["weight"])

但是，顶点是空白的，长度似乎与它们的值不成比例。此外，节点太多（A01.908.1重复）。我究竟做错了什么？提前谢谢....

Answer 1

顶点是空白的，因为igraph不会自动使用name属性作为顶点标签。如果要将名称用作标签，则有两个选项：

将name顶点属性复制到label属性：g.vs["label"] = g.vs["name"]
明确告诉plot您希望它将名称用作标签：plot(g, "igraph.pdf", layout="kamada_kawai", vertex_label=g.vs["name"])

我猜这同样适用于重量; igraph不会自动使用权重来确定每条边的厚度。如果要执行此操作，请将权重向量重新缩放到有意义的无厚范围（例如，从0.5到3），然后将重新调整的向量设置为width边缘属性：

>>> g.es["width"] = rescale(g.es["weight"], out_range=(0.5, 3))

或者，您也可以在edge_width电话中使用plot()关键字参数：

plot(g, ..., edge_width=rescale(g.es["weight"], out_range=(0.5, 3)))

有关可以传递给help(Graph.__plot__)的关键字参数的详细信息，请参阅plot()。

对于重复的节点，我强烈怀疑你的输入文件中有一个拼写错误，这两个名字不相同;例如，最后可以有一个空间。仔细检查g.vs["name"]，看看是否是这种情况。

更新：如果您希望边缘的长度与规定的权重成比例，我担心在一般情况下无法做到这一点 - 很容易想出一个图表，其中在2D空间中无法实现规定的长度。有一种称为多维缩放（MDS）的技术可以从距离矩阵重建节点的位置 - 但是这需要为每个节点对指定距离（即对于断开的对）

您使用的Kamada-Kawai布局算法能够在一定程度上考虑边缘权重（它可能会陷入局部最小值，因此您可能无法得到确切的结果），但它解释了权重为相似度，而不是距离，因此权重越大，端点越接近。但是，在计算布局时，您仍然必须告诉igraph使用权重，如下所示：

>>> similarities = [some_transformation(weight) for weight in g.es["weight"]]
>>> layout = g.layout_kamada_kawai(weights=similarities)
>>> plot(g, layout=layout, ...)

其中some_transformation()是从距离到相似性的“合理”转换。这需要一些反复试验;我通常使用基于sigmoid函数的变换，将中值距离转换为0.5的相似度，（中位数+ 2 sd）距离为0.1，（中位数 - 2 sd）距离为0.9（其中sd是标准差）距离分布） - 但不能保证在所有情况下都能正常工作。

如何在Python中使用igraph（不在R中）读取加权边缘列表？

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