我在R中使用igraph，我有一个大约9000+次交互的边缘列表（g），发生在78个组内。我使用分解函数创建了78个单独的igraph（dg）的列表。 我想计算每个igraph中每个向量的特征向量。
我可以使用
分别为每个图表执行此操作eigen_centrality(dg[[1]], directed = FALSE, scale = TRUE, weights = NULL)
然而，单独完成所有78个图表将非常耗时，我想创建一个将通过列表（dg）的函数或循环并为我执行此操作。我担心我还没有编写一些能够做到这一点的代码，所以我无法提供任何可重现代码的例子。
是否有人能够提出可以做到这一点的解决方案？ 每个图的名称为dg [[x]] x为1到78.
非常感谢任何建议或意见。
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lapply函数应该能够为你处理这个问题。您还没有给出任何示例代码，但这应该让您开始：
g=sample_gnp(1000,1/1000)
dg=decompose(g,min.vertices=2)
eigen.list=lapply(dg,eigen_centrality,directed=F,scale=T,weights=NULL)
lapply(eigen.list,"[[","vector")