Question

我有关于大学俱乐部每周社交时间可能发生和确实发生过的每次互动的数据

library(igraph);
el <- read.csv("el.csv", header = TRUE);
G <- graph.data.frame(el,directed=TRUE);
A <- as_adjacency_matrix(G,type="both",names=TRUE,sparse=FALSE,attr="timestalked");

我想首先将其加载为可视化整个时间段的有向图。对于我做的加权矩阵。

attr="timestalked"

我认为删除library(igraph); el <- read.csv("el.csv", header = TRUE); G_unweight <- graph.data.frame(el,directed=TRUE); A_unweight <- as_adjacency_matrix(G_unweight,type="both",names=TRUE,sparse=FALSE)会使权重＆gt; 0到1，但似乎不起作用

SELECT COUNT(*), c.nome_curso,
       COUNT(*) / SUM(COUNT(*)) OVER () as ratio
FROM evento_atividade_aluno eaa JOIN
     aluno a
     ON eaa.cd_aluno = a.cd_aluno JOIN
     curso c
     ON a.cd_curso_aluno = c.cd_curso
WHERE cd_evento_atividade = 1 AND bln_presenca IS TRUE
GROUP BY c.nome_curso
ORDER BY COUNT(*)

Answer 1

as_adjacency_matrix()没有提供控制权重的任何参数。请注意，它只是提供图表中节点之间的边数。

要将加权边缘列表转换为未加权边缘列表，请尝试此

A <- as_adjacency_matrix(G, type = "both", names = TRUE, sparse = FALSE)
A[A > 1] <- 1

请注意，您还可以使用graph_from_adjacency_matrix()功能通过指定igraph从邻接矩阵创建未加权的weighted = NULL图表。

将加权边缘列表转换为r中的未加权边缘列表

1 个答案: