Question

我正在尝试进行网络分析，并在获得有关文化的一些定性数据后，我想了解我的文化节点之间的相互关系。为此，我在Excel中创建了一个具有46行和列的csv文件，也就是一个平方矩阵。我尝试了以下两组代码来在R中获得网络输出。

首次尝试（无效）：

library(igraph)
my_data <- read.csv(file.choose(),header=TRUE, row.names=NULL)
my_matrix <- as.matrix(my_data)
my_first_network <- 
graph.adjacency(my_matrix,mode="undirected",diag=FALSE)
my_first_network
plot(my_first_network)

我遇到了这些错误：

graph.adjacency.dense（adjmatrix，模式=模式，加权=加权，：
  在structure_generators.c：274处：非平方矩阵，非平方矩阵
  另外：
  警告信息：
  在mde（x）中：强制引入的NAs

第二次尝试（也没有用）：

my_data <- read.csv(file.choose(),sep=",",header=TRUE)
nodelist <- names(my_data)[-1]
my_matrix <- as.matrix(my_data) [,-1]
rownames(my_matrix) <- colnames(my_matrix) <- nodelist
my_matrix
library(igraph)
g <- graph_from_adjacency_matrix(my_matrix, mode="undirected", 
weighted=NULL)
plot(g)

得到这些错误：

graph.adjacency.dense（adjmatrix，模式=模式，加权=加权，：
在structure_generators.c：274处：非平方矩阵，非平方矩阵

有人可以告诉我问题是什么，我如何修复代码以获取网络，可以帮助我吗？

非常感谢您

Answer 1

因此，如错误指示所示：Non-square matrix, Non-square matrix矩阵不是正方形。 dim(my_matrix) [1] 45 0告诉矩阵是这样组成的：

 [1,]
 [2,]
 [3,]
 [4,]
 [5,]
 [..]

您能告诉我们您的.csv文件的第一行吗？可以使用head(my_data)

Answer 2

对于那些后来发现这个的人；虽然用户的问题是 CSV 错误，但图邻接需要一个方阵。因此，如果您运行 dim(mat) 并得到类似 12 10 的结果，那么您将有 12 行和 10 列。

在网络分析上下文中，这可能意味着并非所有或您的起点都是目的地（反之亦然，您的目的地从来都不是起点）。

如何修复：graph.adjacency.densen中的错误非平方矩阵，非平方矩阵

2 个答案: