我有关于大学俱乐部每周社交时间可能发生和确实发生的每一次互动的数据
id1 id2 timestalked date
1 2 1 1/1/2010
1 3 0 1/1/2010
...
100 2 4 1/8/2010
...
我想首先将其作为整个时间段的有向图加载以进行可视化。对于我所做的加权矩阵。
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");
我认为删除 attr="timestalked" 会将权重 > 0 变为 1，但这似乎不起作用
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)
最佳答案
as_adjacency_matrix() 不提供任何参数来控制权重。请注意，它仅提供图中节点之间的边数。
要将加权边缘列表转换为未加权边缘列表，请尝试此操作
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() 函数通过指定 weighted = NULL 从邻接矩阵创建未加权的 igraph 图.
关于r - 将加权边缘列表转换为 r 中的未加权边缘列表，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46963730/