igraph vs sna：一个人可以做好另一件事，另一个不能或做得不好吗？
igraph vs sna: can one do something well the other can't or does poorly?
说到 R 中的网络分析，我对 igraph 比较熟悉，但对 sna 完全不熟悉。
我的问题是：
这两个库兼容吗？即我可以将 sna 中的操作应用于在 igraph 中创建的图形，反之亦然吗？
有没有在一个包中执行效率更高的任务
比另一个？
哪个库的运算范围更广？
总的来说，是否有充分的理由在 R 中使用 igraph 或 sna 进行网络分析？
ps。这些软件包中的任何一个都允许多层（多重）网络分析吗？
我对这两个软件包之间差异的总体看法是，igraph 更适合图论和网络数学模型，而 sna 更适合 (主要是社交）网络。 igraph 的创建者（我认为）大多具有计算机科学背景，而 sna 的人是社会学家和统计学家。我主要从事 sna（以及包含 statnet 软件包套件的相关软件包——我在社会科学领域），但也经常使用 igraph，有时在同一个脚本中.
回答您的具体问题：
1) 不，他们不是。 igraph 中的许多函数在 sna 中具有相同的名称，这会导致冲突。 igraph 图形不能用在 sna 函数中。创建包 intergraph 是为了方便在 sna 和 igraph 之间切换。所以我可以通过先传递给 intergraph 来将 igraph 图发送给 sna 函数——例如sna::evcent(intergraph::asNetwork(g))，假设 g 是一个 igraph 网络。如果在脚本中同时使用两者，则需要在 运行 调用函数或根据需要加载和卸载时专门调出包。
2) 根据我的经验，我没有发现哪个比另一个更有效。两者都是开发和维护良好的软件包。我相信 igraph 更适合大图——当 运行 在大图上时，它有一些函数被修改以节省计算时间。但我在这里没有直接经验。尽管我会说 igraph 通常更擅长可视化。
3) 我想说两者在综合性方面都没有优势。两者都进行所有主要的网络分析工作（中心性、网络拓扑）。它们的不同之处在于更多 "advanced" 功能。请参阅我的一般观点——它们适用于网络分析中重叠但不同的问题。 sna 中有很多 igraph 中没有的内容（例如与统计推断相关的内容，如 QAP 回归 [netlm / netlogit] 或网络自相关模型 [lnam]），反之亦然（社区检测功能，例如 cluster_fast_greedy）。 sna 由许多兼容的软件包扩展，这些软件包可以执行潜在 space 模型和指数随机图模型等操作。
4) Ceterius paribus，没有。对我来说，选择主要是需求驱动的。如果你对统计推断感兴趣，你需要在sna工作。如果没有，通常 igraph 服务。根据 stack overflow 上的问题，igraph 似乎更受欢迎，但这当然可能是由于选择偏差造成的。仅出于这个原因，如果我不需要对网络进行统计建模，我可能主要使用 igraph。同样，这两个包都很棒，服务重叠，但需求略有不同。
不确定您所说的 "multilayer network analysis" 是什么意思，但是 igraph 和 sna 都可以使用 multiplex 网络。 sna 你当然可以分析多路复用网络和多级网络。 （在这里，多路复用意味着具有多种关系类型（例如友谊和建议）的网络，多级意味着嵌套网络或来自同一人口的多个网络（此时术语有点混乱）。）这取决于你想做，并且经常需要一些争论，但在一定程度上是可能的。
说到 R 中的网络分析，我对 igraph 比较熟悉，但对 sna 完全不熟悉。
我的问题是：
这两个库兼容吗？即我可以将
sna中的操作应用于在igraph中创建的图形，反之亦然吗？有没有在一个包中执行效率更高的任务 比另一个？
哪个库的运算范围更广？
总的来说，是否有充分的理由在 R 中使用
igraph或sna进行网络分析？
ps。这些软件包中的任何一个都允许多层（多重）网络分析吗？
我对这两个软件包之间差异的总体看法是，igraph 更适合图论和网络数学模型，而 sna 更适合 (主要是社交）网络。 igraph 的创建者（我认为）大多具有计算机科学背景，而 sna 的人是社会学家和统计学家。我主要从事 sna（以及包含 statnet 软件包套件的相关软件包——我在社会科学领域），但也经常使用 igraph，有时在同一个脚本中.
回答您的具体问题：
1) 不，他们不是。 igraph 中的许多函数在 sna 中具有相同的名称，这会导致冲突。 igraph 图形不能用在 sna 函数中。创建包 intergraph 是为了方便在 sna 和 igraph 之间切换。所以我可以通过先传递给 intergraph 来将 igraph 图发送给 sna 函数——例如sna::evcent(intergraph::asNetwork(g))，假设 g 是一个 igraph 网络。如果在脚本中同时使用两者，则需要在 运行 调用函数或根据需要加载和卸载时专门调出包。
2) 根据我的经验，我没有发现哪个比另一个更有效。两者都是开发和维护良好的软件包。我相信 igraph 更适合大图——当 运行 在大图上时，它有一些函数被修改以节省计算时间。但我在这里没有直接经验。尽管我会说 igraph 通常更擅长可视化。
3) 我想说两者在综合性方面都没有优势。两者都进行所有主要的网络分析工作（中心性、网络拓扑）。它们的不同之处在于更多 "advanced" 功能。请参阅我的一般观点——它们适用于网络分析中重叠但不同的问题。 sna 中有很多 igraph 中没有的内容（例如与统计推断相关的内容，如 QAP 回归 [netlm / netlogit] 或网络自相关模型 [lnam]），反之亦然（社区检测功能，例如 cluster_fast_greedy）。 sna 由许多兼容的软件包扩展，这些软件包可以执行潜在 space 模型和指数随机图模型等操作。
4) Ceterius paribus，没有。对我来说，选择主要是需求驱动的。如果你对统计推断感兴趣，你需要在sna工作。如果没有，通常 igraph 服务。根据 stack overflow 上的问题，igraph 似乎更受欢迎，但这当然可能是由于选择偏差造成的。仅出于这个原因，如果我不需要对网络进行统计建模，我可能主要使用 igraph。同样，这两个包都很棒，服务重叠，但需求略有不同。
不确定您所说的 "multilayer network analysis" 是什么意思，但是 igraph 和 sna 都可以使用 multiplex 网络。 sna 你当然可以分析多路复用网络和多级网络。 （在这里，多路复用意味着具有多种关系类型（例如友谊和建议）的网络，多级意味着嵌套网络或来自同一人口的多个网络（此时术语有点混乱）。）这取决于你想做，并且经常需要一些争论，但在一定程度上是可能的。