是否可以从网络图中获取坐标?
Is it possible to get coordinates from network plots?
我想重现具有相同(或接近)布局的网络图。我知道 igraph 有 tkplot.getcoords() 函数。我想 copy/get/set.根据 gplot 的结果设置一组顶点坐标,这是 SNA 包的绘图函数。
我找过可以执行此操作的地方,但没有找到任何东西。任何帮助将不胜感激。
编辑:添加了一个可重现的例子。我希望所有 9 个地块都具有相同的布局而不使用 igraph::tkplot.
library(statnet)
set.seed(101)
mydata <- data.frame(from = sample(1:15,10,replace = T),
to = sample(1:5,10,replace = T))
par(mfrow=c(3,3), mar=c(1,1,1,1))
k <- 1:9
for (i in 1:9) {
gplot(network(mydata),main = paste('Iteration',k[i]))
}
将绘图分配给一个对象,然后将其传递给 gplot
内的参数 coords =
。
library(statnet)
set.seed(101)
mydata <- data.frame(from = sample(1:15,10,replace = T),
to = sample(1:5,10,replace = T))
l <- gplot(network(mydata))
par(mfrow=c(3,3), mar=c(1,1,1,1))
k <- 1:9
for (i in 1:9) {
gplot(network(mydata),main = paste('Iteration',k[i]), coord = l)
}
如果你检查 'l' 你可以看到它是一个 x, y 坐标矩阵。
> l
x y
[1,] -0.4123840 -13.450699
[2,] 6.1177559 -8.707917
[3,] 0.5330693 -10.061580
[4,] -1.5359554 -11.325280
[5,] 2.7944671 -10.988359
[6,] 5.1480964 -10.557675
[7,] -1.7695806 -5.636370
[8,] 2.2053996 -4.643251
[9,] 1.8990660 -13.347872
[10,] 2.1035474 -8.824222
[11,] -3.3637096 -10.181900
我想重现具有相同(或接近)布局的网络图。我知道 igraph 有 tkplot.getcoords() 函数。我想 copy/get/set.根据 gplot 的结果设置一组顶点坐标,这是 SNA 包的绘图函数。
我找过可以执行此操作的地方,但没有找到任何东西。任何帮助将不胜感激。
编辑:添加了一个可重现的例子。我希望所有 9 个地块都具有相同的布局而不使用 igraph::tkplot.
library(statnet)
set.seed(101)
mydata <- data.frame(from = sample(1:15,10,replace = T),
to = sample(1:5,10,replace = T))
par(mfrow=c(3,3), mar=c(1,1,1,1))
k <- 1:9
for (i in 1:9) {
gplot(network(mydata),main = paste('Iteration',k[i]))
}
将绘图分配给一个对象,然后将其传递给 gplot
内的参数 coords =
。
library(statnet)
set.seed(101)
mydata <- data.frame(from = sample(1:15,10,replace = T),
to = sample(1:5,10,replace = T))
l <- gplot(network(mydata))
par(mfrow=c(3,3), mar=c(1,1,1,1))
k <- 1:9
for (i in 1:9) {
gplot(network(mydata),main = paste('Iteration',k[i]), coord = l)
}
如果你检查 'l' 你可以看到它是一个 x, y 坐标矩阵。
> l
x y
[1,] -0.4123840 -13.450699
[2,] 6.1177559 -8.707917
[3,] 0.5330693 -10.061580
[4,] -1.5359554 -11.325280
[5,] 2.7944671 -10.988359
[6,] 5.1480964 -10.557675
[7,] -1.7695806 -5.636370
[8,] 2.2053996 -4.643251
[9,] 1.8990660 -13.347872
[10,] 2.1035474 -8.824222
[11,] -3.3637096 -10.181900