原文链接：http://tecdat.cn/?p=22886

这篇文章假设你曾经晓得如何用igraph库建设一个根本的网络图。

基本上，igraph容许将几种类型的输出转化为一个图形对象，能够应用plot()函数绘制，如下所示。

# 创立数据network <- graph(data , mode='undirected')# 默认网络plot(network)

自定义节点性能

节点能够批改几个参数，这些参数都以顶点开始。顶点是igraph语言中的一个节点。次要选项在上面的代码中解释。

    vertex.frame.color = "green",            # 节点边界色彩    vertex.shape=c("circle","square"),             # "none", "circle", "square", "rectangle", "crectangle", "vrectangle", "pie", "raster", or "sphere "之一    vertex.size=c(15:24),                          # 节点的大小（默认是15）    vertex.size2=NA,                               # 节点的第二个尺寸（例如，矩形的尺寸

自定义标签特色

以vertex.label.结尾的选项能够设置label的特色。

    vertex.label.family="Times",                   # 标签的字体（例如："Times",     vertex.label.font=c(1,2,3,4),                  # 字体：1一般，2粗体，3斜体，4粗斜体，5符号    vertex.label.cex=c(0.5,1,1.5),                 # 字体大小（乘法系数)    vertex.label.dist=0,                           # 标签和顶点之间的间隔    vertex.label.degree=0 ,                        # 标签绝对于顶点的地位（应用）。

自定义边

用以edge结尾的参数管制edge。

    edge.width=seq(1,10),                        # 边宽度，默认为1    edge.arrow.size=1,                           # 箭头大小，默认为1    edge.arrow.width=1,                          # 箭头宽度，默认为1    edge.lty=c("solid")                           # 线条类型，能够是0或 "空白"，1或 "实线"，2或 "虚线"，3或 "点线"等

综合使用

当然，你能够将上述所有选项全副用在同一个图表上。

最受欢迎的见解

1.R语言动态图可视化：如何、创立具备精美动画的图

2.R语言生存剖析可视化剖析

3.Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据

4.r语言对布丰投针（蒲丰投针）试验进行模仿和动静

5.R语言生存剖析数据分析可视化案例

6.r语言数据可视化剖析案例：摸索brfss数据数据分析

7.R语言动静可视化：制作历史寰球平均温度的累积动静折线图动画gif视频图

8.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化剖析案例报告

9.python主题LDA建模和t-SNE可视化