正確に表示したいことは何ですか?のは、例を見てみましょう:Pythonで
import igraph
g = igraph.Graph.Barabasi(n = 20, m = 3)
c = g.clusters()
print()
が読み取り可能な、VertexClustering
の場合、各行は(角括弧内のクラスタID)クラスタを表す人間の何かに変換オブジェクトの__str__()
メソッドを呼び出し、そのクラスタに属する頂点IDがリストアップされます。
VertexDendrogram
オブジェクトの場合
>>> c[0]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
、IGRAPHの印刷方法:あなたはこのような頂点IDのリストとして、各クラスタのメンバーにアクセスすることができ、その後
>>> print(c)
Clustering with 20 elements and 1 clusters
[0] 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19
:最初の行は、簡単な説明が表示されますでも素敵なテキスト樹形図を印刷します
>>> f = g.community_fastgreedy()
>>> print(f)
Dendrogram, 20 elements, 19 merges
7 3 14 10 5 16 1 0 9 8 6 2 4 18 12 13 19 15 17 11
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
`-' | `--' | | | | `-' | `-' `--' | | `--'
| | | | | | | | | | | | | |
`--' | | `-' | `--' | | | `---'
| | | | | | | | | |
| | `---' | | | | `----'
| | | | | | | |
`-----' `----' | `----' |
| | | | |
| `------' `---------'
| | |
`-------------' |
| |
`----------------------'
最後に、あなたはIGRAPHの素敵なプロット機能を使用して結果を表示することができます。
i = g.community_infomap()
colors = ["#E41A1C", "#377EB8", "#4DAF4A", "#984EA3", "#FF7F00"]
g.vs['color'] = [None]
for clid, cluster in enumerate(i):
for member in cluster:
g.vs[member]['color'] = colors[clid]
g.vs['frame_width'] = 0
igraph.plot(g)
ここでは、そのクラスタ(コミュニティ)のメンバーシップで頂点を色付け:ありがとう、

非常に便利! – Carla