这篇文章假定你已经知道如何用igraph库建立一个基本的网络图。
基本上，igraph允许将几种类型的输入转化为一个图形对象，可以使用plot()函数绘制，如下所示。
# 创建数据
network <- graph(data , mode='undirected')
# 默认网络
plot(network)自定义节点功能
节点可以修改几个参数，这些参数都以顶点开始。
顶点是igraph语言中的一个节点。主要选项在下面的代码中解释。
vertex.frame.color = "green", # 节点边界颜色
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征
以vertex.label.开头的选项可以设置label的特征。
vertex.label.family="Times", # 标签的字体（例如："Times",
vertex.label.font=c(1,2,3,4), # 字体：1普通，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, # 标签和顶点之间的距离
vertex.label.degree=0 , # 标签相对于顶点的位置（使用π）。自定义边
用以edge开头的参数控制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，可以是0或 "空白"，1或 "实线"，2或 "虚线"，3或 "点线"等随时关注您喜欢的主题
综合运用
当然，你可以将上述所有选项全部用在同一个图表上。
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关于作者
Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位，专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。
本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。
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