R / igraph R / igraph是igraph网络分析库的R包。 安装 您可以从CRAN安装R / igraph的稳定版本： install.packages( " igraph " ) 对于开发版本，可以将Github与remotes软件包一起使用： remotes :: install_github( " igraph/rigraph@master " ) master分支中的代码是从dev分支自动生成的。 要从Windows上的源代码进行安装，您需要安装 。 另外， glpk ， libxml2和gmp的三个系统要求不是可选的，而是硬性要求。 对于R> 4.0版本，您可以使用 pacman -Sy mingw-w64-{i686,x86_64}-glpk mingw-w64-{i686,x86_64}-libxml2 mingw-w64-{i686,x86_64

igraph R软件包的数据集 这是一个数据R包，其中包含要与igraph R包一起使用的网络数据集。 安装 从CRAN： install.packages( " igraphdata " ) 您可以使用从Github安装开发版本： devtools :: install_github( " igraph/igraphdata " ) 用法 library( igraphdata ) data( package = " igraphdata " ) #> Data sets in package 'igraphdata': #> #> Koenigsberg Bridges of Koenigsberg from Euler's times #> UKfaculty Friendship network of a UK univer

这个是igraph软件包的详细文档，详细介绍了igraph的各种数据结构和各个函数的功能及其使用方法

Practical statistical network analysis(with R and igraph) 洛桑大学R语言中igraph讲义，适合快速入门

莱德纳尔格 该软件包在C++实现了Leiden算法，并将其公开给python 。 它依靠(python-)igraph来起作用。 除了实现的相对灵活性外，它还可以很好地扩展，并且可以在数百万个节点的图形上运行（只要它们可以容纳在内存中即可）。 核心功能是find_partition ，它使用Leiden算法查找最佳分区，它是Louvain算法对于许多不同方法的扩展。 当前实现的方法是（1）模块化 ，（2）使用配置无效模型和Erdös-Rényi无效模型Reichardt和Bornholdt模型，（3）恒定Potts模型（CPM） ， （4）重要性 ，最后（5）惊奇 。 另外，它支持多路复用分区优化，允许在例如负面链接或多个时间片上进行社区检测。 有可能仅部分优化分区，以使某些社区分配保持固定 。 它还为二分图上的社区检测提供了一些支持。 有关更多信息，请参见。 安装 简而言之： pi

基于networkx实现了复杂网络重叠模块度指标，文件的主函数给出了使用方法，以karateclub数据集的分类结果作为示例

pycairo-1.8.10.win32-py2.7.msi 文件 zlib_1.2.5-2_win32.zip libpng_1.4.12-1_win32.zip expat_2.1.0-1_win32.zip freetype_2.4.10-1_win32.zip fontconfig_2.8.0-2_win32.zip cairo_1.10.2-2_win32.zip

Shp2graph工具将空间网络转换为R中的Igraph图

igraph作为R语言中用于关系刻画已经适用到各个专业领域，讲义通过实例直接讲述命令，并作例析，精简精悍，非常适合入门学习。

igraph 的可视化所依赖的python包，适合python3.7，电脑64维的windows系统。