gephi

本文介绍如何使用Gephi软件导出社区分类数据,并提供了详细的步骤说明。此外,还提到了如何在Matlab中展示这些数据,以便进行更深入的分析。

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备忘:gephi中导出社区分类数据的方法!  

2013-07-25 22:51:00|  分类: 默认分类 |字号 订阅

软件gephi中导出社区分类数据的方法

首先导入网络,在统计栏目计算好modularity参数及图形;然后导出相关数据。

具体方法为下图所示:

菜单:window/Data Table/Nodes/Modularity Class 选择 Export table 选择 保存为csv文件即可。

备忘:gephi中导出社区分类数据的方法! - COMPLEX - 复杂天下

 

在matlab中可以将两列矩阵绘制出来,图形会较gephi要清晰一些。

>> plot(A(:,1),A(:,2),'*')

03-29
### Gephi 数据可视化工具的功能介绍 Gephi 是一款专注于网络数据分析和可视化的开源软件,能够帮助用户通过图形化界面分析复杂的关系数据。它支持导入多种格式的数据文件(如 CSV、Excel 或者 GraphML),并允许用户自定义节点和边的属性来创建个性化的网络图[^1]。 #### 主要功能 - **强大的布局算法**:内置多款自动排列节点位置的算法,比如 ForceAtlas2 和 Fruchterman-Reingold 等,这些算法可以优化节点分布从而更清晰地展现网络结构。 - **动态过滤器**:提供了灵活的筛选机制以便于探索大规模数据集中的特定部分而不影响整体视图[^3]。 - **模块检测**:利用 Louvain 方法等社区发现技术识别紧密相连的一组节点形成社群或子群组。 #### 技术特点 - 支持导出高质量图片以及 SVG 文件用于出版物或者演示文稿中; - 提供插件扩展平台增加额外特性如地理空间映射等功能[^2]; 然而需要注意的是虽然 gephi 能够制作精美的静态图像但它并不适合直接嵌入到 web 页面里显示互动式的图表,在这种情况下可能需要考虑其他基于 JavaScript 的库例如 Sigma.js 或 Cytoscape.js 来实现在线分享需求。 ```python import networkx as nx from pyvis.network import Network # 创建一个简单的无向图 G = nx.Graph() G.add_edges_from([('A', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'D')]) nt = Network(height='500px', width='70%', notebook=False, directed=True) for node_name in G.nodes(): nt.add_node(node_name) for u,v in G.edges(): nt.add_edge(u,v) nt.show('nx.html') ``` 上述代码片段展示了如何使用 Python 中 PyVis 库生成 HTML 格式的交互式网络图,这可能是当您希望将由 Gephi 设计好的模型转换成可以在互联网浏览器端呈现的形式时的一个替代方案之一。 ###
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