像邻接矩阵一样查询和操作图 — [.igraph • igraph 网络分析库

像邻接矩阵一样查询和操作图

用法

# S3 method for class 'igraph'
`[`(
  x,
  i,
  j,
  ...,
  from,
  to,
  sparse = igraph_opt("sparsematrices"),
  edges = FALSE,
  drop = TRUE,
  attr = if (is_weighted(x)) "weight" else NULL
)

参数

x: 图。
i: 索引。顶点 ID 或名称或逻辑向量。详见下文。
j: 索引。顶点 ID 或名称或逻辑向量。详见下文。
...: 目前忽略。
from: 一个数字或字符向量，给出顶点 ID 或名称。与 to 参数一起，可用于查询/设置一系列边。详见下文。此参数不能与任何 i 和 j 参数一起出现，如果它存在，则 to 参数也必须存在。
to: 一个数字或字符向量，给出顶点 ID 或名称。与 from 参数一起，可用于查询/设置一系列边。详见下文。此参数不能与任何 i 和 j 参数一起出现，如果它存在，则 from 参数也必须存在。
sparse: 逻辑标量，是否返回稀疏矩阵。
edges: 逻辑标量，是否返回边 ID。
drop: 忽略。
attr: 如果不是 NULL，则应为边属性的名称。查询并返回此属性。

值

一个标量或矩阵。详见下文。

详细信息

单方括号索引图的（可能加权的）邻接矩阵。以下是您可以执行的操作

检查图中两个顶点（\(v\) 和 \(w\)）之间是否存在边
```
  graph[v, w]
```
返回一个数字标量，如果边存在则返回 1，否则返回 0。
提取图的（稀疏）邻接矩阵或其一部分
```
  graph[]
graph[1:3,5:6]
graph[c(1,3,5),]
```
第一个变体返回完整的邻接矩阵，其他两个变体返回其一部分。
from 和 to 参数可用于检查多个边的存在。在这种情况下，from 和 to 都必须存在，并且它们必须具有相同的长度。它们必须包含顶点 ID 或名称。返回一个数字向量，其长度与 from 和 to 相同，对于现有边，它包含 1，对于不存在的边，它包含 0。示例
```
  graph[from=1:3, to=c(2,3,5)]
```
.
对于加权图，[ 运算符返回边权重。对于不存在的边，返回零权重。也可以查询其他边属性，通过给出 attr 参数。
查询边 ID，而不是边的存在或边属性。例如
```
  graph[1, 2, edges=TRUE]
```
返回顶点 1 和 2 之间的边的 ID，如果不存在此类边，则返回零。
向图中添加一条或多条边。为此，虚构邻接矩阵的元素必须设置为非零数字值（或 TRUE）
```
  graph[1, 2] <- 1
graph[1:3,1] <- 1
graph[from=1:3, to=c(2,3,5)] <- TRUE
```
这不会影响图中已存在的边，即不会创建多个边。
向图中添加加权边。attr 参数包含要设置的边属性的名称，因此不必是“weight”
```
  graph[1, 2, attr="weight"]<- 5
graph[from=1:3, to=c(2,3,5)] <- c(1,-1,4)
```
如果网络中已存在边，则仅更新其权重或其他属性。如果图已加权，则 attr="weight" 设置是隐式的，无需明确给出。
删除边。替换语法允许通过指定 FALSE 或 NULL 作为替换值来删除边
```
  graph[v, w] <- FALSE
```
从顶点 \(v\) 到顶点 \(w\) 删除边。因为这可用于删除两组顶点之间的边，无论是成对的
```
  graph[from=v, to=w] <- FALSE
```
还是不成对的
```
  graph[v, w] <- FALSE 
```
如果 \(v\) 和 \(w\) 是边 ID 或名称的向量。

“[” 也允许逻辑索引和负索引，具有通常的 R 语义。例如

  graph[degree(graph)==0, 1] <- 1

将每条孤立顶点到顶点一添加一条边，并且

  G <- make_empty_graph(10)
G[-1,1] <- TRUE

创建一个星型图。

当然，索引运算符支持顶点名称，因此除了数字顶点 ID 外，也可以将顶点赋予 “[” 和 “[[”。

参见

其他结构查询: [[.igraph(), adjacent_vertices(), are_adjacent(), ends(), get_edge_ids(), gorder(), gsize(), head_of(), incident(), incident_edges(), is_directed(), neighbors(), tail_of()