复杂网络节点重要性常用R语言笔记

.读取Excel数据,如读取data文件里面经典网络的源数据-邻接表

#读取Excel包 library(XLConnect) data_jingdian=readWorksheetFromFile("D:/workspace/R/data.xlsx",sheet="jingdian",header=FALSE)

2.将源数据转换成-邻接矩阵、度等

#convertToGraph(data) data源数据 返回：g-图，D-度，A-邻接矩阵,n-节点个数 convertToGraph<-function(data){ #将数据转换成数据框,图 g<-graph.data.frame(data,directed=FALSE); #统计 #summary(g); #节点名称 #V(g)$name; #边 #E(g); #ng=length(V(g)); #节点数n 不包括孤立节点 m=nrow(data); #原始数据行数m if(max(data[1:m,1])>max(data[1:m,2])){ n<-max(data[1:m,1]); }else{ n<-max(data[1:m,2]); } #数据处理，计算邻接矩阵 A=matrix(0,n,n); #邻接矩阵 for (i in 1:m){ A[data[i,1],data[i,2]]<-1; A[data[i,2],data[i,1]]<-1; } #计算度 # D=degree(g); #计算度 D<-apply(A,1,sum); output<-list(g=g,ng=ng,A=A,D=D,n=n); return (output); }

3.计算代码运行时间system.time()

ptm <- proc.time() for (i in 1:10000) x <- rnorm(1000) proc.time() - ptm

user  system elapsed

2.10    0.01    2.14

system.time(for (i in 1:10000) x <- rnorm(1000))

user  system elapsed

2.01    0.00    2.06

“用户”是消耗在应用程序（非操作系统部分）执行的时间，“系统”是底层操作系统执行（例如磁盘读写等）部分的时间，“流逝”是经过的总时间（可以认为是前两者的总和）。一般优化时主要关注“用户”的时间

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