Rgraphviz ನಲ್ಲಿ ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ನೋಡ್ ನಿಯೋಜನೆ
ಆರ್ ನಲ್ಲಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಸ್ಥಾನೀಕರಣಗೊಳಿಸುವುದು ಒಂದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಬಳಸುವುದು Rgraphviz ಪ್ಯಾಕೇಜ್, ನೋಡ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಲು ನಾವು ಪಿಒಎಸ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತಾರೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನುಗ್ಗು ವಿನ್ಯಾಸಗಳು. 🧐
ಗ್ರಾಫ್ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಾಧನಗಳು ಅವಶ್ಯಕ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ಮತ್ತು ಬೇಸಿಯನ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು. ಆಗಾಗ್ಗೆ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಚಾಪಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುವುದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ. ಆದರೆ ನಮ್ಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ದೃ ust ವಾದ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಗೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಹೇಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು?
ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನೋಡ್ಗಳು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬದಲಾದರೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವು ಅದರ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪಿಒಎಸ್ ವಾದವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಲಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಸ್ಥಿರವಾದ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸಬಹುದು. 📌
ಈ ಲೇಖನವು ಬಳಸಲು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ pos ಇದರ ಗುಣಲಕ್ಷಣ Rgraphviz. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ-ರಚನಾತ್ಮಕ ಗ್ರಾಫ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ನಿಮ್ಮ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳ ಮೇಲೆ ಹಿಡಿತ ಸಾಧಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಾ? ನಾವು ಧುಮುಕುವುದಿಲ್ಲ! 🚀
| ಸ ೦ ತಾನು | ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ |
|---|---|
| agopen() | Rgraphviz ಬಳಸಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಗ್ರಾಫ್ ವಸ್ತುವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನೋಡ್ ಸ್ಥಾನಗಳಂತಹ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಗ್ರಾಫ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ. |
| amat() | ಗ್ರಾಫ್‌ನ ರಚನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ Bnlearn ನಲ್ಲಿರುವ ಬೇಸಿಯನ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಪಕ್ಕದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. |
| igraph.from.graphNEL() | ಸುಲಭವಾದ ಕುಶಲತೆಗಾಗಿ ಗ್ರಾಫ್ನಲ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು (RGRAPHVIZ ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ) EGRAPH ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. |
| norm_coords() | ನಿಗದಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಸಮನ್ವಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕರೂಪದ ಗ್ರಾಫ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. |
| layout.grid() | ಗ್ರಾಫ್ ನೋಡ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಗ್ರಿಡ್ ಆಧಾರಿತ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಆದೇಶಿಸಿದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. |
| agwrite() | ಗ್ರಾಫ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಡಾಟ್ ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಗ್ರಾಫ್ವಿಜ್ ಬಳಸಿ ಬಾಹ್ಯ ಕುಶಲತೆ ಅಥವಾ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. |
| readLines() | ಡಾಟ್ ಫೈಲ್‌ನ ವಿಷಯವನ್ನು ಆರ್ ಅಕ್ಷರ ವೆಕ್ಟರ್ ಆಗಿ ಆರ್ ಆಗಿ ಓದುತ್ತದೆ, ನೋಡ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. |
| grep() | ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಡಾಟ್ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ (ಉದಾ., ನೋಡ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು) ಹುಡುಕಾಟಗಳು. |
| gsub() | ನೋಡ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ಹೊಸ ಸ್ಥಾನ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಡಾಟ್ ಫೈಲ್‌ನೊಳಗೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನೋಡ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. |
| system("neato ...") | ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ಡಾಟ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ದೃಶ್ಯ output ಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ (ಉದಾ., ಪಿಡಿಎಫ್) ನಿರೂಪಿಸಲು ಗ್ರಾಫ್‌ವಿಜ್‌ನಿಂದ ನೀಟೊ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. |
Rgraphviz ನಲ್ಲಿ ನೋಡ್ ಸ್ಥಾನೀಕರಣವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸವಾಲುಗಳು ಗ್ರಾಫ್ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ನೋಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಚುಗಳನ್ನು ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ನಾವು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ Rgraphviz ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು, ನೋಡ್ಗಳು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪಕ್ಕದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬಳಸಿ ನಿರ್ದೇಶಿತ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ, ನೋಡ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾನ bnlearn ಮತ್ತು ಇಸಿಗರ್ಫ್ ಈ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು RGRAPHVIZ ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಸ್ವರೂಪವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳಂತಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ನಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. 📊 📊 📊
ನೋಡ್ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು, ನಾವು ಲೇ layout ಟ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಗಡಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣ. ಯಾನ layout.grid ಕಾರ್ಯವು ರಚನಾತ್ಮಕ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ನೋಡ್ಗಳು ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಾರ್ಮ್_ಕಾರ್ಡ್ಸ್ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾಪಕಗಳು ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಇದು ಅನಗತ್ಯ ಅತಿಕ್ರಮಣಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ ಸವಾಲು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ ಗಡಿ ಕಾರ್ಯ, RGRAPHVIZ ನ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಅತಿಕ್ರಮಿಸಬಹುದು. ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಸ್ಥಾನಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಸಾಕು, ಆದರೆ ಹೊಂದಿಸದೆ ಗಡಿ ನಿಜವೆಂದು ಗುಣಲಕ್ಷಣ, ಲೇ layout ಟ್ ಎಂಜಿನ್ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮರುಹೊಂದಿಸಬಹುದು.
ಡಾಟ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನವು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಫ್ ರಚನೆಯನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಶಪಿಸು, ನಾವು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ನೋಡ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ನಂತರ ನೋಡ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಡಾಟ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಸುವುದು ಗುದ್ದು, ನಾವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಿದ ಸ್ಥಾನದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತೇವೆ, ನೋಡ್ಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಾವು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ನುಗ್ಗು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ಆಜ್ಞಾ ಸಾಲಿನ ಸಾಧನ, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ರಚನೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಫೈಲ್ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಹಂತಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪರಿಹಾರವಾಗಿರಬಾರದು. 🛠
ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವಂತಹ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು, ಅಂಶಗಳ ನಡುವೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನೋಡ್ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ರೇಖಾಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ, ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಇಡುವುದರಿಂದ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಹರಿವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. RGRAPHVIZ ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ವಿಭಿನ್ನ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಉಳಿಯುವ ಸುಸಂಘಟಿತ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಬಹುದು. ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ರಚನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಒಳನೋಟಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಪಿಒಎಸ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣದೊಂದಿಗೆ RGRAPHVIZ ನಲ್ಲಿ ನೋಡ್ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು
ಆರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು rgraphviz ನಲ್ಲಿ ನೋಡ್ ಸ್ಥಾನೀಕರಣದ ಅನುಷ್ಠಾನ
# Load necessary librarieslibrary(bnlearn)library(Rgraphviz)library(igraph)# Create an adjacency matrix for a graphadj <- matrix(0L, ncol=9, nrow=9, dimnames=list(LETTERS[1:9], LETTERS[1:9]))adj[upper.tri(adj)] <- 1# Convert adjacency matrix to graphNEL objecte <- empty.graph(LETTERS[1:9])amat(e) <- adjg <- as.graphNEL(e)# Define layout positionsig <- igraph.from.graphNEL(g)lay <- layout.grid(ig)lay <- setNames(data.frame(norm_coords(lay, -100, 100, -100, 100)), c("x", "y"))# Set positions in RGraphvizrownames(lay) <- nodes(e)pos <- lapply(split(lay, rownames(lay)), unlist)# Create graph with fixed positionsz <- agopen(g, "gg", nodeAttrs=list(pos=pos, pin=setNames(rep(TRUE, length(nodes(e))), nodes(e))), layoutType="neato")
ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನ: ಸ್ಥಿರ ನೋಡ್ ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಡಾಟ್ ಫೈಲ್ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು
RGRAPHVIZ ಸ್ಥಾನಕ್ಕಾಗಿ ಡಾಟ್ ಫೈಲ್ ಬಳಸಿ ಪರ್ಯಾಯ ಅನುಷ್ಠಾನ
# Generate an RGraphviz objectz <- agopen(g, "gg")agwrite(z, "graph.dot")# Extract and modify positionslay1 <- do.call(paste, c(lay, sep=","))pos <- paste('pos = "', lay1, '!"')# Read and modify DOT filerd <- readLines("graph.dot")id <- sapply(paste0("label=", nodes(e)), grep, rd)for (i in seq(id)) {rd[id[i]] <- gsub(names(id)[i], paste(names(id)[i], pos[i], sep="\n"), rd[id[i]])}# Output and render with fixed positionscat(rd, file="fixed_graph.dot", sep="\n")system("neato fixed_graph.dot -n -Tpdf -o output.pdf")
ಸಂಕೀರ್ಣ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ RGRAPHVIZ ನಲ್ಲಿ ನೋಡ್ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು
ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ Rgraphviz, ದೃಶ್ಯೀಕರಣದೊಳಗೆ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಜೋಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ಗಡಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಸ್ಥಾನೀಕರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳು ಗ್ರಾಫ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಒಂದು ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆ ಅಂಚಿನ ತೂಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಲು. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗೆ ಅವುಗಳ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ನಾವು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಬಹುದು, ಅನಗತ್ಯ ಅತಿಕ್ರಮಣಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮತ್ತೊಂದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಬಳಕೆ ಉಪಗ್ರಂಥಿಗಳು ನೋಡ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು. ಸಂಬಂಧಿತ ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಸಬ್‌ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳಾಗಿ ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, RGRAPHVIZ ಅವುಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಘಟಕವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂತರವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಾಗ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಬೇಸಿಯನ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ರಮಾನುಗತ ರಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ನೋಡ್ಗಳು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರಬೇಕು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ ,ಂತಹ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಶ್ರೇಣಿ = ಅದೇ ಡಾಟ್ ಫೈಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ನೋಡ್ಗಳು ಒಂದೇ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೊನೆಯದಾಗಿ, rgraphviz ಅನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ggplot2 ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ರ್ಗ್ರಾಫ್‌ವಿಜ್ ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ggplot2 ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸ್ಟೈಲಿಂಗ್, ಲೇಬಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ವರದಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಈ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಇದು ರಚನೆ ಮತ್ತು ಸೌಂದರ್ಯದ ಮನವಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನಾವು ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಸುಸಂಘಟಿತ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. 📊
Rgraphviz ನಲ್ಲಿ ನೋಡ್ ಸ್ಥಾನೀಕರಣದ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
- Rgraphviz ನಲ್ಲಿ ನೋಡ್ಗಳು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವುದು ಹೇಗೆ?
- ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ pin=TRUE ಬಳಸುವ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವಾಗ pos, ಅಥವಾ ಬಳಕೆ neato ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ.
- ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಅಂಚುಗಳ ವಕ್ರತೆಯನ್ನು ನಾನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬಹುದೇ?
- ಹೌದು, ನೀವು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು splines ಎಡ್ಜ್ ವಕ್ರತೆಯನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಡಾಟ್ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣ.
- ರಚನಾತ್ಮಕ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ವಿನ್ಯಾಸ ಪ್ರಕಾರ ಯಾವುದು?
- ಕ್ರಮಾನುಗತ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ಬಳಸಿ dot; ಬಲ-ನಿರ್ದೇಶಿತ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಿಗಾಗಿ, neato ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
- ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ ನೋಡ್ಗಳು ಸ್ಥಿರ ಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುವುದನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು?
- ಉಪಯೋಗಿಸು pos ಸ್ಪಷ್ಟ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ pin=TRUE ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು.
- ವರ್ಗಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಿದೆಯೇ?
- ಹೌದು, ನೋಡ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ವಿವರಿಸಿ nodeAttrs=list(fillcolor="red") ಅಥವಾ ಡಾಟ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿ.
ಸ್ಥಿರ ನೋಡ್ ಸ್ಥಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಫ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು
Rgraphviz ನಲ್ಲಿ ನೋಡ್ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸರಿಯಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸರಿಯಾದ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಗಡಿ ಮತ್ತು ಗಡಿ ನೋಡ್ಗಳು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಉಳಿದಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಗಳಲ್ಲಿನ ವಿರೂಪಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್‌ನೊಳಗಿನ ಸಂಬಂಧಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಸುಧಾರಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ಡಾಟ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ ಸ್ಟೈಲಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ggplot2 ಗ್ರಾಫ್ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು. ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬಳಕೆದಾರರು ಸಂಕೀರ್ಣ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಶೋಧನೆ ಅಥವಾ ವ್ಯವಹಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗಾಗಿ, ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ದತ್ತಾಂಶ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. 🖥
Rgraphviz ನೋಡ್ ಸ್ಥಾನೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
- Rgraphviz ಮತ್ತು graphviz ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು: ಬಯೋಕಾಂಡಕ್ಟರ್ - rgraphviz
- ನೋಡ್ ಸ್ಥಾನೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅಧಿಕೃತ ಗ್ರಾಫ್ವಿಜ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಉಲ್ಲೇಖ: ಗ್ರಾಫ್ವಿಜ್ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
- ಬೇಸಿಯನ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ ರಚನೆಗಳಿಗಾಗಿ r bnlearn ಪ್ಯಾಕೇಜ್: bnlearn - ಪಕ್ಕದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು
- RGRAPHVIZ ನಲ್ಲಿ ನೋಡ್ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಕುರಿತು ಸ್ಟಾಕ್ ಓವರ್‌ಫ್ಲೋ ಚರ್ಚೆ: ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಓವರ್‌ಫ್ಲೋ - rgraphviz ನೋಡ್ ಸ್ಥಾನೀಕರಣ
- ಗ್ರಾಫ್ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಆರ್ ನಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು: Rpubs - ಗ್ರಾಫ್‌ವಿಜ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಫ್ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ