Я пытаюсь применить сценарий, предложенный в другом сообщении на этом форуме, для сопоставления размера вершины с меткой: Соответствие размера вершины размеру метки в igraph. Решение для функции plot отлично работает, но тот же синтаксис нельзя использовать для функции tkplot. Замена plot на tkplot возвращает сообщение об ошибке. Мне нужно использовать последний, потому что моя фигура имеет много вершин и слишком длинные метки вершин, и я хочу иметь возможность корректировать положение вершин вручную. Кто-нибудь может помочь?
Используйте tkplot в igraph при сопоставлении размера вершины с меткой
30.09.2013
Ответы:
1
На самом деле это не ответ на ваш вопрос, а обходной путь. Используйте tkplot() для построения вершин, отрегулируйте позиции вершин, затем запросите позиции с помощью tkplot.getcoords() и используйте возвращенные координаты в plot().
30.09.2013
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..