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print.igraphHRG {igraph}

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将分层随机图模型打印到屏幕

描述

igraphHRG 对象可以以两种形式打印到屏幕：作为树或作为列表，具体取决于 print 函数的 type 参数。 默认情况下，使用 auto 类型，该类型为小图选择 tree，为大图选择 simple (=list)。 tree 格式如下所示

Hierarchical random graph, at level 3:
g1        p=   0  
'- g15    p=0.33  1 
   '- g13 p=0.88  6  3  9  4  2  10 7  5  8 
'- g8     p= 0.5  
   '- g16 p= 0.2  20 14 17 19 11 15 16 13
   '- g5  p=   0  12 18  

这是一个具有 20 个顶点的图，并打印了拟合的分层随机图的前三个级别。 HRG 的根节点始终是顶点组 #1（打印输出中的“g1”）。 根据拟合模型，g1 的左子树中的顶点对以零概率连接到右子树中的顶点。 g1 有两个子组，g15 和 g8。 g15 有一个单个顶点的子组（顶点 1）和另一个更大的子组，该子组在较低级别包含顶点 6、3 等。 plain 打印更简单且生成速度更快，但视觉效果较差

Hierarchical random graph:
g1  p=0.0 -> g12 g10   g2  p=1.0 -> 7 10      g3  p=1.0 -> g18 14    
g4  p=1.0 -> g17 15    g5  p=0.4 -> g15 17    g6  p=0.0 -> 1 4       
g7  p=1.0 -> 11 16     g8  p=0.1 -> g9 3      g9  p=0.3 -> g11 g16   
g10 p=0.2 -> g4 g5     g11 p=1.0 -> g6 5      g12 p=0.8 -> g8 8      
g13 p=0.0 -> g14 9     g14 p=1.0 -> 2 6       g15 p=0.2 -> g19 18    
g16 p=1.0 -> g13 g2    g17 p=0.5 -> g7 13     g18 p=1.0 -> 12 19     
g19 p=0.7 -> g3 20

它以屏幕宽度允许的列数，列出每个内部节点的两个子组。

用法

## S3 method for class 'igraphHRG'
print(x, type = c("auto", "tree", "plain"), level = 3, ...)

参数

x	要打印的 igraphHRG 对象。
type	如何打印树状图，请参见下面的详细信息。
level	要从树状图中打印的顶层级别数。
...	其他参数，当前未使用。

值

分层随机图模型本身，不可见。

参见

其他分层随机图函数：consensus_tree(), fit_hrg(), hrg-methods, hrg_tree(), hrg(), predict_edges(), print.igraphHRGConsensus(), sample_hrg()

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