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我的目标是使用 R 中的三个包进行动态可视化：ndtv、、network和networkDynamic包。

我在网络动态时间可视化研讨会（第 7 页）中创建了一个数据集，其中包含根据此示例数据集排序的信息。

根据网络动态手册的第 49 页，上传数据集并将其转换为 networkDynamic 对象的一种方法如下：

rawEdges<-read.table(paste(path.package("networkDynamic"),"/enron_timebased3.tsv", sep=''),header=TRUE)

但是，当我尝试运行时 animation.render(rawEdges)

R 抛出一条错误消息：

第一个参数必须是网络对象。

为了解决这个问题，我创建了一个网络对象： net<-network(rawEdges)

并尝试：

animation.render(net, rawEdges)

新的错误信息：

'$<-.data.frame'(' tmp ', "initial.coords", value = c(0, 0, 0, : 替换有 34 行，数据有 26)

有谁知道如何解决这一问题？

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1 回答 1

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认为您的示例存在几个问题：

  • 您将需要创建一个networkDynamic对象，而不是网络对象
  • 您必须进行一些时间格式转换才能正确解析表格，并创建数字 ID
  • 命令render.animation()不是animation.render()

首先，让我们设置一些我们可以加载的示例数据。只需要示例数据的前 4 列：

# text version of the example data
text<-"onset    terminus    tail    head
9/6/2000    9/7/2000    mmmarcantel@equiva.com  matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    stephen.harrington@enron.com    matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    shelliott@dttus.com matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    jilallen@dttus.com  matthew.lenhart@enron.com
5/7/2001    5/8/2001    ken.shulklapper@enron.com   matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    eric.bass@enron.com matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    shelliott@dttus.com matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    bryan.hull@enron.com    matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    jilallen@dttus.com  matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    shelliott@dttus.com matthew.lenhart@enron.com
9/6/2000    9/7/2000    brook@pdq.net   matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    tlenhart@corealty.com   matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    patrick.ryder@enron.com matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    eric.bass@enron.com matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    mmmarcantel@equiva.com  matthew.lenhart@enron.com
5/7/2001    5/8/2001    tlenhart@corealty.com   matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    tlenhart@corealty.com   matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    tlenhart@corealty.com   matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    paul.lucci@enron.com    matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    jilallen@dttus.com  matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    tlenhart@corealty.com   matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    paul.lucci@enron.com    matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    bryan.hull@enron.com    matthew.lenhart@enron.com
9/5/2000    9/6/2000    shelliott@dttus.com matthew.lenhart@enron.com
8/31/2000   9/1/2000    bryan.hull@enron.com    matthew.lenhart@enron.com
8/31/2000   9/1/2000    tlenhart@corealty.com   matthew.lenhart@enron.com"

# write out the example data to an example input file
inputFile<-tempfile()
cat(text,file=inputFile)

现在，加载网络动态库

library(networkDynamic)

# read in tab-delimited example input file
timeData<-read.csv(inputFile,sep = "\t",stringsAsFactors = FALSE)
# check that it was loaded correctly
timeData

# convert the date formats into a numeric time (milliseconds)
timeData$onset<-as.numeric(as.POSIXct(timeData$onset,format='%m/%d/%Y'))
timeData$terminus<-as.numeric(as.POSIXct(timeData$terminus,format='%m/%d/%Y'))

# create a table of email address to map to numeric ids
emails<-unique(c(timeData$head,timeData$tail))

#covert ids
timeData$head<- match(timeData$head,emails)
timeData$tail<- match(timeData$tail,emails)

# convert to networkDynamic object
enronDyn<-networkDynamic(edge.spells=timeData)

# copy in the network names
network.vertex.names(enronDyn)<-emails

# load ndtv library
library(ndtv)

# compute the animation at 30-day interval
compute.animation(enronDyn,slice.par=list(start=967705200,end=989305200,interval=2592000,aggregate.dur=2592000,rule='latest'))
# render out the animation
render.animation(enronDyn)
ani.replay()

但是，您的输入数据对我来说看起来有点滑稽。我很确定原始安然电子邮件数据的时间戳比发送电子邮件的日期更精确，并且发送每封电子邮件不应该花费一整天吗？如果您可以找到具有更精确时间戳的数据版本，您将在如何呈现和分析动态事件方面拥有更大的灵活性。例如，您将知道每天发送电子邮件的顺序等。

于 2015-09-15T19:38:42.090 回答