这个函数有这么几个参数：

data,是两列关系数据，前面已经讲过了，只能两列，而且要同等长度；

dir，逻辑值，T代表有向图，F无向图；

rem.multi，逻辑，T删除重复变量并更新线权重weight，F不删除并且线权重为1。
使用方法直接init.igraph(data，dir=T,rem.multi=T)即可。

2、文本型数据

一般数据结构都可以套用上面的函数，包括平行关系型的有向、无向；文本型。其中对于文本矩阵型数据还有一个办法，参考于统计词画番外篇（一）：谁共我，醉明月？

利用igragh包中的graph_from_adjacency_matrix函数。

1. adjm?<-?matrix(sample(0:1,?100,?replace=TRUE,?prob=c(0.9,0.1)),?nc=10)??

2. g1?<-?graph_from_adjacency_matrix(?adjm?,weighted=TRUE,mode="undirected")??

3. ??

4. ???##?给稀疏矩阵行列进行命名??

5. rownames(adjm)?<-?sample(letters,?nrow(adjm))??

6. colnames(adjm)?<-?seq(ncol(adjm))??

7. g10?<-?graph_from_adjacency_matrix(adjm,?weighted=TRUE,?add.rownames="row",add.colnames="col")??

代码解读：adjm是随便构造的一个矩阵，函数；

graph_from_adjacency_matrix中，

weighted=TRUE，是否需要加入权重；
mode有directed,undirected,upper,lower,max,min,plus有这么几种，min代表把无向图中，只选取最小数字的线（1,1）与（1,2）只选择（1,1）。具体请参看函数官方解释。

add.rownames以及add.colnames，因为前面的自编译函数init.igraph可以自定义标签，这里定义名称，可以用add.rownames加入标签列，这样你可以用V（g10）$row以及V（g10）$col直接看到标签。其中还可以自己定义名字，row，col都是笔者自己定义的。

三、一些基本操作

关系网络中，每一个点的信息存放在V中，每一个线的信息存放在E中。并且通过自编译的init.igraph函数，V（g）$label以及E(g)$weight都是自带的属性。

可以生成一个空的关系网络。

并且关系网络生成之后，R里面就不是用真实的名字来做连接，是采用编号的。例如（小明-小红）是好朋友，在R里面就显示为（1-2），所以需要单独把名字属性加到序号上。

1. g<-graph.empty(directed=F)??

1、关系网络中的点集V

点集就是网络中所有的点，如有向文本型那个数据格式，包括了14个点；7条线。

（1）点集属性

点集与数据框的操作很相似，属性是可以自己赋上去的，比如V（g）$label就是赋上去的，你还可以给点集加上颜色（V(g)$color）、加上每个点的尺寸(V(g)$size)，加上分类（V(g)$member）

点集的选择跟数据框操作一样，比如我要选择群落为1的点集，就是V(g)[which(V(g)$member==1)]

比如我要选择点度数大于1的点集，V(g)[degree(g)>1]

如果我想知道一下这两个点之间是否有关系，可以用edge.connectivit函数，edge.connectivity(g,4,9) ?代表着第四个点与第九个点之间是否有连接关系。返回的0/1。0是没有线，1代表有线。

（2）点集加减操作

我想在原来的基础上加入一些点，用add.vertices

1. g<-add.vertices(g,length(labels))#关系网络中加入“点”??

如果我想减去点度数为0的点

1. （编辑：滨州站长网）

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