GraphPlot

GraphPlot[g]

グラフ g のプロットを生成する．

GraphPlot[{e1,e2,…}]

辺 eiのあるグラフのプロットを生成する．

GraphPlot[{…,w[ei],…}]

記号ラッパー w で定義された特徴で eiをプロットする．

GraphPlot[{vi 1vj 1,…}]

規則 vikvjkを使ってグラフ g を指定する．

GraphPlot[m]

隣接行列 m を使ってグラフ g を指定する．

詳細とオプション

例題

すべて開くすべて閉じる

例  (3)

グラフをプロットする：

辺の規則で指定されたグラフをプロットする：

隣接行列で指定されたグラフをプロットする：

スコープ  (11)

グラフ指定  (6)

グラフを使ってグラフを指定する：

規則のリストを使ってグラフを指定する：

密な隣接行列を使ってグラフを指定する：

疎な隣接行列を使ってグラフを指定する：

グラフの集合にGraphDataを使う：

疎行列の集合にExampleDataを使う：

グラフのスタイル付け  (5)

辺にラベルを与える：

頂点ラベルを与える：

辺を矢印として示す：

異なるパッキング法を用いて非連結グラフをプロットする：

非常に大きいグラフについては，頂点を全く描かない方がよい場合が多い：

オプション  (71)

DataRange  (1)

頂点座標の範囲を指定する：

DirectedEdges  (1)

辺の方向を示す：

GraphLayout  (66)

"BalloonEmbedding"  (6)

親頂点を中心とした包含円の中に各頂点を置く：

"BalloonEmbedding"は木グラフに最も適している：

オプション"EvenAngle"->Trueを使って包含円の中に頂点を均等に置く：

"OptimalOrder"->Trueの設定のとき，頂点順序は角分解と縦横比を最適化する：

オプション"RootVertex"->v を使って根頂点を設定する：

"SectorAngles"->s を使って扇形の大きさを制御する：

"BipartiteEmbedding"  (1)

2部分割に基づいて頂点を2つの垂直線上に置く：

"CircularEmbedding"  (2)

頂点を円周上に置く：

オプション"Offset"->offset を使ってオフセットの角度を指定する：

"CircularMultipartiteEmbedding"  (2)

頂点分割に基づいて頂点を多角形の輪郭線上に置く：

"VertexPartition"->partition を使って頂点分割を指定する：

"DiscreteSpiralEmbedding"  (3)

頂点を離散螺線上に置く：

"DiscreteSpiralEmbedding"は経路グラフに最も適している：

"OptimalOrder"->Trueの設定のとき，離散螺線上にきれいに置かれるように頂点が並べ替えられる：

"GridEmbedding"  (2)

頂点を格子上に置く：

"Dimension"->dim を使って格子の次元を指定する：

"HighDimensionalEmbedding"  (2)

バネ電気埋込みに基づいて頂点を高次元に置き，下に投影する：

"RandomSeed"->int を使って頂点の初期位置を計算する乱数生成器のシードを指定する：

"LayeredEmbedding"  (6)

非隣接層間の辺を最少にするようにして，頂点をいくつかの層に置く：

"LayeredEmbedding"は木グラフに最も適している：

オプション"LayerSizeFunction"->func を使って相対的な高さを指定する：

オプション"RootVertex"->v を使って根ベクトルを設定する：

オプション"LeafDistance"->d を使って葉の距離を設定する：

オプション"Orientation"->o を使って方向が異なる木を描画する：

"LayeredDigraphEmbedding"  (3)

頂点を連続する層に置く：

オプション"RootVertex"->v を使って根頂点を設定する：

オプション"Orientation"->o を使って方向が異なる木を描画する：

"LinearEmbedding"  (2)

頂点を直線上に置く：

オプション"Method"->m を使ってアルゴリズムを指定する：

"MultipartiteEmbedding"  (2)

頂点分割に基づいて頂点を複数の線格子の上に置く：

"VertexPartition"->partition を使って頂点分割を指定する：

"PlanarEmbedding"  (1)

辺交差なしで頂点を平面上に置く：

"RadialEmbedding"  (2)

頂点を同心円上に置く：

オプション"RootVertex"->v を使って根頂点を設定する：

"RandomEmbedding"  (1)

頂点をランダムに置く：

"SpectralEmbedding"  (2)

相互距離の二乗の加重和が最小になるように頂点を置く：

オプション"RelaxationFactor"->r を使って，緩和ラプラス行列に基づくレイアウトを得る：

"SpiralEmbedding"  (2)

頂点を螺線上に置く：

"OptimalOrder"->Trueの設定では，頂点は螺線上にきれいに置かれるように並べ替えられる：

"SpringElectricalEmbedding"  (12)

各頂点が電荷を持ち，各辺がバネに対応する場合に，力学的エネルギーおよび電気エネルギーが最小になるように頂点を置く：

"EdgeWeighted"->Trueの設定のときは，辺の重みが使われる：

オプション"EnergyControl"->e を使って最小化の最中の系の総エネルギーに対する制限を指定する：

"InferentialDistance"->d を使って，そこを超えると頂点間のインタラクションが存在しないと仮定されるカットオフ距離を指定する：

"MaxIteration"->it を使ってエネルギーを最小にするために使われる反復の最大数を指定する：

"Multilevel"->method を使って，グラフを粗くする再帰的手順で使われるメソッドを指定する：

"Octree"->Trueの設定のときは，反発力の計算に（三次元の）八分木のデータ構造あるいは（二次元の）四分木データ構造が使われる：

"RandomSeed"->int を使って初期の頂点位置を計算する乱数生成器のシードを指定する：

"RepulsiveForcePower"->r を使って，反発力の距離による減衰の速度を制御する：

"StepControl"->method を使って，エネルギーの最小化の最中にどのようにステップ長を変更するか定義する：

"StepLength"->r を使って，頂点の移動のための初期ステップ長を指定する：

"Tolerance"->r を使って，エネルギーの最小化過程の終了に使われる許容度を指定する：

"SpringEmbedding"  (10)

各辺がバネに相当するときに力学的エネルギーを最小化するように頂点を置く：

"EdgeWeighted"->Trueと設定すると，辺の重みが使われる：

オプション"EnergyControl"->e を使って最小化中の系の総エネルギーに対する制限を指定する：

"InferentialDistance"->d を使って，それを超えては頂点間の相互作用が存在しないと仮定されるカットオフ距離を指定する：

"MaxIteration"->it を使って，エネルギーを最小化しようとする過程で使用する最大反復回数を指定する：

"Multilevel"->method を使って，グラフを粗くする再帰的手順で使われるメソッドを指定する：

"RandomSeed"->int を使って，初期頂点位置を計算する乱数生成器のシードを指定する：

"StepControl"->method を使って，エネルギーの最小化の過程でどのようにステップ長を修正するかを定義する：

"StepLength"->r を使って，頂点の移動に使う初期ステップ長を指定する：

"Tolerance"->r を使って，エネルギーの最小化過程を終了するために使う許容度を指定する：

"StarEmbedding"  (3)

頂点を星型に置く：

オプション"Offset"->offset を使ってオフセットの角度を指定する：

オプション"Center"->center を使って中心を指定する：

"TutteEmbedding"  (2)

辺の交差なしで近傍への距離を最小にして頂点を置く：

"TutteEmbedding"は3連結平面グラフにしか使えない：

PlotStyle  (3)

グラフの全体的なスタイルを指定する：

PlotStyleを，より優先度が高いVertexShapeFunctionと組み合せることができる：

PlotStyleを，より優先度が高いEdgeShapeFunctionと組み合せることができる：

アプリケーション  (27)

基本的なアプリケーション  (3)

頂点と辺にラベルを付ける：

"BalloonEmbedding"でグラフをプロットする：

大きいグラフを可視化する：

グラフ理論  (5)

完全グラフを10個のノードでプロットする：

ランダムグラフを10個のノードでプロットする：

可能な辺の1%が書き込まれたランダムグラフ：

単純な関係を示したグラフ：

ランダムな置換のグラフを描画する：

言語データあるいは地理データ  (3)

辞書中の「近隣」語のネットワークを生成する：

語の隣接文字間に辺を挿入した単語グラフ：

南アメリカの隣接諸国を示す：

数の特性  (11)

公約数を持つ数：

公約数を持たない数：

数をその数に1ビット挿入したものと繋ぐ：

数をその数に0ビット挿入したものと繋ぐ：

数をその数から1ビット引いたものと繋ぐ：

数をその数と1ビット違うものと繋ぐ：

数をその数の1ビット逆の数と繋ぐ：

数をその数を1ビット右に回転させたものと繋ぐ：

数をその数を1ビット左に回転させたものと繋ぐ：

数をその数の最終ビットを落としたものと繋ぐ：

数をその数の最初のビットを落としたものと繋ぐ：

疎な検定行列  (3)

NASAのラングレー(Langley)研究センターによる構造に関係する疎な検定行列：

測地線ドームの有限要素モデルに関連する疎な検定行列：

ArrayPlotあるいはMatrixPlotを使って疎行列を表示する：

有限状態図  (2)

C言語の前処理プログラムを表している有限状態図：

文字列のマッチングの有限状態図：

特性と関係  (8)

LayeredGraphPlotを有向グラフの階層スタイル描画に使う：

TreePlotをツリー描画の異なるタイプに使う：

GraphPlot3Dを使って3Dのグラフィックスを描画する：

GraphDataを定義済みのグラフと特性の大規模なコレクションに使う：

接続性を求め，これをプロットする：

VertexCoordinatesを使ってGraphDataが提供する埋め込みを使う：

PolyhedronDataを多面体と特性の大規模なコレクションに使う：

定義済みの埋込みと比較する：

ExampleDataを疎行列の大きい集合に使う：

GeoGraphValuePlotを使って地理ネットワーク上に値を表示する：

GeoGraphPlotを使って地理位置間の関係を地図上にプロットする：

Wolfram Research (2007), GraphPlot, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/GraphPlot.html （2019年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2007), GraphPlot, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/GraphPlot.html （2019年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2007. "GraphPlot." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2019. https://reference.wolfram.com/language/ref/GraphPlot.html.

APA

Wolfram Language. (2007). GraphPlot. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/GraphPlot.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2024_graphplot, author="Wolfram Research", title="{GraphPlot}", year="2019", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/GraphPlot.html}", note=[Accessed: 25-November-2024 ]}

BibLaTeX

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