一.先利用word2vec訓練數據得到模型 a.利用jieba對文本進行分詞，並只提取詞性為人名的詞，去除分詞長度為1和大於4的詞 b.利用word2vec訓練分詞后的文本，並存儲 c.利用訓練后的模型計算相關度詞 d.人工過濾一些雜項(由於分詞的不准確造成) 二.利用gephi畫圖 ...

官網： https://gephi.org/ 背景： Gephi 是一款開源，免費， 跨平台的的graph 和 network 可視化工具，同時也提供了數據挖掘的相關功能 ...

1.關系網絡圖 如何來表示兩個對象之間的關系？ 把對象變成點，點的大小、顏色可以是它的兩個參數，兩個點之間的關系可以用連線來表示。連線分為無向（只是連接的導向，一些簡單的關系很容易體現）和有向（復雜網絡，連接+方向，線本身的方向代表了連接的關系同時線的粗線也可以表示線的連接強度 ...

首先做出下面的基因間相互關系圖 1.准備sif文件 data.sif 網絡數據文件 gene1 pp gene2 gene3 gene4 gene5 gene6 gene7 gene8 gene9 node.txt 網絡屬性文件 gene expgene1 0.2gene2 ...

在Gephi安裝官網中也介紹了一些如何使用該工具的方法，我將根據自己的數據和可視化的圖片進行介紹 第一步：整理數據格式，我的數據是.csv格式的（.xlsx，.xls等等） 數據第一行第一列必須是相同的，表示節點的標簽，可以不用數字表示（如：N1,M2,B3等等任意形式表示，注意 ...

　　早知道有向圖和無向圖差別沒有想象中的大我就寫到一起了。 　　函數中使用的arrow畫箭頭函數是在這個網站下的。 運行結果： ...

這期推文的封面是一張富集分析的網絡圖，來自文獻：Single cell RNA sequencing of human liver reveals distinct intrahepatic macrophage populations，算是比較新穎的富集展示方法，是用Cytoscape做的 ...

年輕人，耗子尾汁 ...