在 R/igraph 中可视化具有 3 层（三方）的图/网络

我有一个“分层”网络，有 3 层，比如说父母（P）、孩子（C）、孙子（G）。边缘总是指向年轻一代（专利->子代、子代->孙子或父代->孙子）。同一代中的顶点之间没有边。 该图由 3 个边列表（P_C、C_G、P_C）表示。下面给出一个简短的例子。

1）这种图/网络的正确术语是什么？三方图？因此，我认为这是一个特殊情况，因为缺乏向后连接。

2）如何将其表示为 R 中的图形对象（igraph）？

3）我可以用描述“层”的方式绘制图形，每个组（P，C，GC）的所有顶点都在相同的x坐标上对齐，从左侧的P，中间的C开始， GC在右边吗？

4）考虑到数据的分层性质，我可以检查具有这种结构的图之间的图同构吗？ （我知道对于常规图来说，它将是 graph.isomorphic() 函数）。

edge_P_C <- read.table(text="P C
A B
A C", header=T)

edge_C_G <- read.table(text="C G
B D
B E
C F", header=T)

edge_P_G <- read.table(text="P G
A G", header=T)

1. Term

我想你可以说这是一个三方图，但我不确定这个术语是否用于有向图。

2. 创建图表

创建一个图形对象（使用 igraph 包）只需rbind所有边并使用 igraph.data.frame 创建它。绑定之前，列名必须匹配。

all_edges <- do.call(rbind,
  lapply( list(edge_C_G, edge_P_C, edge_P_G), function(x) setNames(x, c("1","2")) )
)

g1 <- graph.data.frame(d = all_edges, directed = TRUE)

3. Plot

您需要在每个顶点上设置图层属性。据我了解，该层是由输入数据（三个表）隐式定义的：

v_layers_df <- unique( rbind(
  expand.grid( ID = edge_P_C$P, Layer = 1),
  expand.grid( ID = edge_P_G$P, Layer = 1),
  expand.grid( ID = edge_P_C$C, Layer = 2),
  expand.grid( ID = edge_C_G$C, Layer = 2),
  expand.grid( ID = edge_C_G$G, Layer = 3),
  expand.grid( ID = edge_P_G$G, Layer = 3)
))

v_layers <- setNames( v_layers_df$Layer, v_layers_df$ID)
V(g1)$layer <- v_layers[V(g1)$name]

通过顶点上的图层属性，您可以在自己的布局函数中使用它（修改后的 Sugiyama）：

layout.k_partite <- function(g) {
  l <- layout.sugiyama(g)$layout[,2:1]
  l[,1] <- V(g1)$layer
  l[,2] <- - l[,2] + 1 + max(l[,2])
  l
}

并这样使用它：

plot(g1, layout = layout.k_partite(g1))

4. 同构

The graph.isomorphic和其他功能igraph包应该表现得很好。