网络图教程-网络图这么画？

1、打开“绘图”工具条。

2、点选工具条里的“自选图形”,在上选项里有各种图形供选择,选出需要的图形,用鼠标左键可直接画出所需要的图形,也可以用word自带的插入剪贴画、特殊符号、插入艺术字等等工具来协助画图。

3、word的画图功能还是比较强的,几乎可以画出任何所需要的图,也可以把经常要用到的图形画好,自己建立一个图库保存起来(用文档模板保存),要用的时候用复制粘贴的办法即可。

word绘图工具栏绘图方法:

Word中画线

画直线的同时按着Shift键,将可以画出15°、30°、45°、60°、75°等具有特殊角度的直线。按住Ctrl键可画出自中间向两侧延伸的直线,同时按住这两个键则可画出自中间向两侧延伸的具有特殊角度的直线。

Word中画弧线

按住Shift键的同时可画出45度圆弧(画圆弧方法:打开绘图工具栏,单击“自选图形-->基本形状-->弧形”),按住Ctrl键可画出自中间向两侧延伸的圆弧,同时按住这两个键则可画出自中间向两侧延伸的45°圆弧,按住Alt键可画出一端固定的圆弧,同时按住Ctrl和Alt键则可画出一端固定的45°圆弧。鼠标拖动的距离决定弧线的长短,拖动的方向决定弧线开口的方向。

Word中画半圆

半圆是画不出来的,可以用其它方法代替:

先画一个正圆,再画一条线,线的长度等于圆的直径,再画一个矩形,将矩形位于圆形上方,遮住半个,不要矩形的边框色,取和圆一样的填充色。

Word画图如何在两点之间画弧线

在画图工具栏选择"自选图形"->"线条"->选中那个曲线,然后先点一下其中一个点,再点一下想要画弧线的顶端,最后双击另外一个点就可以了。

Word中画矩形

按住Shift键可绘制出一个特殊的矩形――正方形,按住Ctrl键可绘出自中间向四周延伸的矩形,同时按住这两个键则可画出自中间向四周延伸的正方形。画圆时与此类似。

word中画点

单击“椭圆工具”同时按Shift键用鼠标拖出一个小正圆,双击(或右击)该圆,在“设置自选图形格式”对话框中,填充黑色。

Word中画正圆及椭圆

单击“椭圆工具”,按住Shift键可画出一个正圆形,按住Ctrl键可画一个从起点向四周扩张的椭圆形,同时按住Shift键和Ctrl键可画出从起点向四周扩张的正圆形。

word中画阴影

①选定要添加阴影的对象;

②右击该对象,右键快捷菜单――设置自选图形格式――颜色与线条对话框――填充颜色下拉箭头――填充效果(也可以用绘图栏的快捷填充工具)――图案,在图案中选用斜线样式。仿照这个方法可以画出容器装有水的图形等。

点击菜单栏中的“绘图”(是个图标),然后最底下就出现了“绘图工具栏”,点击“绘图”――“绘图网格”――“网格设置”调到最小值就好了……

可以通过绘图工具条中的对齐与分布,对同一行,或者同一列的图形进行选择然后进行水平或者垂直对齐,达到统一的位置,最后一起组合即可。

前情回顾:

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在前面的章节中我们了解到网络图的构建,可视化,以及网络结构的特征化描述。从本章开始,我们将进入网络图建模的主题,在网络数据分析中构建与使用模型。本章主要介绍几种常见的数学模型,就像我们在学统计建模的时候,先要学习几个常见的分布模型一样。关于统计建模的一般性描述见 环境与生态统计:R语言应用 。

所谓的网络图模型是指:

其中 是所有可能的图的集合, 是 上的一个概率分布, 是参数构成的向量,该向量的所有可能取值为 。

在随机图模型(Random graphs)中,我们模仿这样的一个环境,假如一个团体中有很多的个体,之后两个人随机的认识并且成为朋友,那么随着时间的推移,这个团体会变成什么样子呢?或者说这个以人为节点,边代表好友关系的网络会是什么样子的呢?

正式地讲,随机图模型通常是指一个给定了集合 及其上的均匀概率分布 的模型。其重要作用和完备性就像统计建模中的均匀分布一样。

比较常见的随机网路模型是Erdos-Renyi model,可以通过 sample_gnp 来构建。

查看图中组件和团的情况

可以看到我们生成的随机图不是连通的,有一个 巨型组件。

经典随机网络的性质包括:平均度与期望值比较接近,度分布均匀,节点对之间最短路径上的节点相对较少等。

广义随机图模型是经典随机图模型的一般化,具体地:

在Erdos-Renyi模型之外,最常选择的特征是固定度序列。假设对于节点数为8,一半节点的度为2,另4个节点的度为3,从满足条件的图集合中均匀抽取两个。

可见两个图并非同构。

我们可以从构建一个与已知图序列相同的图:

模拟图直径减少一半,之前的聚类也减少了。

随机图模型为我们描述了在不受任何条件控制的条件下的图,可理解为数学模型的背景模型,但是现实世界里的图往往是由特定结构的。基于机制的网络图模型 把我们带入了现实世界。其中最著名的需要所小世界模型了。

小世界模型最经典的特征是既具有规则网络的高聚集性,又具有类似随机网络的小直径。相较随机图模型,小世界模型能够更好地反映真实网络的情况。就像我们人类社会一样,人以群分,六度分隔。

例如在写本笔记的时候:

媒体经常提到COVID-19呼吸道疾病的病例和死亡人数呈“指数”增长,但这些数字暗示了其他东西,一个可能具有幂律属性的“小世界”网络。这将大大不同于疾病的指数增长路径。

在介绍随机网络时提到,随机网络无法解释真实网络中存在的一些情况:局部集聚(较高的集聚系数)和三元闭合(朋友的朋友是朋友)。从网络结构来看,随机网络与真实网络的一大差异便是过低的集聚系数,所以在随机网络模型基础上进行改进时,需要要着重考虑的便是――如何在保留小网络直径这一特点的同时提高集聚系数,使得构建的模型能够对网络局部结构进行更好的刻画。

小世界的性质:

优先连接”(preferential attachment)指的是进入一个网络的新节点倾向于与节点度高的节点相连接。反过来说,一个节点如果已经接受了很多连接,那么它就越容易被新来的节点所连接。

优先连接现象最早是在1925年,由英国统计学家George Udny Yule研究的。后来科学计量之父Derek J. de Solla Price在1976年也研究了这一现象,并把它叫做积累优势(cumulative advantage)。不过,描述优先连接最著名的模型是Albert-Laszlo Barabasi和Reka Albert提出的,所以也被叫做BarabásiCAlbert模型或BA模型。它的基本形式非常简明:一个新的节点i连接到网络里某个已有节点j的概率,就是节点j的度占全部已有节点的度之和的比重。

BA模型的节点度符合幂律分布,生成的是一个无标度网络(scale-free network)。

网络无标度性的形成有两个基本的要素:一是网络生长,也就是新的节点加入网络的过程;二是网络生长过程当中的优先连接。

ba网络的性质

如开头所言,随机网络作为网络的背景,它经常用来评估网络特征的显著性:即,待观测的网络与随机网络有多大程度的不一样?

假设我们有一个来自某种观测的图,此处称为 ,而我们对某些结构特征感兴趣,不妨称为 。在很多情况下,自然会考虑 是否是显著的,即在某种意义上是不寻常的和超预期的。这一过程很像我们的统计推断过程 统计推断概述 。

生成参考分布

而真实的我们数据的社团数是:

可以说是很显著的了。这时,你要问为什么?

评估小世界性的一种经典方法是:针对待观测网络以及可能观测到的/经过适当修饰的经典随机图,比较两者聚类系数和平均(最短)路径的长度。如果出现小世界性:

评估有向图的小世界性:

0.5501073 > 0.2548 ; 2.148485 > 1.858 具有一定程度的小世界性质。

#:~:text=Generalized%20random%20graph%20models%20%28such%20as%20the%20con

,combines%20high%20clustering%20with%20short%20path%20lengths%20is

1.搜索进入“亿图在线”,点击“开始作图”按钮。

2.新建逻辑网络图。依次点击“网络图”-“逻辑网络图”。然后从例子库中,选择一个模板...

3.点击画布中的逻辑网络图,再点击左侧的符号库,通过修改不同的符号即可改变画布中的逻辑网络...

4.双击文本框,替换逻辑网络图模板里的文字。

5.完成逻辑网络图的绘制后,可以点击右上角的保存、下载、打印、分享等按钮,对绘制好的逻辑网络...