Gephi的使用教程

一、安裝和基本使用

Gephi是一個免費的開源的網路分析和可視化軟體，它能夠讓你輕鬆地處理和可視化各種複雜的網路數據。這個軟體當前支持Windows，Mac和Linux系統，並且安裝十分方便。Gephi的官方網站提供了完整的安裝包和安裝教程。安裝後，可以直接開始使用。

在開始使用之前，你需要將你的數據導入Gephi中。你可以從Excel或類似的軟體中將你的數據導出為csv格式，然後使用Gephi的”導入電子表格”功能導入數據。你也可以使用Gephi默認支持的格式，如gdf，graphml等

Gephi的主界面非常直觀和易用。它由幾個核心組件組成，包括網路編輯器、屬性編輯器、數據表、過濾器、統計信息面板、預覽面板、互動式控制台等等。你可以通過這些組件輕鬆地添加、修改和刪除網路節點和邊緣，並且設置網路的外觀和顏色。

二、網路分析

Gephi還具有強大的網路分析功能，可以幫助你分析網路的各種性質和特徵。例如，你可以使用節點度來檢測哪些節點是最活躍的或者使用社區檢測來發現那些密切連接的節點。以下是使用度中心性分析來檢測節點活躍程度的代碼示例：

// 獲取節點的度
Degree degree = new Degree();
degree.execute(graphModel, attributeModel);

// 獲取圖形化電子表格
RankingController rc = Lookup.getDefault().lookup(RankingController.class);
Ranking degreeRanking = rc.getModel().getRanking(Ranking.NODE_ELEMENT, Ranking.DEGREE_RANKING);

// 將顏色映射到度上
ColorTransformer degreeColor = new Lookup.
    getTransformerFactory().
    getColorTransformer(degreeRanking);
Partition partition = new Partition.Color(degreeColor);
partition.setName("Degree");
partitionManager.addPartition(partition);
RankingNodeColorTransformer colorTransformer = new RankingNodeColorTransformer(rc);

// 將節點顏色應用到分區上
colorTransformer.setPartition(partition);
rc.transform(degreeRanking, colorTransformer);

上面的代碼展示了如何使用Gephi API使用度中心性來著色節點。首先，我們需要獲取節點的度，然後獲取圖形化電子表格，將節點的度值和顏色映射到框架中，並使用排名節點顏色轉換器將顏色應用於節點。

三、網路可視化

Gephi最強大之處在於它的網路可視化功能，它可以讓你的網路數據更生動和直觀。你可以使用圖像分析來調整和優化圖形的外觀，比如調整節點的大小、顏色、形狀等等。以下是修改節點顏色和大小的代碼示例：

// 獲取節點顏色
Partition nodePartition = partitionManager.getPartition(nodeColorAttribute, false);
if (nodePartition == null) {
    nodePartition = nodePartition.createDefaultPalette();
    partitionManager.addPartition(nodePartition);
}
Ranking nodeRanking = rankingModel.getNodeRanking();
AbstractColorTransformer colorTransformer =
    (AbstractColorTransformer) Lookup.getDefault().
    getTransformerFactory().getColorTransformer(
    nodeRanking, AbstractColorTransformer.DEFAULT_COLOR_SCALE);
((PartitionNodeColorTransformer) colorTransformer).setColors(nodePartition.getColors());
colorTransformer.transform(nodeRanking);
    
// 修改節點大小
Column nodeSizeColumn = attributeModel.getNodeTable().getColumn(nodeSizeAttribute);
Column nodeCategoryColumn = attributeModel.getNodeTable().getColumn(nodeCategoryAttribute);
Column lineCategoryColumn = attributeModel.getEdgeTable().getColumn(lineCategoryAttribute);
for (Node node : vg.getNodeSet()) {
    NodeData nodeData = lookup.getNodeData(node.getLookup().lookup(NodeData.class));
    float size = getNodeSize(nodeData, nodeSizeColumn, nodeCategoryColumn, lineCategoryColumn);
    node.setSize(size);
}

上面的代碼展示了如何使用Gephi API修改節點顏色和大小。首先，我們獲取節點的顏色。如果節點沒有顏色，就使用一個默認的顏色條進行著色。然後，我們修改節點的大小。我們獲取節點大小所需的所有數據，然後使用上述方程式計算節點的大小，並將其設置為節點的大小屬性。

四、布局和排版

布局和排版是Gephi的另一個重要功能。布局可以優化節點的位置和空間，以便網路更易於理解。排版可以調整節點的位置和順序，使網路更易於瀏覽。以下是使用ForceAtlas2布局演算法對網路進行布局的代碼示例：

ForceAtlas2 layout = new ForceAtlas2Builder().buildLayout();
layout.setGraphModel(graphModel);
layout.resetPropertiesValues();
layout.setEdgeWeightInfluence(0.5);
layout.setGravity(1.0);
layout.setScalingRatio(10.2);
layout.setAdjustSizes(true);
layout.setBarnesHutOptimize(true);
layout.setJitterTolerance(0.1);
layout.setLinLogMode(true);
layout.setOutboundAttractionDistribution(false);
layout.setScalingRatio(2.0);
layout.setStrongGravityMode(false);
layout.setGravity(1.0);
layout.setThreadsCount(8);
layout.initAlgo();
while (layout.canAlgo()) {
    layout.goAlgo();
}

上述代碼展示了如何使用Gephi API使用ForceAtlas2布局演算法對網路進行重新布局。我們首先使用ForceAtlas2Builder構建一個布局演算法實例，設置各種屬性。然後，我們初始化布局演算法並調用goAlgo（）循環主動布局，直到最後不再有節點移動。

五、導出和保存

Gephi還提供了導出和保存數據的功能。你可以將可視化數據導出為各種格式，包括PNG、JPEG、PDF、GEXF等等。以下是將網路保存為GEXF格式的示例代碼：

File gexfFile = new File("output.gexf");
ExportController ec = Lookup.getDefault().lookup(ExportController.class);
ec.exportFile(gexfFile, new GEXFFileExporter());

上述代碼展示了如何使用Gephi API將當前的網路保存為GEXF格式的文件。我們首先創建一個File實例，指定文件名和存儲路徑。然後，我們使用ExportController和GEXFFileExporter將網路導出為GEXF格式文件。

六、總結

在本教程中，我們涵蓋了Gephi的許多重要特徵和功能。我們首先介紹了Gephi的安裝和使用，然後介紹了它的網路分析、可視化、布局和排版、導出和保存等功能。希望本教程對您了解和學習Gephi有所幫助，並且希望您能使用Gephi創建各種複雜的網路圖形！