如何访问存储到用.muate()函数计算的图形投影中的节点属性？

要访问存储在通过 `mutate()` 函数计算的图形投影中的节点属性，需要使用 `ggplot_build()` 函数，该函数返回一个列表，其中包含了绘图对象的数据结构。这个列表中有一个名为 `data` 的元素，它包含了数据框，其中存储了所有图形对象的属性。

通过 `ggplot_build()` 函数返回的列表中，每个元素都对应着绘图对象中的一个图层，因此需要先确定要访问哪个图层的节点属性。然后可以使用 `$` 运算符和节点属性的名称来访问数据框中的对应列。

例如，假设要访问名为 `my_layer` 的图层中名为 `my_variable` 的节点属性，可以使用以下代码：

p <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point()
p_build <- ggplot_build(p)
my_data <- p_build$data[[my_layer]]
my_variable_values <- my_data$my_variable

其中 `p` 是原始的 `ggplot` 对象，`my_layer` 和 `my_variable` 分别是要访问的图层和节点属性的名称。`my_data` 是包含了 `my_layer` 图层中所有节点属性的数据框，`my_variable_values` 则是包含了 `my_variable` 列中所有值的向量。

相关问题

怎样在python中给一个无节点属性的图生成节点属性？

### 回答1：
可以使用 python 的第三方图论库（如 networkx）来生成节点属性。首先，需要创建一个空的图，然后使用图中的 add_node() 方法来添加节点，并使用 set_node_attributes() 方法为节点添加属性。例如：

import networkx as nx

# Create an empty graph
G = nx.Graph()

# Add nodes to the graph
G.add_nodes_from([1, 2, 3])

# Define node attributes
node_attributes = {1: {'color': 'red', 'shape': 'circle'},
                   2: {'color': 'blue', 'shape': 'square'},
                   3: {'color': 'green', 'shape': 'triangle'}}

# Set node attributes
nx.set_node_attributes(G, node_attributes)

也可以在添加节点的时候就加上节点的属性，比如：

G.add_node(1, color='red', shape='circle')
G.add_node(2, color='blue', shape='square')
G.add_node(3, color='green', shape='triangle')

还有很多图论库也可以实现这样的操作，如python-graph、graph-tool等

### 回答2：
在Python中，我们可以使用`networkx`库来操作和分析图数据。如果一个无节点属性的图，我们可以通过以下步骤为其生成节点属性：

1. 导入`networkx`库：首先，我们需要导入`networkx`库，这可以通过执行`import networkx as nx`来完成。

2. 创建图：接下来，我们可以通过调用`nx.Graph()`函数来创建一个无节点属性的图。例如，我们可以使用`G = nx.Graph()`来创建一个名为`G`的图。

3. 添加节点：然后，我们可以使用`add_node()`方法向图中添加节点。例如，我们可以使用`G.add_node(1)`来添加一个名为`1`的节点。

4. 生成节点属性：接下来，我们可以使用`nx.set_node_attributes()`方法生成节点的属性。该方法需要传入三个参数，第一个参数是图对象，第二个参数是一个字典，键为节点标识符，值为节点属性。例如，我们可以使用`nx.set_node_attributes(G, {1: {'color': 'red'}})`将节点`1`的颜色属性设置为`red`。

5. 查看节点属性：最后，我们可以使用`G.nodes.data()`方法来查看节点的属性。例如，我们可以使用`G.nodes.data()`来获取所有节点的属性。

综上所述，以上是在Python中给一个无节点属性的图生成节点属性的步骤。通过使用`networkx`库的相关函数和方法，我们可以方便地为图的节点生成属性。

### 回答3：
在Python中，给一个无节点属性的图生成节点属性可以通过以下步骤完成：

1. 创建一个空的图对象，可以使用第三方库networkx来实现，首先需要安装该库。

2. 使用add_nodes_from方法向图中添加节点，可以一次添加多个节点。例如：G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])。

3. 使用set_node_attributes方法给节点设置属性，需要传入一个字典，字典的键是节点的标识，值是该节点的属性。例如：attributes = {1: {'color': 'red'}, 2: {'color': 'blue'}, 3: {'color': 'green'}}，然后使用G.set_node_attributes(attributes)来给图的节点设置属性。

4. 这样就可以在图中成功生成节点属性了，可以通过G.nodes属性来查看每个节点的属性。

以下是一个完整的示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个空图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])

# 设置节点属性
attributes = {1: {'color': 'red'}, 2: {'color': 'blue'}, 3: {'color': 'green'}}
G.set_node_attributes(attributes)

# 查看每个节点的属性
print(G.nodes.data())

运行以上代码，即可在Python中给一个无节点属性的图生成节点属性。可以通过打印G.nodes.data()来查看每个节点的属性。

matlab中计算两个矩阵正交投影矩阵大函数有哪些？

在Matlab中计算两个矩阵的正交投影矩阵有以下函数：

1. `pca`: 可以用于计算数据集的主成分分析，并返回数据的正交投影矩阵。

2. `plsregress`: 可以用于计算偏最小二乘回归模型并返回数据的正交投影矩阵。

3. `pls1`: 可以用于计算偏最小一乘法模型并返回数据的正交投影矩阵。

4. `cancor`: 可以用于计算两个数据集的典型相关分析，并返回两个数据集的正交投影矩阵。

这些函数的具体用法和参数设置可以参考Matlab官方文档。