Error in leidenbase::leiden_find_partition(graph_result[["g"]], partition_type = partition_type, : REAL() can only be applied to a 'numeric', not a 'NULL'

这个错误通常是因为您传递给 `leiden_find_partition` 函数的参数有问题。根据错误消息，出现了一个 `NULL` 值，而 `REAL()` 函数只能应用于 `numeric` 类型的数据。

请确保您的输入参数是正确的，并且没有缺失或空值。检查您传递给 `leiden_find_partition` 函数的参数，确保它们都是有效的数值类型。

如果问题仍然存在，请提供更多关于您的代码和数据的详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

leiden算法使用样例

Leiden算法是一种社区检测方法，主要用于无标度网络（如社交网络、生物网络等）的模块划分。它改进了经典的 Louvain 算法，通过更精细地调整连接强度来找到更稳定的社区结构。

一个简单的Leiden算法使用样例如下：

from louvain import LeidenModularityOptimiser
import networkx as nx

# 创建一个简单图（例如社会网络数据）
G = nx.Graph()  # 或 nx.karate_club_graph() for预置的社交网络数据
G.add_edges_from([(0, 1), (1, 2), (2, 3), ...])  # 添加边到图中

# 初始化Leiden优化器
partitioner = LeidenModularityOptimiser(G)

# 执行社区发现
communities = partitioner.run()

# 输出每个节点所属的社区
for node, community_id in communities.items():
    print(f"Node {node} belongs to community {community_id}")

Leiden 图聚类python代码

Leiden算法是一种高效的图聚类算法，它可以在保持较高模块化（modularity）的情况下，大大减少聚类结果的数量。以下是使用Python实现Leiden算法的示例代码：

首先，我们需要安装必要的库 `igraph` 和 `leidenalg`。可以使用以下命令进行安装：

!pip install python-igraph
!pip install leidenalg

然后我们可以使用以下代码来进行Leiden聚类：

import igraph as ig
import leidenalg as la

# 构建图
g = ig.Graph()
g.add_vertices(10)
g.add_edges([(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (5, 6), (6, 7), (7, 8), (8, 9), (9, 0)])

# 使用Leiden算法进行聚类
part = la.find_partition(g, la.ModularityVertexPartition)

# 打印聚类结果
print(part)

在上面的示例中，我们首先构建了一个简单的图，然后使用`la.find_partition()`函数来进行Leiden聚类，并指定了使用`ModularityVertexPartition`算法。最后，我们打印聚类结果。