rstudio中以一个网络点作为输入计算中心度指标（强度、接近度、介数、预期影响力）在网络中的表现。用户可以选择包括哪些中心度指标，设置排序顺序，是否降序排列，并为每个网络指定名称。该函数会生成一个折线图，展示每个指标在两网络中的变化情况的代码

在RStudio中，可以使用`igraph`包来处理网络数据并计算中心度指标。假设有一个名为`calculate_network_center`的函数，它接受一个网络对象（例如`data.frame`或`igraph`结构），网络点的数据作为输入，以及一些参数来定义中心度指标（如强度、接近度、介数或预期影响力）。以下是这个函数的大致框架：

# 首先确保已经安装了igraph包
if (!requireNamespace("igraph", quietly = TRUE)) {
  install.packages("igraph")
}

# 定义函数
calculate_network_center <- function(network_data, center度_types = c("strength", "closeness", "betweenness", "eigenvec"),
                                  sort_order = "descend", network_names) {

  # 将网络数据转换为igraph对象
  networks <- igraph::graph_from_data_frame(network_data)

  # 计算指定的中心度指标
  degrees <- lapply(center度_types, function(type) {
    switch(type,
           strength = igraph::degree(networks, mode = "all"),
           closeness = igraph::closeness centrality(networks),
           betweenness = igraph::betweenness(g = networks),
           eigenvec = igraph::eigen_centrality(networks)$vector[, 1])  # 对于期望影响力，通常用PageRank
  })

  # 排序并添加网络名称
  sorted_degrees <- lapply(degrees, function(deg) {
    deg[order(-deg), ] %>%
      setNames(paste0(network_names, "_", type))
  }, type = names(degrees))

  # 绘制折线图
  plot_data <- do.call(rbind, sorted_degrees)
  ggplot(plot_data, aes(x = vertices, y = value, group = network_names)) +
    geom_line(aes(color = network_names)) +
    facet_wrap(~type, scales = "free_y") +
    xlab("节点") + ylab("中心度值") +
    theme_bw() +
    scale_color_discrete(name = "网络")

  return(ggplot_object)
}

# 使用示例
network1_data <- ...  # 网络1的数据
network2_data <- ...  # 网络2的数据

center_degree_plot <- calculate_network_center(network1_data, network2_data, 
                                             center度_types = c("strength", "closeness"), 
                                             sort_order = "descend", 
                                             network_names = c("网络1", "网络2"))