用r语言生成一个函数代码，用于表现出网络中各节点的几种中心性度量，该函数用gpplot2生成图像，对节点进行排序并分别用线型标识网络的结果,同时提供一个标题和网络性别标签（legendName）

在R语言中，你可以创建一个名为`network_centralities`的函数，它结合了`igraph`库来处理网络数据，`centrality`函数系列来计算各种中心性度量，以及`ggplot2`库来生成图形。以下是一个简单的示例：

# 首先安装所需的包（如果尚未安装）
install.packages(c("igraph", "ggplot2"))

library(igraph)
library(ggplot2)

network_centralities <- function(graph, centrality_measures = c("degree", "betweenness", "closeness"), legendName = "Network Centralities") {
  # 计算指定的中心性度量
  centralities <- lapply(centrality_measures, function(measure) igraph::centrality(graph, measure))
  
  # 结合到一个data.frame中
  node_data <- do.call(rbind, lapply(centralities, as.data.frame))
  names(node_data) <- c("Node", centrality_measures)
  
  # 对每个度量进行排序
  node_data_sorted <- node_data[order(-node_data[, centrality_measures]), ]
  
  # 创建网络图
  plot_graph <- ggplot() +
    geom_edge_link(data = graph, aes(x = src, y = dst), alpha = 0.2, size = E(graph)$weight) +
    geom_node_point(aes(x = V(graph)$name, y = V(graph)$name, shape = name, color = name), data = node_data_sorted, size = 5) +
    scale_shape_manual(values = c(16 = "circle", 17 = "square", 18 = "triangle-up")) +   # 根据实际形状编码设置这里
    labs(title = "Network with Node Centrality Measures",
         x = "",
         y = "",
         color = legendName,
         shape = "") +
    theme_void()

  return(plot_graph)
}

# 示例用法
my_graph <- create_your_network_here()  # 替换为你的实际网络对象
network_centralities(my_graph)

在这个例子中，你需要替换`create_your_network_here()`部分为你的实际网络对象。这个函数会生成一个网络图，节点颜色和形状分别代表其各自的中心性度量，并根据这些度量进行排序。图的标题是你提供的`legendName`，默认为"Network Centralities"。