mode
レイアウトを最適化するためのテクニック
タイプ: string, デフォルト: major
neato はモードをサポートしています。
mode="major":neatoはストレス最小化法1を使用します。mode="KK":neatoは、勾配降下法の Kamada-Kawai2版を使用します。KKは、小さなグラフ (ノード数 < 100) の場合、かなり高速になることがあります。大きな欠点は、KKがループする可能性があることです。mode="sgd":neatoは、確率的勾配降下法3のバージョンを使用します。sgdの利点は、以前のどちらの方法よりも高速で信頼性の高い収束であることですが、sgdの欠点は、固定された反復回数で実行され、一部のグラフではmaxiterの値を大きくする必要があることです。
neato には2つの実験的モードがあります。
mode="hier"は、dotで使用されるレイアウトと同様のトップダウンの方向性を追加し、mode="ipsep"は、グラフがノード間の最小垂直および水平距離を指定できるようにします。(sep属性を参照してください。)
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Gansner, E.R., Koren, Y., North, S. (2005). Graph Drawing by Stress Majorization. In: Pach, J. (eds) Graph Drawing. GD 2004. Lecture Notes in Computer Science, vol 3383. Springer, Berlin, Heidelberg. ↩︎
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Tomihisa Kamada, Satoru Kawai, An algorithm for drawing general undirected graphs, Information Processing Letters, Volume 31, Issue 1, 1989, Pages 7-15. ↩︎
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J. X. Zheng, S. Pawar and D. F. M. Goodman, "Graph Drawing by Stochastic Gradient Descent," in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 25, no. 9, pp. 2738-2748, 1 Sept. 2019, doi: 10.1109/TVCG.2018.2859997. ↩︎
- グラフ
注: neato のみ。