简介
graph-coherence 是一款基于 JavaScript 的 npm 包，用于对有向图（directed graph）进行一致性分析（coherence analysis）。它可以计算出（有向）图中的每个子图所具有的一致性，也可以计算出不同关系之间的相关一致性。
本篇文章旨在为前端开发人员介绍 graph-coherence 的使用方法，涵盖了从安装到使用以及高级功能的教程。在阅读完本文后，你将掌握 graph-coherence 的基本使用方法并能自如地将其应用于前端统计分析和可视化展示中。
安装
使用 npm 安装 graph-coherence：
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基本用法
使用 graph-coherence 的一致性分析功能分为以下几个简单步骤：
- 导入
graph-coherence
在你的 JavaScript 文件中，使用以下语句导入 graph-coherence。
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- 定义图
定义你要进行一致性分析的有向图。这里我们定义一个包含四个点、五条边的有向图：
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-- myGraph 定义了一个包含四个节点和五条边的有向图。该图的节点分别表示为 A、B、C 和 D，其中五条边的关系为：
- A -> B
- A -> C
- B -> D
- C -> D
- B -> C
- 分析图的一致性
通过以下代码，我们可以计算出 myGraph 中每个连通子图的一致性，也可以计算出不同关系之间的相关一致性。
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result 包含以下两个属性：
subgraphConsistency：每个连通子图的一致性edgeConsistency：不同关系之间的相关一致性
对于我们的 myGraph，result 的值为：
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- 可以看出，myGraph 包含了三个连通子图，分别为 ["A"], ["B", "C"] 和 ["D"]。第二个子图的一致性为 0.7071067811865475。此外，myGraph 中不同关系之间的相关一致性如上所示。
以上即为 graph-coherence 的基本使用方法。接下来，我们将讨论更为高级的用法。
高级用法
指定节点和边的属性
通过设置节点和边的属性，我们可以更为细致地定义一个包含元素属性的有向图并完成其一致性分析。以 myGraph 为例，我们可以为其中的节点A、B、C和D分别指定一些属性：
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--在上面的定义中，我们为节点添加了属性 type（属性值为 'source', 'internal' 和 'destination'），为边添加了属性 relationship（属性值为 'rel1' 到 'rel5'）。这样一来，我们就可以在分析时考虑这些属性对一致性的影响了。
配置参数
graph-coherence 的构造函数 GraphCoherence 接受一个对象作为参数，其中可以包含以下三个参数：
directed：是否为有向图。默认值为true。weight：边的权重。默认值为1。如果不指定，graph-coherence会自动将边的权重计算为0或1。nodeId：节点 ID 的属性名称。默认值为'id'。如果指定了节点属性中的其他名称，则需要使用自定义的属性名称替换'id'。
计算边权重
在默认情况下，graph-coherence 将边的权重设为 0 或 1：对于有向图中的一条边，当其起始节点的位置小于目标节点的位置时，权重设为 0；否则设为 1。
但是，在一些场景下，我们需要更加准确地计算边的权重信息。在 graph-coherence 中，我们可以通过返回一个带有 weight 属性的元素对象（weightObj）来指定边的权重。例如，在 myGraph 中，我们可以为 'rel3' 这条边指定权重为 2，方法如下：
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--只计算参数指定的节点
在一些实际应用场景中，有时我们只需要计算图中的特定节点之间的一致性。在 graph-coherence 中，我们可以通过创建一个新的 GraphCoherence 对象，并传入只包含特定节点及其边的节点表和边表来实现这一功能。例如，以下代码只计算 myGraph 中包含节点 B 和 C 的连通图的一致性：
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结语
至此，我们已经掌握了 graph-coherence 的使用方法。希望读者可以在日常前端开发中，结合本文所提供的示例代码以及更为详细的文档，灵活地运用该 npm 包，为数据可视化和统计分析等相关领域带来更为精准的一致性分析。
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