| BallMapper | 创建输入数据的球映射器图形表示的顶点和边（具有其他属性）。请注意，程序不会对数据执行任何标准化。与聚类分析一样，我们建议您在运行函数之前考虑是否规范化数据。 | ||
| colorByAllVariables | 生成一个png文件集合，其中映射器图形由以下坐标着色（以便文件数与坐标数相同）。 | ||
| colorByAverageValueOfOtherVariable | 生成一个新的着色向量，它是球映射图的每个顶点所覆盖的点上给定函数值的平均值。 | ||
| colorByStDevValueOfOtherVariable | 生成一个新的着色向量，它是球映射图的每个顶点所覆盖的点上给定函数值的标准差。 | ||
| coloredDynamicNetwork | 此过程生成带有颜色的动态图形。它允许放大操作，并在单击顶点时显示有关顶点的信息。 | ||
| ColorIgraphPlot | 生成球映射器图形的静态彩色可视化。它基于BallMapper函数的输出。 | ||
| color_by_distance_to_reference_points | 此函数将提供一个新的着色，即点云中的点到参考点的最小平均距离。此过程的输出可以用作BallMapper中的替代着色。 | ||
| coordinates_of_points_in_subcollection | 这是一个辅助函数。它获取点的坐标、点子集的ID和坐标的个数，并返回给定坐标在所考虑的点上的排序向量。例如，给定点集合：1 2 3 4 5 6 7 8 9和filename_edges_strength=2,3和filename_points_covered_by_landmarks=2，下面的过程将返回向量$2,5,8￥。 | ||
| find_dominant_difference_using_averages | 此过程获取两个点子集（来自Ball Mapper的顶点）并返回这两个集合的平均值差异最大的坐标。为了平衡列中数据的潜在不同数量级的影响，我们将平均数的差异除以整个列的平均数。 | ||
| find_dominant_difference_using_averages_normalized_by_sd | 此过程获取两个点子集（来自Ball Mapper的顶点）并返回这两个集合的平均值差异最大的坐标。为了平衡列中潜在不同数量级数据的影响，我们将平均数的差异除以整个列的标准差。 | ||
| GrayscaleIgraphPlot | 生成球映射器图形的静态灰度可视化。它基于BallMapper函数的输出。 | ||
| normalize_to_average_0_stdev_1 | 此函数用于规范化输入数据集的每一列（变量），使规范化列的平均值为0，标准差为1。 | ||
| normalize_to_min_0_max_1 | 此函数用于规范化输入数据集的每一列（变量），以便将最大值映射到一，将最小值映射到零，并将中间值线性映射到间隔（0,1）中的适当点。 | ||
| points_covered_by_landmarks | 此函数返回给定地标集合所覆盖的点的列表。 | ||
| pointToBallList | 生成两列列表。第一列包含点的数量（可能有重复），第二列包含覆盖它的地标点的数量。例如，假设点1被地标1和2覆盖，点2被地标2覆盖。在这种情况下，得到的列表的形式是：1 1 2 2 2这个列表可以用来进一步分析球映射图的各个部分。 | ||
| readBallMapperGraphFromFile | 此过程从文件中读取BallMapper对象。文件的参数是filename。我们假设文件：filename_verticesfilename_edgesfilename_edges_strengthfilename_points_covered_by_landmarksfilename_landmarksfilename_coloring | ||
| simpleDynamicNetwork | 这是一个使用networkD3库进行动态可视化的简单示例。此版本不实现顶点的着色，只提供边的一般概述。 | ||
| storeBallMapperGraphInFile | 此过程将球映射器图形存储在以下格式的文件中： |