我认为这是可行的，虽然这是蛮力-几乎可以肯定有一种更优雅的方法来做到这一点，我不会在大型网格上尝试这种方法...

library(Matrix)
library(igraph)
library(rgl)

n <- 4  ## grid dimension
dd <- do.call(expand.grid, replicate(6, 1:n, simplify = FALSE))
## determine adjacency
afun <- function(p) as.numeric(max(abs(p[1:3]-p[4:6])) <= 1)
adj <- apply(dd, 1, afun)

## set up node IDs, drop self-loops
nodes <- expand.grid(1:n^3, 1:n^3)
self <- nodes[,1] == nodes[,2]
nodes <- nodes[!self,]
adj <- adj[!self]

## construct adjacency matrix
m <- Matrix(0, nrow = n^3, ncol = n^3)
m[as.matrix(nodes)] <- adj
image(m)

## convert to graph, plot
g <- graph_from_adjacency_matrix(m)
coords <- layout_with_fr(g, dim = 3)
rglplot(g, layout = coords)

我认为布局算法把内部节点拉进比角多一点，因为它们有更多的连接...
(At有一点我写了一些很好的技巧来使用稀疏克罗内克积构造二维网格邻接矩阵-它们可能可以扩展到三维...）