Python cugraph.Graph.from_cudf_edgelist用法及代码示例

用法: Graph.from_cudf_edgelist(input_df, source='source', destination='destination', edge_attr=None, renumber=True)

从边列表初始化一个图。在已初始化的 Graph 对象上调用此方法是错误的。传递的input_df 参数包装了gdf_column 对象，这些对象表示使用边列表格式的图形。源参数是源列名，目标参数是目标列名。默认情况下，启用重新编号以将源顶点和目标顶点映射到 [0, V) 范围内的索引，其中 V 是顶点数。如果输入顶点是 [0, V) 范围内的单列整数，则可以禁用重新编号，并且将使用原始的外部顶点 ID。如果存在权重，edge_attr 参数是权重列名称。

参数：

input_df：cudf.DataFrame 或 dask_cudf.DataFrame: 包含边信息的 DataFrame 如果传递了 dask_cudf.DataFrame，它将被重新解释为 cudf.DataFrame。对于分布式路径，请使用from_dask_cudf_edgelist。
source：str 或array-like，可选(默认='source'): 源列名或列名数组
destination：str 或array-like，可选(默认='destination'): 目标列名或列名数组
edge_attr：str 或无，可选(默认=无): 权重列名称。
renumber：布尔，可选(默认=真): 指示是否对源顶点 ID 和目标顶点 ID 重新编号。

例子：

>>> df = cudf.read_csv(datasets_path / 'karate.csv', delimiter=' ',
...                    dtype=['int32', 'int32', 'float32'],
...                    header=None)
>>> G = cugraph.Graph()
>>> G.from_cudf_edgelist(df, source='0', destination='1',
...                      edge_attr='2', renumber=False)

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注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cugraph.Graph.from_cudf_edgelist。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。