Python cugraph.cores.k_core.k_core用法及代码示例

用法: cugraph.cores.k_core.k_core(G, k=None, core_number=None)

根据节点的出度计算图 G 的k-core。图的k-core 是包含度数为 k 或更高的节点的最大子图。此调用不支持带有self-loops 和平行边的图。

参数：

G：cuGraph.Graph 或 networkx.Graph

带有连接信息的 cuGraph 图说明符。该图应包含无向边，其中无向边表示为两个方向的有向边。虽然此图可以包含边权重，但它们不参与 k-core 的计算。

k：int，可选(默认=无)

核心的顺序。该值不能为负。如果设置为 None，则返回主核心。

core_number：cudf.DataFrame，可选(默认=无)

图 G 的节点的预计算核心数，包含两个 cudf。大小为 V 的系列：顶点标识符和相应的核心数值。如果设置为 None，则在内部计算节点的核心数。

core_number[‘vertex’]：cudf.Series: 包含顶点标识符
core_number[‘values’]：cudf.Series: 包含顶点的核心数

KCoreGraph：cuGraph.Graph: 输入图的K核

例子：

>>> gdf = cudf.read_csv(datasets_path / 'karate.csv', delimiter=' ',
...                     dtype=['int32', 'int32', 'float32'], header=None)
>>> G = cugraph.Graph()
>>> G.from_cudf_edgelist(gdf, source='0', destination='1')
>>> KCoreGraph = cugraph.k_core(G)

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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.cores.k_core.k_core。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。

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例子：