Python cugraph.dask.traversal.bfs.bfs用法及代码示例

用法: cugraph.dask.traversal.bfs.bfs(graph, start, depth_limit=None, return_distances=True)

查找图的广度优先遍历的距离和前辈。输入图必须包含边列表作为 dask-cudf 数据帧，每个 GPU 一个分区。

参数：

graph：cugraph.DiGraph: cuGraph 图说明符，应包含连接信息作为 dask cudf 边列表数据帧(该算法不使用边权重)。当前不支持无向图。
start：整数: 指定breadth-first搜索的起始顶点；此函数迭代从该节点可到达的组件中的边。
depth_limit：整数或无，可选(默认=无): 限制搜索的深度
return_distances：布尔，可选(默认=真): 指示是否应返回距离

df：dask_cudf.DataFrame

df[‘vertex’] 给出顶点 id

df[‘distance’] 给出到起始顶点的路径距离(仅当 return_distances 为 True 时)

df[‘predecessor’] 给出遍历中到达的顶点

例子：

>>> # import cugraph.dask as dcg
>>> # ... Init a DASK Cluster
>>> #    see https://docs.rapids.ai/api/cugraph/stable/dask-cugraph.html
>>> # Download dataset from https://github.com/rapidsai/cugraph/datasets/..
>>> # chunksize = dcg.get_chunksize(datasets_path / "karate.csv")
>>> # ddf = dask_cudf.read_csv(input_data_path, chunksize=chunksize)
>>> # dg = cugraph.Graph(directed=True)
>>> # dg.from_dask_cudf_edgelist(ddf, source='src', destination='dst',
>>> #                            edge_attr='value')
>>> # df = dcg.bfs(dg, 0)

相关用法

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.dask.traversal.bfs.bfs。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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