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Python cugraph.tree.minimum_spanning_tree.minimum_spanning_tree用法及代码示例

用法: cugraph.tree.minimum_spanning_tree.minimum_spanning_tree(G, weight=None, algorithm='boruvka', ignore_nan=False)

返回无向图上的最小生成树 (MST) 或森林 (MSF)

参数：

G：cuGraph.Graph 或 networkx.Graph: 带有连接信息的 cuGraph 图说明符。
weight：string: 默认为图中的权重，如果图边没有权重属性，则将使用默认权重 1。
algorithm：string: 默认为‘boruvka’。查找最小生成树时使用的并行算法。
ignore_nan：bool: 默认为假

返回：

G_mst：cuGraph.Graph 或 networkx.Graph: 具有最小生成树或森林的图说明符。 networkx 图不会复制所有属性

例子：

>>> M = cudf.read_csv(datasets_path / 'netscience.csv', delimiter=' ',
...                   dtype=['int32', 'int32', 'float32'], header=None)
>>> G = cugraph.Graph()
>>> G.from_cudf_edgelist(M, source='0', destination='1')
>>> # cugraph.minimum_spanning_tree(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.tree.minimum_spanning_tree.minimum_spanning_tree。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。