Python cugraph.Graph.from_cudf_adjlist用法及代碼示例

用法: Graph.from_cudf_adjlist(offset_col, index_col, value_col=None)

從鄰接列表初始化一個圖。在已初始化的 Graph 對象上調用此方法是錯誤的。傳遞的 offset_col 和 index_col 參數包裝了 gdf_column 對象，這些對象表示使用鄰接表格式的圖形。如果value_col 為無，則創建未加權圖。如果value_col 不是無，則創建加權圖。無向邊必須在兩個方向上存儲為有向邊。

參數：

offset_col：cudf.Series: 這個 cudf.Series 包裝了一個大小為 V + 1(V：頂點數)的 gdf_column。 gdf 列包含此圖中頂點的偏移量。偏移量必須在 [0, E] 範圍內(E：邊數)
index_col：cudf.Series: 這個 cudf.Series 包裝了大小為 E 的 gdf_column(E：邊數)。 gdf 列包含每條邊的目標索引。目標索引必須在 [0, V) 範圍內(V：頂點數)。
value_col：cudf.Series，可選(默認=無): 該指針可以是 None 。如果不是，則此 cudf.Series 包裝大小為 E(E：邊數)的 gdf_column。 gdf 列包含每條邊的權重值。 gdf_column 元素的預期類型是浮點數。

例子：

>>> gdf = cudf.read_csv(datasets_path / 'karate.csv', delimiter=' ',
...                     dtype=['int32', 'int32', 'float32'],
...                     header=None)
>>> M = gdf.to_pandas()
>>> M = scipy.sparse.coo_matrix((M['2'],(M['0'],M['1'])))
>>> M = M.tocsr()
>>> offsets = cudf.Series(M.indptr)
>>> indices = cudf.Series(M.indices)
>>> G = cugraph.Graph()
>>> G.from_cudf_adjlist(offsets, indices, None)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cugraph.Graph.from_cudf_adjlist。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。