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Python cugraph.community.egonet.batched_ego_graphs用法及代碼示例


用法:

cugraph.community.egonet.batched_ego_graphs(G, seeds, radius=1, center=True, undirected=False, distance=None)

計算給定半徑內種子中每個節點的誘導鄰居子圖。

參數：

G：cugraph.Graph、networkx.Graph、CuPy 或 SciPy 稀疏矩陣

圖形或矩陣對象，應包含連通性信息。邊權重(如果存在)應該是單精度或雙精度浮點值。

seeds：cudf.Series 或 list 或 cudf.DataFrame

指定誘導 egonet 子圖的種子。

radius: integer, optional (default=1)：

包括距離 n<=半徑的所有鄰居。

center: bool, optional：

默認為真。不支持 False

undirected: bool, optional：

默認為假。不支持真

distance: key, optional (default=None)：

距離以從 n 開始的跳數計算。不支持其他情況。

返回：

ego_edge_lists：cudf.DataFrame 或 pandas.DataFrame

包含所有誘導源標識符、目的地標識符、邊權重的 GPU 數據幀

seeds_offsets: cudf.Series

包含每個種子的返回邊列表中的起始偏移量的係列。

例子：

>>> M = cudf.read_csv(datasets_path / 'karate.csv',
...                   delimiter = ' ',
...                   dtype=['int32', 'int32', 'float32'],
...                   header=None)
>>> G = cugraph.Graph()
>>> G.from_cudf_edgelist(M, source='0', destination='1')
>>> b_ego_graph = cugraph.batched_ego_graphs(G, seeds=[1,5], radius=2)

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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.community.egonet.batched_ego_graphs。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。