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


用法:

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

計算給定半徑內以節點 n 為中心的鄰居的誘導子圖。

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。

n：整數或 cudf.DataFrame

如果節點用多列表示，則為整數或 cudf.DataFrame 的單個節點。如果提供了 cudf.DataFrame，則僅將第一行作為節點輸入。

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：

G_ego：cuGraph.Graph 或 networkx.Graph

具有最小生成樹或森林的圖說明符。 networkx 圖不會複製所有屬性

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')
>>> ego_graph = cugraph.ego_graph(G, 1, radius=2)

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.community.egonet.ego_graph。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。