用法:
cugraph.components.connectivity.connected_components(G, directed=None, connection='weak', return_labels=None)
生成強連接或弱連接的組件,並將組件標簽附加到每個頂點。
- G:cugraph.Graph、networkx.Graph、CuPy 或 SciPy 稀疏矩陣
圖或矩陣對象,應包含連接信息(此算法不使用邊權重)。如果使用圖對象,則圖可以是有向的或無向的,其中無向邊由兩個方向的有向邊表示。如果不存在鄰接列表,則將計算該鄰接列表。頂點數應適合 32b int.
- directed:布爾型,可選
- NOTE
僅適用於 G 的非圖形類型(例如稀疏矩陣)值。如果與 Graph 對象一起使用,則引發 TypeError。
如果為 True(默認),則將輸入矩陣轉換為 cugraph.DiGraph,並且僅沿路徑 csgraph[i, j] 從點 i 移動到點 j。如果為 False,則在無向圖上找到最短路徑:算法可以從點 i 沿 csgraph[i, j] 或 csgraph[j, i] 前進到 j。
- connection:str,可選(默認='弱')
[‘weak’|‘強’]。返回弱連接或強連接組件。
- return_labels:布爾型,可選
- NOTE
僅適用於 G 的非圖形類型(例如稀疏矩陣)值。如果與 Graph 對象一起使用,則引發 TypeError。
如果為 True(默認),則返回每個連接組件的標簽。
- 返回值類型基於輸入類型。如果 G 是一個 cugraph.Graph,
- 返回:
- cudf.DataFrame
GPU 數據幀包含兩個大小為 V 的 cudf.Series:頂點標識符和對應的組件標識符。
- df[‘vertex’]
包含頂點標識符
- df[‘labels’]
組件標識符
- 如果 G 是 networkx.Graph,則返回:
python字典,其中鍵是頂點,值是組件標識符。
- 如果 G 是 CuPy 或 SciPy 矩陣,則返回:
形狀為 (<num vertices>, 2) 的 CuPy ndarray(如果是 CuPy 矩陣輸入)或 Numpy ndarray(如果是 SciPy 矩陣輸入),其中第 0 列包含組件標識符,第 1 列包含頂點。
參數:
返回:
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', edge_attr=None) >>> df = cugraph.connected_components(G, connection="weak")
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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.components.connectivity.connected_components。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。