Python cugraph.dask.traversal.bfs.bfs用法及代碼示例

用法: cugraph.dask.traversal.bfs.bfs(graph, start, depth_limit=None, return_distances=True)

查找圖的廣度優先遍曆的距離和前輩。輸入圖必須包含邊列表作為 dask-cudf 數據幀，每個 GPU 一個分區。

參數：

graph：cugraph.DiGraph: cuGraph 圖說明符，應包含連接信息作為 dask cudf 邊列表數據幀(該算法不使用邊權重)。當前不支持無向圖。
start：整數: 指定breadth-first搜索的起始頂點；此函數迭代從該節點可到達的組件中的邊。
depth_limit：整數或無，可選(默認=無): 限製搜索的深度
return_distances：布爾，可選(默認=真): 指示是否應返回距離

df：dask_cudf.DataFrame

df[‘vertex’] 給出頂點 id

df[‘distance’] 給出到起始頂點的路徑距離(僅當 return_distances 為 True 時)

df[‘predecessor’] 給出遍曆中到達的頂點

例子：

>>> # import cugraph.dask as dcg
>>> # ... Init a DASK Cluster
>>> #    see https://docs.rapids.ai/api/cugraph/stable/dask-cugraph.html
>>> # Download dataset from https://github.com/rapidsai/cugraph/datasets/..
>>> # chunksize = dcg.get_chunksize(datasets_path / "karate.csv")
>>> # ddf = dask_cudf.read_csv(input_data_path, chunksize=chunksize)
>>> # dg = cugraph.Graph(directed=True)
>>> # dg.from_dask_cudf_edgelist(ddf, source='src', destination='dst',
>>> #                            edge_attr='value')
>>> # df = dcg.bfs(dg, 0)

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.dask.traversal.bfs.bfs。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。

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