Python cugraph.structure.convert_matrix.from_pandas_edgelist用法及代碼示例

用法: cugraph.structure.convert_matrix.from_pandas_edgelist(df, source='source', destination='destination', edge_attr=None, create_using=<class 'cugraph.structure.graph_classes.Graph'>, renumber=True)

從邊列表初始化一個圖。在已初始化的 Graph 對象上調用此方法是錯誤的。源參數是源列名，目標參數是目標列名。

默認情況下，啟用重新編號以將源頂點和目標頂點映射到 [0, V) 範圍內的索引，其中 V 是頂點數。如果輸入頂點是 [0, V) 範圍內的單列整數，則可以禁用重新編號，並且將使用原始的外部頂點 ID。

如果存在權重，edge_attr 參數是權重列名稱。

參數：

df：pandas.DataFrame: 包含邊信息的 DataFrame
source：str 或array-like，可選(默認='source'): 源列名或列名數組
destination：str 或array-like，可選(默認='destination'): 目標列名或列名數組
edge_attr：str 或無，可選(默認=無): 權重列名稱。
renumber：布爾，可選(默認=真): 指示是否對源頂點 ID 和目標頂點 ID 重新編號。
create_using: cugraph.DiGraph or cugraph.Graph, optional (default=Graph)：: 指示是創建有向圖還是無向圖

G：cugraph.DiGraph 或 cugraph.Graph: 包含來自 pandas 邊列表的邊的圖

例子：

>>> #  Download dataset from
>>> #  https://github.com/rapidsai/cugraph/datasets/...
>>> df = pd.read_csv(datasets_path / 'karate.csv', delimiter=' ',
...                  header=None, names=["0", "1", "2"],
...                  dtype={"0": "int32", "1": "int32", "2": "float32"})
>>> G = cugraph.Graph()
>>> G.from_pandas_edgelist(df, source='0', destination='1',
...                        edge_attr='2', renumber=False)

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.structure.convert_matrix.from_pandas_edgelist。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。

用法:

參數：

返回：

例子：