Python cugraph.structure.symmetrize.symmetrize_df用法及代碼示例

用法: cugraph.structure.symmetrize.symmetrize_df(df, src_name, dst_name, multi=False, symmetrize=True)

獲取存儲在 DataFrame 中的 COO，以及源列和目標列的列名，並使用使圖形對稱的相同列名創建一個新的 DataFrame ，以便所有邊都出現在兩個方向上。請注意，如果 DataFrame 中存在其他列(例如邊權重)，其他列也將被複製。也就是說，如果 (u,v,data) 表示輸入數據中的源值 (u)、目標值 (v) 和一些其他列 (data)，那麽輸出數據將同時包含 (u,v, data) 和 (v,u,data) 與匹配的數據。如果 (u,v,data1) 和 (v,u,data2) 存在於 data1 != data2 的輸入數據中，則此代碼將任意選擇要保留的較小數據元素，如果不需要，則調用者應更正調用對稱之前的數據。

參數：

df：cudf.DataFrame: 包含 COO 的輸入 DataFrame 。列應包含源 ID、目標 ID 和與邊關聯的任何屬性。
src_name：string: DataFrame 中包含源 ID 的列的名稱
dst_name：string: DataFrame 中包含目標 ID 的列的名稱
multi：布爾，可選(默認=假): 如果圖形是 Multi(Di)Graph，則設置為 True。這允許多個邊而不是丟棄它們。
symmetrize：布爾，可選(默認=真): 默認為 True 以執行對稱化。如果為 False，則僅刪除重複的邊。

例子：

>>> from cugraph.structure.symmetrize import symmetrize_df
>>> # Download dataset from https://github.com/rapidsai/cugraph/datasets/..
>>> M = cudf.read_csv(datasets_path / 'karate.csv', delimiter=' ',
...                   dtype=['int32', 'int32', 'float32'], header=None)
>>> sym_df = symmetrize_df(M, '0', '1')

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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.structure.symmetrize.symmetrize_df。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。