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Python cugraph.tree.minimum_spanning_tree.minimum_spanning_tree用法及代碼示例

用法: cugraph.tree.minimum_spanning_tree.minimum_spanning_tree(G, weight=None, algorithm='boruvka', ignore_nan=False)

返回無向圖上的最小生成樹 (MST) 或森林 (MSF)

參數：

G：cuGraph.Graph 或 networkx.Graph: 帶有連接信息的 cuGraph 圖說明符。
weight：string: 默認為圖中的權重，如果圖邊沒有權重屬性，則將使用默認權重 1。
algorithm：string: 默認為‘boruvka’。查找最小生成樹時使用的並行算法。
ignore_nan：bool: 默認為假

返回：

G_mst：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 / 'netscience.csv', delimiter=' ',
...                   dtype=['int32', 'int32', 'float32'], header=None)
>>> G = cugraph.Graph()
>>> G.from_cudf_edgelist(M, source='0', destination='1')
>>> # cugraph.minimum_spanning_tree(G)

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.tree.minimum_spanning_tree.minimum_spanning_tree。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。