pylibcugraph API 参考

pylibcugraph

方法

pylibcugraph.eigenvector_centrality(...)	计算图节点的特征向量中心性。
pylibcugraph.katz_centrality(...)	计算图节点的 Katz 中心性。
pylibcugraph.strongly_connected_components(...)	生成强连通分量，并为每个顶点附加一个分量标签。
pylibcugraph.weakly_connected_components(...)	从输入图或 CSR 数组（'offsets'，'indices'，'weights'）生成弱连通分量，并为每个顶点附加一个分量标签。
pylibcugraph.pagerank(...[, ...])	通过使用幂法计算 PageRank 特征向量的近似值，找到图中每个顶点的 PageRank 分数。
pylibcugraph.hits(...)	计算每个顶点的 HITS hubs 和 authorities 值
pylibcugraph.node2vec(...)	在 node2vec 采样过程中计算随机游走。
pylibcugraph.bfs(ResourceHandle handle, ...)	从提供的源开始执行广度优先搜索。
pylibcugraph.sssp(...)	计算从指定的源到图中所有顶点的最短路径的距离和前驱节点。