将 cugraph 中的 output 通过 vertex_id 与输入数据合并

Question

如果我用 cugraph 创建一个图，然后从节点或社区计算 position，我会得到一个 dataframe 带有信息和顶点 ID。

所以我有三个问题：

1. 顶点 id 是如何创建的？

2. 有没有办法将顶点 id 上的 output 数据与输入数据合并？

3. 是否可以将 networkx 中的信息直接存储在图形 object 中？

    G = cugraph.Graph() G = cugraph.from_cudf_edgelist(edges, source = 'source', destination = 'target') communities = cugraph.louvain(G) pos = cugraph.force_atlas2(G, max_iter=10)

Answer 1

1：顶点id是如何创建的？ 在您的示例中，您有一个包含 COO 数据的“边”dataframe。 该数据指定顶点 ID。 cuGraph 使用您指定的 ID，它不会创建新的

2：有没有办法将顶点id上的output数据与输入数据合并？ 在您的示例中，您有一个带有边缘数据但创建了顶点数据的 dataframe。 但是您可以将集群信息加入到 src 顶部，然后是边缘数据的 dst 部分。 这一切都是用 cuDF 完成的。

3.是否可以将networkx中的信息直接存储在图形object中？ 是的。 您只需要使用新的属性图 class。 请参阅下面的示例，取自最近 GTC 的演示文稿

import cudf 
import cugraph 
from cugraph.experimental import PropertyGraph

# Import a built-in dataset
from cugraph.experimental.datasets import karate

# Read edgelist data into a DataFrame, load into PropertyGraph as edge data.

# Create a graph using the imported Dataset object
graph = cugraph.Graph(directed=False)
G = karate.get_graph(create_using=graph, fetch=True)

df = G.edgelist.edgelist_df
pG = PropertyGraph() 
pG. add_edge_data(df, vertex_col_names=("src", "dst"))

# Run Louvain to get the partition number for each vertex. 
# Set resolution accordingly to identify two primary partitions. 
(partition_info, _) = cugraph.louvain(pG.extract_subgraph(create_using=graph), resolution=0.6)

# Add the partition numbers back to the Property Graph as vertex properties 
pG.add_vertex_data(partition_info, vertex_col_name="vertex")

# Use the partition properties to extract a Graph for each partition. 
G0 = pG.extract_subgraph(selection=pG.select_vertices("partition == 0"))
G1 = pG.extract_subgraph(selection=pG. select_vertices("partition == 1"))

# Run pagerank on each graph, print results. 
pageranks0 = cugraph.pagerank(G0) 
pageranks1 = cugraph.pagerank(G1) 
print(pageranks0.sort_values (by="pagerank", ascending=False).head(3))
print(pageranks1.sort_values (by="pagerank", ascending=False).head(3))