graph-tool — це модуль Python для маніпуляцій та статистичного аналізу графів (також відомих як мережі). Основні структури даних і алгоритми інструменту для графіків реалізовані в C++ з широким використтанням метапрограмування, на основі Boost Graph Library.Graph-tool performance comparison , Graph-tool Багато алгоритмів реалізуються паралельно за допомогою OpenMP, що забезпечує підвищену продуктивність на багатоядерних архітектурах.
Особливості Створення та маніпуляції з орієнтований або неорієнтований граф. Асоціація довільної інформації з вершинами, ребрами або навіть самим графом за допомогою карт властивостей. Фільтрація вершин та/або ребер «на льоту», щоб вони здавалися видаленими. Підтримка форматів dot, і GraphML. Зручна і потужна візуалізація графів на основі cairo або Graphviz. Підтримка типових статистичних вимірювань: гістограма ступеня/властивості, комбінована гістограма ступеня/властивості, кореляції вершини й вершини, асортативність, середній найкоротший шлях вершина-вершина тощо. Підтримка кількох теоретичних алгоритмів графів: таких як ізоморфізм графів, ізоморфізм підграфів, мінімальне остовне дерево, компоненти зв'язаності, дерево , максимальний потік тощо. Підтримка кількох мір центральності. Підтримка коефіцієнтів кластеризації, а також статистика та визначення структури спільноти. Генерація випадкових графів з довільним розподілом ступенів і кореляціями. Підтримка добре налагоджених мережевих моделей: ціни, Барабаші — Альберта, геометричних мереж, багатовимірних решіток тощо.
Придатність
Інструмент Graph можна використовувати для роботи з дуже великими графами у різноманітних контекстах, включаючи моделювання клітинної тканини,Bruno Monier et al, «Apico-basal forces exerted by apoptotic cells drive epithelium folding», Nature, 2015 добування даних,Ma, Shuai, et al. «Distributed graph pattern matching.» Proceedings of the 21st international conference on World Wide Web. ACM, 2012. Ma, Shuai, et al. «Capturing topology in graph pattern matching.» Proceedings of the VLDB Endowment 5.4 (2011): 310—321. аналіз соціальних мереж,Janssen, E., M. A. T. T. Hurshman, and N. A. U. Z. E. R. Kalyaniwalla. «Model selection for social networks using graphlets.» Internet Mathematics (2012). Asadi, Hirad Cyrus. Design and implementation of a middleware for data analysis of social networks. Diss. M Sc thesis report, KTH School of Computer Science and Communication, Stockholm, Sweden, 2007. аналіз P2P систем,Teresniak, Sven, et al. «Information-Retrieval in einem P2P-Netz mit Small-World-Eigenschaften Simulation und Evaluation des SemPIR-Modells.» великомасштабне моделювання агентних систем,Hamacher, Kay, and Stefan Katzenbeisser. «Public security: simulations need to replace conventional wisdom.» Proceedings of the 2011 workshop on New security paradigms workshop. ACM, 2011. вивчення генеалогічного дерева,Miyahara, Edson Kiyohiro, Jesus P. Mena-Chalco, and Roberto M. Cesar-Jr. «Genealogia Acadêmica Lattes.» теоретична оцінка та моделювання кластеризації мережі,Abdo, Alexandre H., and A. P. S. de Moura. «Clustering as a measure of the local topology of networks.» arXiv preprint physics/0605235 (2006). великомасштабний аналіз Narayan, Ganesh, K. Gopinath, and V. Sridhar. «Structure and interpretation of computer programs.» Theoretical Aspects of Software Engineering, 2008. TASE'08. 2nd IFIP/IEEE International Symposium on. IEEE, 2008. і аналіз конектома мозку.Gerhard, Stephan, et al. «The connectome viewer toolkit: an open source framework to manage, analyze, and visualize connectomes.» Frontiers in neuroinformatics 5 (2011).
Примітки
Посилання