在网络上计算扩散得分
项目描述
简介

DiffuPy是众多标签传播算法的通用Python实现。DiffuPy支持通用的图格式,如JSON、CSV、GraphML或GML。请查看DiffuPy的文档。
安装

可以从PyPI安装最新稳定代码
$ python3 -m pip install diffupy
最新代码可以从GitHub的源代码安装。
$ python3 -m pip install git+https://github.com/multipaths/DiffuPy.git
对于开发者,可以从GitHub克隆存储库,并以可编辑模式安装。
$ git clone https://github.com/multipaths/DiffuPy.git
$ cd diffupy
$ python3 -m pip install -e .
命令行界面
以下命令可以直接从您的终端运行
1. 运行扩散分析 以下命令将在给定网络上使用给定数据运行扩散方法。更多信息请见这里。
$ python3 -m diffupy diffuse --network=<path-to-network-file> --data=<path-to-data-file> --method=<method>
2. 使用七种实现方法之一生成核 生成给定图的正则化拉普拉斯核。更多详细信息请参阅文档。
$ python3 -m diffupy kernel --network=<path-to-network-file>
免责声明
DiffuPy是一个在学术能力下开发的科学软件,因此不提供任何保修或保证维护、支持或数据备份。
项目详情
关闭
diffupy-0.0.5.tar.gz的哈希值
算法 | 哈希摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | 77d61bf52c27863457be2bb0f6074ab8daf28cf024cf6f15408c80952ceacd7e |
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MD5 | f712693628c66f15618abb759368ca81 |
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BLAKE2b-256 | 95a8931adf6b78e97fa5177678c2442f39058a09c9e8cd7189d5e3879f622adf |