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大势所趋!数据科学家必知的5种图算法

发布时间:2019-09-28 06:26:16 所属栏目:建站 来源:读芯术
导读:在万物相连的天下里,用户并不是独立的个别,互相之间都有某种接洽。构建呆板进修模子时,偶然也会将这种接洽放入模子中。 固然相关数据库中无法在差异数行(用户)间行使这种相关,但在图数据库里,这样做很是简朴。 本文将先容一些数据科学家必知的重要的

此操练会行使Facebook数据。这里有facebook用户之间的毗连/链接文件。起首这样建设Facebook图形:

  1. # reading the datasetfb = nx.read_edgelist('../input/facebook-combined.txt', create_using = nx.Graph(), nodetype = int) 

它是这样运作的:

  1. pos = nx.spring_layout(fb)import warnings 
  2. warnings.filterwarnings('ignore')plt.style.use('fivethirtyeight') 
  3. plt.rcParams['figure.figsize'] = (20, 15) 
  4. plt.axis('off') 
  5. nx.draw_networkx(fb, pos, with_labels = False, node_size = 35) 
  6. plt.show() 
局面所趋!数据科学家必知的5种图算法

FB用户图

此刻要找到影响力高的用户。

(编辑:湖南网)

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