NetworkX — NetworkX documentation
NetworkX is a Python package for the creation, manipulation, and study of the structure, dynamics, and functions of complex networks. Software for complex networks Data structures for graphs, digraphs, and multigraphs Many standard graph algorithms Network structure and analysis measures Generators for classic graphs, random graphs, and synthetic networks Nodes can be "anything" (e.g., text, image
GitHub - apple/turicreate: Turi Create simplifies the development of custom machine learning models.
Graphite
Graphite does three things: Kick ass. Chew bubblegum. Make it easy to store and graph metrics. (And it’s all out of bubblegum.) Learn more about Graphite About the Project Graphite is an enterprise-ready monitoring tool that runs equally well on cheap hardware or Cloud infrastructure. Teams use Graphite to track the performance of their websites, applications, business services, and networked serv
リンク解析とか: 重要度尺度と von Neumann カーネル - smly’s notepad
NAIST の入学手続を終えた. 残りの期間はサーベイするぞーということで shimbo 先生の講義資料「リンク解析とその周辺の話題」を読んでいます. 一日目, 二日目の資料は PageRank, HITS, SALSA などの重要度尺度の紹介と, von Neumann Kernels と HITS の関係についてのお話が中心. これらを実装してみた. 後半に進むほど力尽きて記述が適当になってます:)PageRankポイントはランダム遷移行列による random walk では定常分布に収束しない (エルゴード性 (ergodic) を満たさない) という点. どうして満たさないかというと. sink (出次数のない節点) が存在するとき, 明らかに既約 (irreducible) でないのでエルゴード性を満たさない. 複数の強連結成分を持つケース => 周期性を持つと考えてよい? 周期
Python でグラフ・(疎)行列計算するためのライブラリを紹介するよ - 武蔵野日記
PageRank とか HITS といったリンク解析ではグラフの計算が頻発するのだが、Python でそのあたり書くときの話をまとめてみる。グラフは行列で表現できる(ノード×ノード次元の行列 A を考えて、ノード i からノード j にエッジがあるとき、A[i,j] に値を入れておけばよい。無向グラフのときは A[i,j] = A[j,i] なので対称行列になる)ので、要は行列を手軽に扱えるライブラリの紹介である。 実は Python の行列演算ライブラリはどれも lapack/blas を内部的に呼んでいるので、C/C++ 等と比較してもそんなに遅くない。それどころか、自動的に並列化できるところは並列化してくれたりするので、まれに C より速いこともあるらしい。特に巨大なグラフを作る場合、ほとんどの処理は C などで書かれた関数に飛ぶので、速度的な問題は無視してもいいくらいである(逆に、
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