NetworkXのpagerank、pagerank_numpyとpagerank_scipyの違いは何ですか？

Question

私はNetworkX documentationから pagerank、 pagerank_numpyと pagerank_scipy の記述を確認しました。私はその違いを見ることができません。

pagerank(G, alpha=0.85, personalization=None, max_iter=100, tol=1e-06, nstart=None, weight='weight', dangling=None) 

pagerank_numpy(G, alpha=0.85, personalization=None, weight='weight', dangling=None) 

pagerank_scipy(G, alpha=0.85, personalization=None, max_iter=100, tol=1e-06, weight='weight', dangling=None) 

どのような違いがありますか。

Answer 1

これらはすべて同じことを計算しますが、最大固有値/固有ベクトル（ページランクスコア）を計算する方法は少し異なります。

• pagerank
  が
• pagerank_scipyあるべきscipyのダウンロード

pagerank_scipy実装の疎な線形代数サブパッケージを使用し

pagerank_numpyがnumpyのの密な線形代数サブパッケージを使用して純粋なPython実装で最速かつ大きなグラフには最小のメモリを使います。