pagerank、pagerank_numpy和pagerank_scipy在NetworkX中有什么不同？

Question

我检查了pagerank，pagerank_numpy和pagerank_scipy的描述来自NetworkX文档。我看不出有什么区别。

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)

他们之间有什么不同？

Answer 1

他们都计算相同的东西，但是用稍微不同的方法来计算最大特征值/特征向量( pagerank分数)。

• pagerank是一个纯Python实现。
• pagerank_numpy使用numpy的稠密线性代数子包。
• pagerank_scipy使用的稀疏线性代数子包

pagerank_scipy实现应该是最快的，并且对大型图使用最少的内存。