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范畴图数据库统一实现
本节通过与 LightGraphs.jl（一个前沿的 Julia 图库［4］）进行基准测试，提供支持该主张的实证证据。 LightGraphs 的性能优于用 C++ 编写的图库，并远胜于流行的 Python 图库 NetworkX［14］。 基准测试结果如图 7 所示，其性能已按 Julia 当前最优水平（LightGraphs/MetaGraphs）的时间归一化。用于生成这些基准测试的代码可在 GitHub 上获取。 基准测试表明，无需大量优化努力，且 acset 核心不包含任何图特定代码的情况下，acset 的性能通常可与 LightGraphs 相媲美，多数情况下差距在两倍以内。 然而，当我们与 MetaGraphs.jl（一个常用于为 LightGraphs 图附加数据属性的包）相比时，发现 acset 可带来显著的性能提升。
11910编辑于 2026-03-11 - 来自专栏iOSDevLog
《Julia 数据科学应用》总结
你可以使用 LightGraphs 扩展包来保存和加载图，如下所示。 这个函数的输出是一个 LightGraphs 图对象。如果你没有使用第二个参数，就会得到一个字典，里面包含所有保存在数据文件中的图。 如果你想图可以同时被 Graphs 扩展包和 LightGraphs 扩展包所使用，那么可以将图从一种类型转换为另一种类型。 这可以通过自定义函数 G2LG()和 LG2G()来实现，这两个函数可以将图对象在 Graphs 类型和 LightGraphs 类型之间进行转换。
2.1K40发布于 2018-12-05 - 来自专栏DrugScience
Julia-BioStructures
可以使用 LightGraphs.jl.来进行分析 julia> mg = MetaGraph(collectatoms(struc["A"], cbetaselector), 8.0) {85, 423 undirected Int64 metagraph with Float64 weights defined by :weight (default weight 1.0) julia> using LightGraphs
2.4K10发布于 2021-02-22 - 来自专栏深度学习与python
Julia 生产环境就绪了吗？我们跟项目维护者聊了聊
以本周正在做的事情作为样例，Julia 有一个非常棒的LightGraphs.jl包，用来进行图处理，但是我的合作者使用 Python 并且更喜欢使用igraph。
1.3K30发布于 2020-09-28
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