pythongraphlab

① GraphX类似的软件有哪些

图计算领域除了GraphX, 还有GraphScope, GraphLab, PowerGraph, Giraph, NetworkX等等。GraphScope,目前在GitHub上有开源的。

② 图计算软件GeaBase和Graphscope有什么区别

一个是图数据库，一个是图数据分析，可以理解为GeaBase是存储数据的柜子，GraphScope就是在这个柜子里找东西的整个过程。但是GraphScope号称是一站式的平台，所以它里面应该也有些图数据库基础的功能。

③ 如何安装GraphLab Create

可以从官网下载安装包安装,或者使用pip自动安装 参考: python | 如何用pip安装模块和包

④ 如何安装GraphLab Create

可以从官网下载安装包安装，或者使用pip自动安装参考：Python|如何用pip安装模块和包

⑤ windows怎么安装 graphlab-create python package

可以从官网下载安装包安装，或者使用pip自动安装

参考：
Python | 如何用pip安装模块和包
http://jingyan..com/article/466506583fec5af549e5f825.html

⑥ 图计算引擎Neo4j和Graphscope有什么区别

Neo4j是单机系统，主要做图数据库。GraphScope是由阿里巴巴达摩院智能计算实验室研发的图计算平台，是全球首个一站式超大规模分布式图计算平台，并且还入选了中 国科学技术协会“科创中 国”平台。Graphscope的代码在github.com/alibaba/graphscope上开源。SSSP算法上,GraphScope单机模式下平均要比Neo4j快176.38倍，最快在datagen-9.2_zf数据集上快了292.2倍。

⑦ 数据分析工具有哪些 python

IPython


IPython 是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行 shell，最开始是用 python 开发的，提供增强的内省，富媒体，扩展的 shell
语法，tab 补全，丰富的历史等功能。IPython 提供了如下特性：

更强的交互 shell(基于 Qt 的终端)

一个基于浏览器的记事本，支持代码，纯文本，数学公式，内置图表和其他富媒体

支持交互数据可视化和图形界面工具

灵活，可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里

简单易用，用于并行计算的高性能工具

由数据分析总监，Galvanize 专家 Nir Kaldero 提供。



GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。

这有一些关于 GraphLab Greate 的特点：

可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。

在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。

最新的机器学习算法包括深度学习，进化树和 factorization machines 理论。

可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚类在你的笔记本或者分布系统上运行同样的代码。

借助于灵活的 API 函数专注于任务或者机器学习。

在云上用预测服务便捷地配置数据产品。

为探索和产品监测创建可视化的数据。

由 Galvanize 数据科学家 Benjamin Skrainka 提供。

Pandas

pandas 是一个开源的软件，它具有 BSD 的开源许可，为 Python
编程语言提供高性能，易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面，Python 早已名声显赫，但是在数据分析与建模方面，Python
是个短板。Pands 软件就填补了这个空白，能让你用 Python 方便地进行你所有数据的处理，而不用转而选择更主流的专业语言，例如 R 语言。

整合了劲爆的 IPyton 工具包和其他的库，它在 Python 中进行数据分析的开发环境在处理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands
不会执行重要的建模函数超出线性回归和面板回归;对于这些，参考 statsmodel 统计建模工具和 scikit-learn 库。为了把 Python
打造成顶级的统计建模分析环境，我们需要进一步努力，但是我们已经奋斗在这条路上了。

由 Galvanize 专家，数据科学家 Nir Kaldero 提供。

PuLP

线性编程是一种优化，其中一个对象函数被最大程度地限制了。PuLP 是一个用 Python
编写的线性编程模型。它能产生线性文件，能调用高度优化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，来求解这些线性问题。

由 Galvanize 数据科学家 Isaac Laughlin 提供

Matplotlib



matplotlib 是基于 Python 的
2D(数据)绘图库，它产生(输出)出版级质量的图表，用于各种打印纸质的原件格式和跨平台的交互式环境。matplotlib 既可以用在 python 脚本，
python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 应用服务器，和6类 GUI
工具箱。

matplotlib 尝试使容易事情变得更容易，使困难事情变为可能。你只需要少量几行代码，就可以生成图表，直方图，能量光谱(power
spectra)，柱状图，errorcharts，散点图(scatterplots)等，。

为简化数据绘图，pyplot 提供一个类 MATLAB 的接口界面，尤其是它与 IPython
共同使用时。对于高级用户，你可以完全定制包括线型，字体属性，坐标属性等，借助面向对象接口界面，或项 MATLAB 用户提供类似(MATLAB)的界面。

Galvanize 公司的首席科学官 Mike Tamir 供稿。

Scikit-Learn



Scikit-Learn 是一个简单有效地数据挖掘和数据分析工具(库)。关于最值得一提的是，它人人可用，重复用于多种语境。它基于
NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等构建。Scikit 采用开源的 BSD 授权协议，同时也可用于商业。Scikit-Learn
具备如下特性：

分类(Classification) – 识别鉴定一个对象属于哪一类别

回归(Regression) – 预测对象关联的连续值属性

聚类(Clustering) – 类似对象自动分组集合

降维(Dimensionality Rection) – 减少需要考虑的随机变量数量

模型选择(Model Selection) –比较、验证和选择参数和模型

预处理(Preprocessing) – 特征提取和规范化

Galvanize 公司数据科学讲师，Isaac Laughlin提供

Spark



Spark 由一个驱动程序构成，它运行用户的 main 函数并在聚类上执行多个并行操作。Spark
最吸引人的地方在于它提供的弹性分布数据集(RDD)，那是一个按照聚类的节点进行分区的元素的集合，它可以在并行计算中使用。RDDs 可以从一个 Hadoop
文件系统中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系统的文件)来创建，或者是驱动程序中其他的已经存在的标量数据集合，把它进行变换。用户也许想要 Spark
在内存中永久保存 RDD，来通过并行操作有效地对 RDD 进行复用。最终，RDDs 无法从节点中自动复原。

Spark 中第二个吸引人的地方在并行操作中变量的共享。默认情况下，当 Spark
在并行情况下运行一个函数作为一组不同节点上的任务时，它把每一个函数中用到的变量拷贝一份送到每一任务。有时，一个变量需要被许多任务和驱动程序共享。Spark
支持两种方式的共享变量：广播变量，它可以用来在所有的节点上缓存数据。另一种方式是累加器，这是一种只能用作执行加法的变量，例如在计数器中和加法运算中。

⑧ NetworkX和Graphscope哪个运算速度更快

近年来，全球大数据进入加速发展时期，数据量呈现指数级爆发式增长，而这些大量数据中不同个体间交互产生的数据以图的形式表现，如何高效地处理这些图数据成为了业界及其关心的问题。很过用普通关系数据无法跑出来的结果，用图数据进行关联分析会显得异常高效。

提到处理图数据，我们首先想到NetworkX，这是网络计算上常用的Python包，可提供灵活的图构建、分析功能。但是我们使用NetworkX跑大规模图数据时，不仅经常碰到内存不足的问题，而且分析速度很慢，究其原因，是NetworkX只支持单机运行。通过网上搜索，新发现了一个名为GraphScope的系统不仅号称兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署运行，性能更优。针对GraphScope和NetworkX的处理能力，我们参考图计算中常用的测试框架LDBC，通过一组实验来对比下二者的性能。

一、实验介绍

为了比较两者的计算效率，先用阿里云拉起了配置为8核CPU，32GB内存的四台ECS，设计了三组比较实验，分别是NetworkX单机下的计算性能，GraphScope单机多worker的计算性能以及GraphScope分布式多机多worer的计算性能。

数据上，我们选取了SNAP开源的图数据集twitter，来自 LDBC数据集的datagen-7_5-fb,datagen-7_7-zf和datagen-8_0-fb作为实验数据，以下是数据集的基本信息：

· Twitter: 81,307个顶点，1,768,135条边

· Datagen-7_5-fb： 633,432个顶点，34,185,747条边，稠密图

· Datagen-7_7-zf： 13,180,508个顶点，32,791,267条边，稀疏图

· Datagen-8_0-fb： 1,706,561个顶点，107,507,376条边，这个数据集主要测试两个系统可处理的图规模能力

实验设计上我选择常用的SSSP、BFS、PageRank、WCC算法，以及较高复杂度的All Pair shortest Path length算法，以载图时间，内存占用和计算时间这三个指标为依据，对两个系统进行计算性能的比较。

NetworkX是一个单机系统，在实验中只考虑NetworkX在单机环境下的运行时间；GraphScope支持分布式运行，故进行两个配置，一个是单机4worker，另外一个配置是4台机器，每台机器4个worker。

二、实验结果

首先，GraphScope的载图速度比NetworkX显着提升。

在前三个图数据集中，无论是GraphScope的单机多worker模式，还是GraphScope的分布式模式，载图速度都比NetworkX快：

GraphScope单机模式载图速度平均比NetworkX快5倍，最高纪录——在datagen-7_5-fb上比NetworkX快了6倍。

分布式模式下GraphScope的载图时间比NetworkX平均快了27倍，最高纪录——在datagen-7_7-zf数据集上比NetworkX快了63倍。

在datagen-8_0-fb数据集上，NetworkX因内存溢出无法载图，GraphScope单机多worker和GraphScope分布式载图时间分别为142秒和13.6秒。

表一：载图时间对比

载图时间

NetworkX

GraphScope单机

GraphScope分布式

twitter

11.2

3.1

1.8

datagen-7_5-fb

256

45.6

36.6

datagen-7_7-zf

316

71.3

50

datagen-8_0-fb

OOM

142

13.6

其次，GraphScope的内存使用效率比NetworkX显着提升。

在datagen-8_0-fb数据集上，NetworkX在32G的内存上无法载完图，而GraphScope仅需要24G的内存即可载入在datagen-8_0-fb数据集。

表二：内存占用对比

内存占用

NetworkX

GraphScope

datagen-7_5-fb

14G

6G

datagen-7_7-zf

28G

18G

datagen-8_0-fb

OOM

24G

再次，GraphScope的计算速度比NetworkX显着提升。

SSSP算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快22倍，最快在datagen-7_7-zf数据集上快了32倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快103倍，最快datagen-7_5-fb数据集上快了182倍。

表三： SSSP计算时间对比（单位：秒）

SSSP

NetworkX

GraphScope单机

GraphScope分布式

twitter

2.45

1.32

0.28

datagen-7_5-fb

37.9

1.21

0.31

datagen-7_7-zf

5.84

0.18

0.03

datagen-8_0-fb

OOM

2.76

0.82

BFS算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快13倍，最快datagen-7_5-fb数据集上快了22倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快16倍，最快在datagen-7_5-fb数据集上快了28倍。

表四： BFS计算时间对比（单位：秒）

BFS

NetworkX

GraphScope单机

GraphScope分布式

twitter

1.53

0.16

0.17

datagen-7_5-fb

44.68

2.52

1.56

datagen-7_7-zf

7.98

0.75

0.72

datagen-8_0-fb

OOM

11.02

5.73

PageRank算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快62倍，最快twitter数据集上快了80倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快65倍，最快在twitter数据集上快了71倍。

另外，PageRank计算过程中，NetworkX在datagen-7_7-zf上内存溢出，没有完成计算，GraphScope单机多worker模式和分布式模式计算时间分别为25秒和22秒；

表五：PageRank计算时间对比（单位：秒）

PageRank

NetworkX

GraphScope单机

GraphScope分布式

twitter

24.01

0.37

0.33

datagen-7_5-fb

300

6.73

5.17

datagen-7_7-zf

OOM

19.31

7.79

datagen-8_0-fb

OOM

24.96

21.88

WCC算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快44倍，最快在datagen-7_7-zf数据集上快了104倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快76倍，最快datagen-7_5-fb数据集上快了194倍。

表六： WCC计算时间对比（单位：秒）

WCC

NetworkX

GraphScope单机

GraphScope分布式

twitter

0.6392

0.0296

0.0233

datagen-7_5-fb

26.03

0.25

0.13

datagen-7_7-zf

83.19

14.57

12.98

datagen-8_0-fb

OOM

0.34

0.4991

在复杂度极高的All pair shortest path length算法上，NetworkX在twitter图上即内存溢出，无法计算。GraphScope在分布式模式下完成了twitter图的All pair shortest path length计算，耗时76分钟。

表七： All Pair Shortest Path Length（单位：秒）

APSP

NetworkX

GraphScope单机

GraphScope分布式

twitter

OOM

OOM

4575.87

三、总结

从实验结果可以看到，在同等条件下，无论在载图时间、内存占用和计算时间上，GraphScope都要大大优于NetworkX，性能优化可以达到几十倍甚至上百倍。

6979阿强
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⑨ python数据分析的包 哪些

IPython


IPython 是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行 shell，最开始是用 python 开发的，提供增强的内省，富媒体，扩展的 shell
语法，tab 补全，丰富的历史等功能。IPython 提供了如下特性：

更强的交互 shell(基于 Qt 的终端)

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GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。

这有一些关于 GraphLab Greate 的特点：

可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。

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Pandas

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Matplotlib



matplotlib 是基于 Python 的
2D(数据)绘图库，它产生(输出)出版级质量的图表，用于各种打印纸质的原件格式和跨平台的交互式环境。matplotlib 既可以用在 python 脚本，
python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 应用服务器，和6类 GUI
工具箱。

matplotlib 尝试使容易事情变得更容易，使困难事情变为可能。你只需要少量几行代码，就可以生成图表，直方图，能量光谱(power
spectra)，柱状图，errorcharts，散点图(scatterplots)等，。

为简化数据绘图，pyplot 提供一个类 MATLAB 的接口界面，尤其是它与 IPython
共同使用时。对于高级用户，你可以完全定制包括线型，字体属性，坐标属性等，借助面向对象接口界面，或项 MATLAB 用户提供类似(MATLAB)的界面。

Galvanize 公司的首席科学官 Mike Tamir 供稿。

Scikit-Learn



Scikit-Learn 是一个简单有效地数据挖掘和数据分析工具(库)。关于最值得一提的是，它人人可用，重复用于多种语境。它基于
NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等构建。Scikit 采用开源的 BSD 授权协议，同时也可用于商业。Scikit-Learn
具备如下特性：

分类(Classification) – 识别鉴定一个对象属于哪一类别

回归(Regression) – 预测对象关联的连续值属性

聚类(Clustering) – 类似对象自动分组集合

降维(Dimensionality Rection) – 减少需要考虑的随机变量数量

模型选择(Model Selection) –比较、验证和选择参数和模型

预处理(Preprocessing) – 特征提取和规范化

Galvanize 公司数据科学讲师，Isaac Laughlin提供

Spark



Spark 由一个驱动程序构成，它运行用户的 main 函数并在聚类上执行多个并行操作。Spark
最吸引人的地方在于它提供的弹性分布数据集(RDD)，那是一个按照聚类的节点进行分区的元素的集合，它可以在并行计算中使用。RDDs 可以从一个 Hadoop
文件系统中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系统的文件)来创建，或者是驱动程序中其他的已经存在的标量数据集合，把它进行变换。用户也许想要 Spark
在内存中永久保存 RDD，来通过并行操作有效地对 RDD 进行复用。最终，RDDs 无法从节点中自动复原。

Spark 中第二个吸引人的地方在并行操作中变量的共享。默认情况下，当 Spark
在并行情况下运行一个函数作为一组不同节点上的任务时，它把每一个函数中用到的变量拷贝一份送到每一任务。有时，一个变量需要被许多任务和驱动程序共享。Spark
支持两种方式的共享变量：广播变量，它可以用来在所有的节点上缓存数据。另一种方式是累加器，这是一种只能用作执行加法的变量，例如在计数器中和加法运算中。

⑩ 图计算框架有哪些Graphscope怎么样

1.一切的起源:Pregel 虽然图计算本身的历史比计算机的还要长,但如果说要找一个现代图计算框架的起源的话,由 Google 在 10 年的 SIGMOD 上公开的 Pregel 系统应该是众望所归的。 ...