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hadoop - Hive 中的复杂网络 - 优化代码
我对如何优化 Hive 代码有疑问。我有一张巨大的桌子，如下所示：
我想创建一个复杂的网络，通过买家链接产品。该图不必定向，我必须计算它们之间的链接数。最后我需要这个：
谁能帮我这个？我需要一种优化的方法来做到这一点。表与自身的连接不是解决方案。我真的需要一个最佳的方法=/
c# - datagridview 中令人不快的空单元格
我在 C# 中编写了 2 个函数，它们在 WinForms DataGridView 控件中打印一些数据。但正如我在图像中显示的突出显示的单元格；有一些令人不快的空单元格。我写了这段代码：
现在如何在一行中打印我的行或如何删除空单元格？
python-3.x - 如何使用 numpy 有效地执行数十亿次伯努利提取？
我正在写一篇关于流行病学的论文，我必须在时间网络中模拟 SI 流行病。在每个时间步，都有一个概率 ~ Bernoulli(beta) 在受感染节点和易感节点之间执行提取。我正在使用 np.random.binomial(size=whatever, n=1, p=beta) 让计算机做出决定。现在，我必须从每个节点开始，在同一个网络中模拟流行病。这应该重复 K 次以获得每个节点的一些统计相关结果，并且由于时间网络也是随机的，所以一切都应该重复 NET_REALIZATION 次。
因此，在 N = 100 的网络中，如果 K=500 且 NET=REALIZATION=500，则该流行病应该重复 25,000,000 次。如果 T=100，则意味着每组 SI 对有 2,500,000,000 次提取（当然随时间变化）。如果 beta 很小（通常是这种情况），这会导致计算非常耗时。如果你认为，对于我的电脑来说，伯努利提取需要 3.63 µs，这意味着我必须等待几个小时才能得到一些结果，这确实限制了我的论文的发展。问题是超过一半的时间都花在了随机抽取上。我应该使用 numpy，因为提取的结果与其他数据结构交互。我尝试使用 numba，但它似乎并没有提高提取速度。有没有更快的方法来获得相同的结果？我正在考虑永远做一次非常大的提取，比如 0 和 1 的 10 ^ 12 次提取，然后为每个不同的模拟导入其中的一部分（这应该针对几个 beta 值重复），但我想知道如果有更聪明的举动。
感谢帮助
python - 考虑节点大小的networkx图测量
我有一个使用 networkx 创建的有向图实例。
我想计算图表的不同指标和图表的节点（密度、中介中心性等）。
图中的节点具有大小属性。我想知道是否有一些考虑节点大小的指标？
谢谢
python - Python NetworkX 找到一个特定的子图
假设我们将 UML 图转换为带有标签边的有向图（边具有“关联”或“泛化”等标签）。有没有办法找到一个特定的子图，比如使用 NetworkX API 在这个图中找到工厂设计模式的图？
c++ - C ++中方格的邻接矩阵
我正在尝试用 C++ 编写代码来计算 N × N 方格图的邻接矩阵，即所有 (i,j) 节点都与 (i+1,j),(i-1 ,j),(i,j-1) 和 (i,j+1) 节点。
我尝试了以下代码，该代码仅适用于 2 x 2 晶格，但不适用于更高阶。任何人都可以帮助我如何使此代码适合于查找 N × N 方格的邻接矩阵吗？
非常感谢任何帮助。
python - 随机攻击下的指数复数网络
我正在尝试模拟对 Erdos-Renyi 网络的随机攻击。假设的结果是，当您删除大约 20% 到 30% 的节点时，网络会崩溃。但是，我无法重现该结果，因为巨型连接组件的大小似乎线性减小。
预期结果：
我的结果：
python - igraph上特征向量的ARPACK错误 - python
当我尝试从一些鄂尔多斯图中获取社区时，我收到了这个错误：
InternalError：d:\bld\python-igraph_1588168334861\work\vendor\build\igraph\igraph-0.9.0-pre+-msvc\src\arpack.c:1001 处出错：ARPACK 错误，达到最大迭代次数
我正在创建图表并将它们放在一个列表中：
然后我尝试让社区：
第一个循环有效，错误发生在 9 个完整循环后。
python - AttributeError：“set”对象没有与 NetworkX 一起使用的属性“number_of_nodes”
我是 NetworkX 的新手，使用的是 NetworkX 2.5，并且对已弃用的代码有一些问题。代码是从这里提取的。我尝试修复一些不推荐使用的功能，但无法使代码正常工作。我也不明白 connected_components 函数是如何工作的。
这些代码行返回一个 AttributeError：
任何帮助表示赞赏！
python - 计算属于巨型组件的节点比例（python，networkx）
我有一个包含机场信息的文件。我如何在图中找到巨型组件的分数？数据看起来像
依此类推，它只有 source-target ，即从一个机场到另一个机场。
Q. 随机选择 p 0.01 的一小部分节点并将它们从网络中删除。计算属于被攻击网络的巨型组件（gee）的节点的比例。试过这个
https://mathematica.stackexchange.com/questions/130525/how-can-i-remove-a-fraction-p-of-nodes-or-edges-from-a-graph-randomly 试图做这样的事情，这里的问题陈述是我希望完成的，分数如何在攻击中幸存下来，但是那里使用的函数给出了一个错误，说没有这样的函数。很抱歉早些时候:)