ग्राफ-टूल

आलेख़-उपकरण आलेख़ (एकेए नेटवर्क) के आपरेशन और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन मापांक है। आलेख़-उपकरण की मुख्य डेटा संरचनाएं और एल्गोरिदम C++ में कार्यान्वित किए जाते हैं, जिससे बूस्ट आलेख़ लाइब्रेरी पर आधारित मेटाप्रोग्रामिंग का व्यापक उपयोग करते हैं। कई एल्गोरिदम ओपनएमपी का उपयोग करके समानांतर में कार्यान्वित किए जाते हैं, जो मल्टी-कोर वास्तुकला पर बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है।

विशेषताएँ

 * निर्देशित या अदिष्‍ट आलेख का निर्माण और हेरफेर।
 * संपत्ति मानचित्रों के माध्यम से शीर्षों, किनारों या यहां तक ​​कि आलेख़ से मनमानी जानकारी का जुड़ाव।
 * शीर्षों और/या किनारों के "उड़ान पर" फ़िल्टर करें, ताकि ऐसा प्रतीत हो कि उन्हें हटा दिया गया है।
 * डॉट, आलेख मॉडलिंग भाषा और आलेखएमएल प्रारूपों के लिए समर्थन।
 * काहिरा या आलेख़विज़ पर आधारित सुविधाजनक और शक्तिशाली आलेख चित्रकारी
 * विशिष्ट सांख्यिकीय मापों के लिए समर्थन: डिग्री/संपत्ति हिस्टोग्राम, संयुक्त डिग्री/संपत्ति हिस्टोग्राम, शीर्ष-शीर्ष सहसंबंध, वर्गीकरण, औसत शीर्ष-शीर्ष सबसे छोटा पथ, आदि।
 * कई आलेख-सैद्धांतिक एल्गोरिदम के लिए समर्थन: जैसे आलेख समरूपता, सबआलेख समरूपता समस्या, न्यूनतम विस्तरित ट्री, जुड़े हुए घटक, प्रभावी ट्री, अधिकतम प्रवाह, आदि।
 * कई केंद्रीयता उपायों के लिए समर्थन।
 * क्लस्टरिंग गुणांकों के साथ-साथ नेटवर्क मूल भाव  सांख्यिकी और सामुदायिक संरचना का पता लगाने के लिए समर्थन।
 * मनमाने ढंग से डिग्री वितरण और सहसंबंधों के साथ अव्यवस्थित आलेख़ का निर्माण।
 * अच्छी तरह से स्थापित नेटवर्क मॉडल के लिए समर्थन: लागत बाराबासी-अल्बर्ट, ज्यामितीय नेटवर्क, बहुआयामी जाली आलेख, आदि।

उपयुक्तता
आलेख़-उपकरण का उपयोग विभिन्न संदर्भों में बहुत बड़े आलेख़ के साथ काम करने के लिए किया जा सकता है, जिसमें सेलुलर ऊतक का अनुकरण, डेटा खनन, सामाजिक नेटवर्क का विश्लेषण,  पीयर-टू-पीयर सिस्टम का विश्लेषण, एजेंट-आधारित सिस्टम का बड़े पैमाने पर मॉडलिंग, शैक्षणिक वंशावली ट्री का अध्ययन, नेटवर्क क्लस्टरिंग गुणांक का सैद्धांतिक मूल्यांकन और मॉडलिंग, बड़े पैमाने पर कॉल आलेख़ विश्लेषण, और मस्तिष्क के कनेक्टोम का विश्लेषण।