ग्राफ-टूल

ग्राफ़-टूल ग्राफ़ (असतत गणित) (एकेए नेटवर्क सिद्धांत) के हेरफेर और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन मापांक है। ग्राफ़-टूल की मुख्य डेटा संरचनाएं और एल्गोरिदम C++ में कार्यान्वित किए जाते हैं, जो बूस्ट ग्राफ़ लाइब्रेरी पर आधारित मेटाप्रोग्रामिंग का व्यापक उपयोग करते हैं। कई एल्गोरिदम ओपनएमपी का उपयोग करके समानांतर में कार्यान्वित किए जाते हैं, जो मल्टी-कोर प्रोसेसर पर बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है।

विशेषताएँ

 * निर्देशित ग्राफ या अप्रत्यक्ष ग्राफ़ का निर्माण और हेरफेर।
 * संपत्ति मानचित्रों के माध्यम से शीर्षों, किनारों या यहां तक ​​कि ग्राफ़ से मनमानी जानकारी का जुड़ाव।
 * शीर्षों और/या किनारों को तुरंत फ़िल्टर करें, ताकि ऐसा लगे कि उन्हें हटा दिया गया है।
 * डॉट, ग्राफ मॉडलिंग भाषा और ग्राफएमएल प्रारूपों के लिए समर्थन।
 * काहिरा या ग्राफ़विज़ पर आधारित सुविधाजनक और शक्तिशाली ग्राफ ड्राइंग
 * 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 ग्राफ-सैद्धांतिक एल्गोरिदम के लिए समर्थन: जैसे ग्राफ समरूपता, सबग्राफ समरूपता समस्या, न्यूनतम फैलाव वाला पेड़, जुड़े हुए घटक, प्रभुत्व 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 ग्राफ़ का निर्माण।
 * अच्छी तरह से स्थापित नेटवर्क मॉडल के लिए समर्थन: लागत बाराबासी-अल्बर्ट, ज्यामितीय नेटवर्क, बहुआयामी जाली ग्राफ, आदि।

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