Каковы различия между pagerank, pagerank_numpy и pagerank_scipy в NetworkX?

Question

Я проверил описания pagerank, pagerank_numpy и pagerank_scipy от NetworkX documentation. Я не вижу разницы.

pagerank(G, alpha=0.85, personalization=None, max_iter=100, tol=1e-06, nstart=None, weight='weight', dangling=None) 

pagerank_numpy(G, alpha=0.85, personalization=None, weight='weight', dangling=None) 

pagerank_scipy(G, alpha=0.85, personalization=None, max_iter=100, tol=1e-06, weight='weight', dangling=None) 

В чем разница между ними?

Answer 1

Все они вычисляют одно и то же, но с несколько разными методами для вычисления самого большого собственного значения/собственного вектора (баллы по рис.).

• pagerank является чисто Python реализация
• pagerank_numpy использует плотную линейную алгебру подпакета NumPy
• pagerank_scipy использует разреженный линейную алгебру подпакета SciPy

The pagerank_scipy реализации должен быть быстрым и используйте наименьшую память для больших графиков.