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网站建设_数据库的触发器_企业0元试用

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在前面的文章中,我们在HANA数据帧中对空间数据进行了探索和可视化。现在,让我们转到自hana\ U ml 2.6以来支持的另一种多模型类型的数据:连接的数据或图形。

如果您还不熟悉SAP hana中的图形,那么:

从Markus Fath处获得概述,他在Devtoberfest期间介绍了此主题:https://www.youtube.com/watch?v=\u JnKtv66E-w&list=PL6RpkC85SLQA8za7iX9FRzewU7Vs022dl&index=8,查看SAP HANA Graph SQL教程:https://developers.sap.com/group.hana-aa-graph-overview.html

…我要创建一个新的笔记本04图形.ipynb在JupyterLab中

然后导入常用模块并连接到SAP-HANA实例(在我的例子中是SAP-HANA-Cloud-trial实例)。

到目前为止没有什么新的东西,但是这里来了…

SAP HANA Graphs in Python

从2.6版HANA\u ml包开始包括新的模块HANA_ml.graph.hana\u图.

让我们导入模块…

…并从HANA DataFrames表示的现有表中创建一个新的SAP HANA graph workspace AIRROUTES\u DFH—由Python变量hgws\u AIRROUTES表示使用create \u hana \u graph \u from \u vertex \u and \u edge \u frames()方法。我们需要像使用SQL语句一样提供所有相同的参数。

让我们检查一下在这个新工作区中使用了哪些DB对象来提供顶点和边的数据。

如您所见,SQL视图端口视图和路由视图是在现有列表端口和路由之上的数据库端创建的。

图形探索

如图所示您已经看到,我们可以访问代表图的顶点和边的HANA数据帧。E、 g.如果我想在节点间找到我的本地Wrocław airport:

但是如果我知道一个节点的键,即本例中的313,那么我可以调用vertices()方法,什么叫大数据云计算,该方法将返回一个Pandas数据帧。

或者我可以去nerdy?将以上两种方法结合起来,南京大数据,就为了练习而对解决方案进行过度设计。

让我们检查同一个节点的edges()…

…它返回所有传出连接。要查看传入,我们需要向其添加direction='incoming')属性。

要获取有关列表上第一个连接的源节点的信息,有享云商城,可以使用edges()方法。

edges()方法为我们提供了遍历路径的方法,使用neighborks()方法更方便地发现N度间隔内的节点。

默认情况下,它假设depth=1,因此只有近邻。

此方法可以扩展到将边包含到结果中。请注意使用最小深度=0也包括起始节点。

为什么有1443个连接?因为算法同样返回了邻域中所有节点之间的所有连接。

如果我们只想计算来自Wrocław机场的连接,那么…

…返回53个连接,如预期的那样。

可视化图形

就像地理空间数据一样,可视化连接数据时更容易理解。

为此,欧洲云服务器,我们将使用Python的networkX包。

现在让我们使用networkX来显示Wrocław机场连接的邻居的网络。

默认情况下,这个图形有一些随机形状,您可以在重新运行同一单元格后注意到nx.draw\u网络x(nx\u graph\u wro)几次。

正如我提到的,邻域选择的所有节点之间的连接包括算法。让我们把它们简化为来自WRO机场的连接。

正如您所注意到的,图形的默认布局现在已更改为"hub and spoke"。

我们可以选择其他一些布局,例如"shell":

但是在我们的示例中,每个节点都有地理空间坐标,可以用作渲染显示的节点的X和Y坐标。

现在,我甚至可以直观地猜测节点217是雷克雅未克的Keflavik国际机场,或者节点146是特拉维夫的Ben Gurion国际机场。

但是在下一集(也是最后一集)中,云计算大数据,当我们将图形和地理空间结合在一起时,我们将不需要猜测,所以请继续关注!

保持健康-维塔利(又名Sygyzmundovych)

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