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.. _guide_cn-graph-feature:
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1.3 节点和边的特征
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:ref:`(English Version)<guide-graph-feature>`
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:class:`~dgl.DGLGraph` 对象的节点和边可具有多个用户定义的、可命名的特征，以储存图的节点和边的属性。
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通过 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.ndata` 和 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.edata` 接口可访问这些特征。
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例如，以下代码创建了2个节点特征（分别在第8、15行命名为 ``'x'`` 、 ``'y'`` ）和1个边特征（在第9行命名为 ``'x'`` ）。
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.. code-block:: python
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:linenos:
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>>> import dgl
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>>> import torch as th
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>>> g = dgl.graph(([0, 0, 1, 5], [1, 2, 2, 0])) # 6个节点，4条边
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>>> g
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Graph(num_nodes=6, num_edges=4,
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ndata_schemes={}
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edata_schemes={})
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>>> g.ndata['x'] = th.ones(g.num_nodes(), 3) # 长度为3的节点特征
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>>> g.edata['x'] = th.ones(g.num_edges(), dtype=th.int32) # 标量整型特征
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>>> g
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Graph(num_nodes=6, num_edges=4,
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ndata_schemes={'x' : Scheme(shape=(3,), dtype=torch.float32)}
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edata_schemes={'x' : Scheme(shape=(,), dtype=torch.int32)})
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>>> # 不同名称的特征可以具有不同形状
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>>> g.ndata['y'] = th.randn(g.num_nodes(), 5)
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>>> g.ndata['x'][1] # 获取节点1的特征
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tensor([1., 1., 1.])
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>>> g.edata['x'][th.tensor([0, 3])] # 获取边0和3的特征
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tensor([1, 1], dtype=torch.int32)
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关于 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.ndata` 和 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.edata` 接口的重要说明：
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- 仅允许使用数值类型（如单精度浮点型、双精度浮点型和整型）的特征。这些特征可以是标量、向量或多维张量。
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- 每个节点特征具有唯一名称，每个边特征也具有唯一名称。节点和边的特征可以具有相同的名称（如上述示例代码中的 ``'x'`` ）。
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- 通过张量分配创建特征时，DGL会将特征赋给图中的每个节点和每条边。该张量的第一维必须与图中节点或边的数量一致。
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不能将特征赋给图中节点或边的子集。
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- 相同名称的特征必须具有相同的维度和数据类型。
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- 特征张量使用"行优先"的原则，即每个行切片储存1个节点或1条边的特征（参考上述示例代码的第16和18行）。
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对于加权图，用户可以将权重储存为一个边特征，如下。
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.. code-block:: python
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>>> # 边 0->1, 0->2, 0->3, 1->3
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>>> edges = th.tensor([0, 0, 0, 1]), th.tensor([1, 2, 3, 3])
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>>> weights = th.tensor([0.1, 0.6, 0.9, 0.7]) # 每条边的权重
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>>> g = dgl.graph(edges)
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>>> g.edata['w'] = weights # 将其命名为 'w'
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>>> g
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Graph(num_nodes=4, num_edges=4,
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ndata_schemes={}
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edata_schemes={'w' : Scheme(shape=(,), dtype=torch.float32)})
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相关API： :py:attr:`~dgl.DGLGraph.ndata`、 :py:attr:`~dgl.DGLGraph.edata`。 |