Python中用于图形机器学习的免费软件库：

• 图作为稀疏矩阵的内存有效表示松软的格式
• 快速算法
• 简单API的灵感来自scikit学习

• 自由软件：BSD许可证
• github：https://github.com/sknetwork-team/scikit-network网址
• 文档：https://scikit-network.readthedocs.io网站

安装scikit-network：

$pip安装scikit-network

导入scikit-network：

导入sknetwork

该软件包概述如下笔记本.

文档结构如下：

• 入门：安装、导入和使用scikit-network的第一步。
• 用户手册：scikit-network的每个功能和对象的描述。
• 教程：主要工具在玩具示例中的应用。
• 示例：结合特定用例上的多个工具的示例。
• 关于：作者、库的历史、如何贡献、函数和对象的索引。

如果您想引用scikit-network，请参阅这个机器学习研究杂志:

@文章{JMLR:v21:20-412，author={托马斯·博纳德（Thomas Bonald）、内森·德拉拉（Nathan de Lara）、昆汀·卢茨（Quentin Lutz）和伯特兰·查彭蒂埃（Bertrand Charpentier}），title＝{Scikit network:Python中的图形分析}，journal={机器学习研究杂志}，年份={2020年}，体积＝{21}，数字={185}，页数={1-6}，url={http://jmlr.org/papers/v21/20-412.html}}