一个opensource python包，用于分析和可视化具有高阶和多阶图形模型的复杂网络上的时间序列数据。
pathp的Python项目详细描述
简介：pathpy是一个开放源码的python包，用于使用高阶和多阶网络模型分析网络上的时间序列数据。p在底层图形或网络中观察到多条短的、独立的路径。
可使用pathpy分析的数据示例包括时间戳的社交网络、信息网络中的用户点击流、生物路径、引文网络或社交网络中的信息级联。
结合路径统计和时间网络的建模和分析，
pathpy提供了从
时间戳网络数据中提取因果或时间相关路径的有效方法。通过pypi名称
pathpy2分发的当前包将取代pytempnets包以及pathpy的1.0版。
拓扑和时间特性。当复杂系统的网络抽象是
合理的和需要高阶表示时，它有助于回答重要的
问题。
BR/>该软件包的理论基础，下面是高阶和多阶网络
模型。出版作品：
1。什么时候网络是网络？多阶图形模型
路径和时间网络中的选择，kdd'17-第23届acm-sigkdd国际知识发现会议记录
，加拿大新斯科舍省哈利法克斯数据挖掘，2017年8月13-17日
http://dl.acm.org/citation.cfm？id=3098145
2。I Scholets，N Wider，A Garas:时间网络分析中的高阶聚合网络：路径结构和中心性
，欧洲物理杂志B，89:612016年3月
http://dx.doi.org/10.1140/epjb/e2016-60663-0
3.I Scholets，N Wider，R Pfitzner，A Garas，CJ Tessone，F Schweitzer:
因果关系驱动的非马尔可夫时间网络中扩散的减速和加速，自然通信，2014年9月5日
http://www.nature.com/ncomms/2014/140924/ncomms6024/full/ncomms6024.html
中间偏好：量化时间网络拓扑动力学中的相关性，phys rev lett，110（19），198701，2013年5月
http://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/physrevlett.110.198701
pathpy将高阶建模方法扩展到多阶模型
，用于同时捕获多个长度尺度
的时间相关性的路径。框架的所有数学细节都可以在https://arxiv.org/abs/1702.05499上的公开预印本中找到。
使用Jupyter，提供丰富的交互式在线网络、时间网络、高阶和多阶模型的可视化。
可视化可以导出到HTML5文件，这些文件可以在Web上共享和发布。
====================
pathpy是纯python代码。它没有特定于平台的依赖项
，因此应该可以在所有平台上工作。pathpy需要python 3.x.
它构建在numpy和scipy之上。可以通过键入：
来安装最新版本的pathpy
r/>一个全面的3小时实践教程，演示如何使用pathpy分析路径和时间网络上的数据，可在以下网址在线获得：
https://ingoscholtes.github.io/kdd2018 tutorial/
这里：
https://youtu.be/cxjkvrd2zlm
这里有一个展示pathpy某些功能的宣传视频：
https://youtu.be/qipqfar2z5c
文档
===
通过
python的内置帮助系统。只需键入help（symbol_name）即可查看类或方法的文档。参考手册
见https://ingoscholtes.github.io/pathpy/hierarchy.html
releases and versioning
======
pathpy的第一个公开beta版本（2017年2月17日发布）是
v1.0-beta。以下版本根据语义
版本控制命名为major.minor.patch。当前版本是2.0.0。
已知问题
====
-取决于是否编译了scipy
有或没有数字包mkl，可能会出现相当大的
数值差异，例如，对于特征值
中心度、pagerank和其他依赖于矩阵的特征向量和特征值的r测度。
请参阅scipy.show_config（）以显示编译标志。
-jupyter中的交互式可视化当前仅支持juypter笔记本、独立的html文件，
以及集成在ide中的jupyter显示，如visual
studio代码（我们认为他建议和帕西一起工作。
由于其新的小部件机制，交互式d3j
可视化目前不适用于jupyterlab。
由于jupyter笔记本电脑生成的复杂文档对象模型，可视化性能在
独立的html文件和visual studio代码中最好。
-时态网络的可视化目前不支持定向
边缘。但是，强大的模板机制可用于支持自定义交互和动态的时间网络可视化。
-Jupyter内的冲积图路径可视化目前对于具有大延迟的网络是不稳定的。这是由于异步加载
外部脚本。
致谢
==
此数据分析框架背后的研究由瑞士教育、研究和创新国家秘书处通过拨款C14.0036慷慨资助。<
在该项目背景下，MTEC
基金会的前身包PyTimNETs的发展得到了进一步的支持："交互模式对社会技术系统中的BR/>成功的影响：从理论到实践"。由瑞士国家科学基金会通过Grand 176938资助。详见：
http://p3.snf.ch/project-176938
contributors
==
ingo scholets（项目领导，开发）
luca verginer（开发，测试套件集成）
Nicolas Wide（测试版）
版权
==
Pathpy根据GNU Affero General Public
许可证获得许可。请参阅https://choosalicense.com/licenses/agpl-3.0/
（c）苏黎世eth zürich&；大学，2015-2018
history
==
>2.0.0（2018-08-17）
----
2.0.0a（2018-08-07）
------
*pypi上2.0 alpha的首次公开发布。
1.2.1（2018年-02-23）
---------
*PYPI的首次测试发布。
可使用pathpy分析的数据示例包括时间戳的社交网络、信息网络中的用户点击流、生物路径、引文网络或社交网络中的信息级联。
结合路径统计和时间网络的建模和分析，
pathpy提供了从
时间戳网络数据中提取因果或时间相关路径的有效方法。通过pypi名称
pathpy2分发的当前包将取代pytempnets包以及pathpy的1.0版。
拓扑和时间特性。当复杂系统的网络抽象是
合理的和需要高阶表示时，它有助于回答重要的
问题。
BR/>该软件包的理论基础，下面是高阶和多阶网络
模型。出版作品：
1。什么时候网络是网络？多阶图形模型
路径和时间网络中的选择，kdd'17-第23届acm-sigkdd国际知识发现会议记录
，加拿大新斯科舍省哈利法克斯数据挖掘，2017年8月13-17日
http://dl.acm.org/citation.cfm？id=3098145
2。I Scholets，N Wider，A Garas:时间网络分析中的高阶聚合网络：路径结构和中心性
，欧洲物理杂志B，89:612016年3月
http://dx.doi.org/10.1140/epjb/e2016-60663-0
3.I Scholets，N Wider，R Pfitzner，A Garas，CJ Tessone，F Schweitzer:
因果关系驱动的非马尔可夫时间网络中扩散的减速和加速，自然通信，2014年9月5日
http://www.nature.com/ncomms/2014/140924/ncomms6024/full/ncomms6024.html
中间偏好：量化时间网络拓扑动力学中的相关性，phys rev lett，110（19），198701，2013年5月
http://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/physrevlett.110.198701
pathpy将高阶建模方法扩展到多阶模型
，用于同时捕获多个长度尺度
的时间相关性的路径。框架的所有数学细节都可以在https://arxiv.org/abs/1702.05499上的公开预印本中找到。
使用Jupyter，提供丰富的交互式在线网络、时间网络、高阶和多阶模型的可视化。
可视化可以导出到HTML5文件，这些文件可以在Web上共享和发布。
====================
pathpy是纯python代码。它没有特定于平台的依赖项
，因此应该可以在所有平台上工作。pathpy需要python 3.x.
它构建在numpy和scipy之上。可以通过键入：
来安装最新版本的pathpy
r/>一个全面的3小时实践教程，演示如何使用pathpy分析路径和时间网络上的数据，可在以下网址在线获得：
https://ingoscholtes.github.io/kdd2018 tutorial/
这里：
https://youtu.be/cxjkvrd2zlm
这里有一个展示pathpy某些功能的宣传视频：
https://youtu.be/qipqfar2z5c
文档
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通过
python的内置帮助系统。只需键入help（symbol_name）即可查看类或方法的文档。参考手册
见https://ingoscholtes.github.io/pathpy/hierarchy.html
releases and versioning
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pathpy的第一个公开beta版本（2017年2月17日发布）是
v1.0-beta。以下版本根据语义
版本控制命名为major.minor.patch。当前版本是2.0.0。
已知问题
====
-取决于是否编译了scipy
有或没有数字包mkl，可能会出现相当大的
数值差异，例如，对于特征值
中心度、pagerank和其他依赖于矩阵的特征向量和特征值的r测度。
请参阅scipy.show_config（）以显示编译标志。
-jupyter中的交互式可视化当前仅支持juypter笔记本、独立的html文件，
以及集成在ide中的jupyter显示，如visual
studio代码（我们认为他建议和帕西一起工作。
由于其新的小部件机制，交互式d3j
可视化目前不适用于jupyterlab。
由于jupyter笔记本电脑生成的复杂文档对象模型，可视化性能在
独立的html文件和visual studio代码中最好。
-时态网络的可视化目前不支持定向
边缘。但是，强大的模板机制可用于支持自定义交互和动态的时间网络可视化。
-Jupyter内的冲积图路径可视化目前对于具有大延迟的网络是不稳定的。这是由于异步加载
外部脚本。
致谢
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此数据分析框架背后的研究由瑞士教育、研究和创新国家秘书处通过拨款C14.0036慷慨资助。<
在该项目背景下，MTEC
基金会的前身包PyTimNETs的发展得到了进一步的支持："交互模式对社会技术系统中的BR/>成功的影响：从理论到实践"。由瑞士国家科学基金会通过Grand 176938资助。详见：
http://p3.snf.ch/project-176938
contributors
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ingo scholets（项目领导，开发）
luca verginer（开发，测试套件集成）
Nicolas Wide（测试版）
版权
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Pathpy根据GNU Affero General Public
许可证获得许可。请参阅https://choosalicense.com/licenses/agpl-3.0/
（c）苏黎世eth zürich&；大学，2015-2018
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>2.0.0（2018-08-17）
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2.0.0a（2018-08-07）
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*pypi上2.0 alpha的首次公开发布。
1.2.1（2018年-02-23）
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*PYPI的首次测试发布。
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