mindspore_gl.dataset.PPI

class mindspore_gl.dataset.PPI(root)

PPI数据集，用于读取和解析PPI数据集的源数据集。

有关PPI数据集：

蛋白质在各种蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）图中的作用，每个图对应于不同的人类组织。使用位置基因集，以基序基因集和免疫学特征作为特征，基因本体集作为标签（总共121个），从分子特征数据库收集。图平均包含2373个节点，平均度为28.8。

数据：

• 图: 24

• 节点: ~2245.3

• Edges: ~61,318.4

• 分类数量: 121

• 标签分类:

  • Train examples: 20

  • Valid examples: 2

  • Test examples: 2

下载地址：PPI 。 您可以将数据集文件组织到以下目录结构中进行读取。

.
└── ppi
    ├── valid_feats.npy
    ├── valid_labels.npy
    ├── valid_graph_id.npy
    ├── valid_graph.json
    ├── train_feats.npy
    ├── train_labels.npy
    ├── train_graph_id.npy
    ├── train_graph.json
    ├── test_feats.npy
    ├── test_labels.npy
    ├── test_graph_id.npy
    └── test_graph.json

参数：

• root (str) - 包含pi_with_mask.npz的根目录路径。

异常：

• TypeError - 如果 root 不是str。

• RuntimeError - 如果 root 不包含数据文件。

样例：

>>> from mindspore_gl.dataset.ppi import PPI
>>> root = "path/to/ppi"
>>> dataset = PPI(root)

property graph_count

图的总数。

返回：

int，图的数量。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> graph_count = dataset.graph_count

property graph_edges

累计图边数。

返回：

numpy.ndarray，累积边数组。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> val_mask = dataset.graph_edges

graph_node_feat(graph_idx)

图上每个节点的特征。

参数：

• graph_idx (int) - 图索引。

返回：

numpy.ndarray，图的节点特征。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> graph_node_feat = dataset.graph_node_feat(graph_idx)

graph_node_label(graph_idx)

图上每个节点的真实标签。

参数：

• graph_idx (int) - 图索引。

返回：

numpy.ndarray，图的节点标签。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> graph_node_label = dataset.graph_node_label(graph_idx)

property graph_nodes

累计图节点数。

返回：

numpy.ndarray，累计节点数组。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> val_mask = dataset.graph_nodes

property node_feat

节点特征。

返回：

numpy.ndarray，节点特征数组。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> node_feat = dataset.node_feat

property node_feat_size

每个节点的特征大小。

返回：

int，特征大小的数量。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> node_feat_size = dataset.node_feat_size

property node_label

每个节点的真实标签。

返回：

numpy.ndarray，节点标签数组。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> node_label = dataset.node_label

property num_classes

标签类数量。

返回：

int，类的数量。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> num_classes = dataset.num_classes

property test_graphs

测试图ID。

返回：

numpy.ndarray，测试图ID数组。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> test_graphs = dataset.test_graphs

property test_mask

测试节点掩码。

返回：

numpy.ndarray，掩码数组。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> test_mask = dataset.test_mask

property train_graphs

训练图ID。

返回：

numpy.ndarray，训练ID数组。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> train_graphs = dataset.train_graphs

property train_mask

训练节点掩码。

返回：

numpy.ndarray，掩码数组。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> train_mask = dataset.train_mask

property val_graphs

校验图ID。

返回：

numpy.ndarray，校验图ID数组。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> val_graphs = dataset.val_graphs

property val_mask

校验节点掩码。

返回：

numpy.ndarray，掩码数组。

样例：

>>> #dataset is an instance object of Dataset
>>> val_mask = dataset.val_mask