# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2021, PB'99
# This file is distributed under the same license as the NetworkX [Un
# official Machine Translate] Japanese Doc package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2021.
#
#, fuzzy
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: NetworkX [Un official Machine Translate] Japanese Doc \n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2021-06-25 23:18+0900\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language-Team: LANGUAGE <
LL@li.org>\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Generated-By: Babel 2.9.1\n"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:2
msgid "Introduction"
msgstr "はじめに"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:6
msgid ""
"The structure of NetworkX can be seen by the organization of its source "
"code. The package provides classes for graph objects, generators to "
"create standard graphs, IO routines for reading in existing datasets, "
"algorithms to analyze the resulting networks and some basic drawing "
"tools."
msgstr "NetworkXの構造は、ソースコードの構成によって見ることができます。パッケージには、グラフオブジェクト用のクラス、標準グラフを作成するジェネレータ、既存のデータセットを読み込むためのIOルーチン、結果のネットワークを分析するアルゴリズム、および一部の基本ドローイングツールが含まれています。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:11
msgid ""
"Most of the NetworkX API is provided by functions which take a graph "
"object as an argument. Methods of the graph object are limited to basic "
"manipulation and reporting. This provides modularity of code and "
"documentation. It also makes it easier for newcomers to learn about the "
"package in stages. The source code for each module is meant to be easy to"
" read and reading this Python code is actually a good way to learn more "
"about network algorithms, but we have put a lot of effort into making the"
" documentation sufficient and friendly. If you have suggestions or "
"questions please contact us by joining the `NetworkX Google group "
"<
http://groups.google.com/group/networkx-discuss>`_."
msgstr "NetworkX APIのほとんどは関数によって提供されており、グラフオブジェクトを引数として使用します。グラフオブジェクトのメソッドは基本の操作およびレポートに制限されています。これにより、コードおよびドキュメントのモジュール方式が提供されます。また、新規ユーザーがパッケージについて段階的に学習することも容易になります。各モジュールのソース・コードは読みやすくなるように意図されており、このPythonコードは実際にはネットワークアルゴリズムについて学ぶための良い方法ですが、私たちはドキュメントを十分で親しみやすいものにするために多大な努力を払ってきました。提案や質問がありましたら、`NetworkX Googleグループ<
http://groups.google.com/group/networkx-discuss>`_にご連絡ください。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:21
msgid ""
"Classes are named using ``CamelCase`` (capital letters at the start of "
"each word). functions, methods and variable names are "
"``lower_case_underscore`` (lowercase with an underscore representing a "
"space between words)."
msgstr "クラスは「CamelCase」(各単語の先頭に大文字)を使用して命名されます。関数、メソッドおよび変数名は「lower_case_underscore」(小文字でワードの間にスペースを表すアンダースコア付き)です。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:27
msgid "NetworkX Basics"
msgstr "NetworkXの基本"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:29
msgid ""
"After starting Python, import the networkx module with (the recommended "
"way)"
msgstr "Pythonを起動した後、(推奨される方法で)を使用してNetworkXモジュールをインポートします。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:35
msgid ""
"To save repetition, in the documentation we assume that NetworkX has been"
" imported this way."
msgstr "繰り返しを省くために、このドキュメントでは、NetworkXはこの方法でインポートされたものと想定しています。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:38
msgid ""
"If importing networkx fails, it means that Python cannot find the "
"installed module. Check your installation and your ``PYTHONPATH``."
msgstr "NetworkXのインポートに失敗した場合、Pythonはインストールされているモジュールを見つけることができません。インストールと「PYTHONPATH」を確認してください。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:41
msgid "The following basic graph types are provided as Python classes:"
msgstr "次の基本グラフタイプは、Pythonクラスとして提供されます。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:46
# 🕷🕷🕷 用語集へ :class:/:class:
msgid ":class:`Graph`"
msgstr ":クラス:`グラフ`"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:44
msgid ""
"This class implements an undirected graph. It ignores multiple edges "
"between two nodes. It does allow self-loop edges between a node and "
"itself."
msgstr "このクラスは無向グラフを実装します。2つのノード間の複数のエッジは無視されます。ノードとそれ自体の間の自己ループエッジは許可されます。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:51
# 🕷🕷🕷
msgid ":class:`DiGraph`"
msgstr ":クラス:`有向グラフ`"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:49
msgid ""
"Directed graphs, that is, graphs with directed edges. Provides operations"
" common to directed graphs, (a subclass of Graph)."
msgstr "指示されたグラフ、つまり指示されたエッジのあるグラフ。指示されたグラフに共通のオペレーション(グラフのサブクラス)を提供します。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:56
# 🕷🕷🕷
msgid ":class:`MultiGraph`"
msgstr ":クラス:`マルチグラフ`"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:54
msgid ""
"A flexible graph class that allows multiple undirected edges between "
"pairs of nodes. The additional flexibility leads to some degradation in "
"performance, though usually not significant."
msgstr "ノードのグラフ間に複数の無向エッジを許可するフレキシブルペアクラス。追加の柔軟性により、通常は重要ではありませんが、パフォーマンスが多少低下することがあります。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:59
# 🕷🕷🕷
msgid ":class:`MultiDiGraph`"
msgstr ":クラス:`マルチ有向グラフ`"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:59
# 🕷🕷🕷
msgid "A directed version of a MultiGraph."
msgstr "指示された版のマルチグラフ。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:61
msgid "Empty graph-like objects are created with"
msgstr "空のグラフのようなオブジェクトは"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:70
msgid ""
"All graph classes allow any :term:`hashable` object as a node. Hashable "
"objects include strings, tuples, integers, and more. Arbitrary edge "
"attributes such as weights and labels can be associated with an edge."
msgstr "すべてグラフクラスでは、任意の:term:`hashable`オブジェクトをノードとして使用できます。hashableオブジェクトには、文字列、タプル、整数などがあります。重みやラベルなどの任意のエッジ属性をエッジに関連付けることができます。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:76
msgid ""
"The graph internal data structures are based on an adjacency list "
"representation and implemented using Python :term:`dictionary` "
"datastructures. The graph adjacency structure is implemented as a Python "
"dictionary of dictionaries; the outer dictionary is keyed by nodes to "
"values that are themselves dictionaries keyed by neighboring node to the "
"edge attributes associated with that edge. This \"dict-of-dicts\" "
"structure allows fast addition, deletion, and lookup of nodes and "
"neighbors in large graphs. The underlying datastructure is accessed "
"directly by methods (the programming interface \"API\") in the class "
"definitions. All functions, on the other hand, manipulate graph-like "
"objects solely via those API methods and not by acting directly on the "
"datastructure. This design allows for possible replacement of the 'dicts-"
"of-dicts'-based datastructure with an alternative datastructure that "
"implements the same methods."
msgstr "グラフの内部データ構造は、隣接関係リスト表現に基づいており、Python:term:`dictionary`データ構造体を使用して実装されています。グラフ隣接関係構造体は、ディクショナリのPythonディクショナリとして実装されています。外部ディクショナリは、値(バリュー)へのノードによってキー設定されています。このノード自体は、そのエッジに関連付けられたエッジ属性への隣接ノードによってキー設定されたディクショナリです。この「dict-of-dicts」構造体により、大きなグラフ内のノードおよび隣接ノードの高速な追加、削除および検索が可能になります。基礎となるデータ構造体は、クラス定義内のメソッド(プログラミング・インタフェース「API」)によって直接アクセスされます。一方、すべて関数は、グラフに似たオブジェクトを、データ構造体に直接作用するのではなく、これらのAPIメソッドを介してのみ操作します。この設計により、「dicts・オブ・dicts」ベースのデータ構造を、同じメソッドを実装する代替データ構造に置き換えることができます。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:95
msgid "Graphs"
msgstr "グラフ"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:97
msgid ""
"The first choice to be made when using NetworkX is what type of graph "
"object to use. A graph (network) is a collection of nodes together with "
"a collection of edges that are pairs of nodes. Attributes are often "
"associated with nodes and/or edges. NetworkX graph objects come in "
"different flavors depending on two main properties of the network:"
msgstr "NetworkXを使用する場合に最初に選択するのは、どのタイプのグラフオブジェクトを使用するかです。グラフ(ネットワーク)は、ノードのペアであるエッジのコレクションとともにノードのコレクションです。属性は多くの場合、ノードまたはエッジ(あるいはその両方)に関連付けられます。NetworkXグラフオブジェクトは、ネットワークの2つの主要プロパティに応じて異なる種類があります。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:103
msgid ""
"Directed: Are the edges **directed**? Does the order of the edge pairs "
"$(u, v)$ matter? A directed graph is specified by the \"Di\" prefix in "
"the class name, e.g. `DiGraph()`. We make this distinction because many "
"classical graph properties are defined differently for directed graphs."
msgstr "指示された:エッジは**指示された**ですか?エッジペア$(u,v)$の順序は重要ですか?指示されたグラフはクラス名の接頭辞\"Di\"によって指定されます(例:`有向グラフ()`)。多くの古典的なグラフプロパティは指示されたグラフに対して異なって定義されているので、この区別をしています。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:109
msgid ""
"Multi-edges: Are multiple edges allowed between each pair of nodes? As "
"you might imagine, multiple edges requires a different data structure, "
"though clever users could design edge data attributes to support this "
"functionality. We provide a standard data structure and interface for "
"this type of graph using the prefix \"Multi\", e.g., `MultiGraph()`."
msgstr "複数のエッジ:ノードの各ペア間で複数のエッジを使用できますか?ご想像のとおり、複数のエッジには異なるデータ構造が必要ですが、賢いユーザーはこの機能をサポートするためにエッジ・データ属性を設計できます。このタイプのグラフには、接頭辞\"Multi\"を使用して標準のデータ構造とインタフェースを提供します(例:`マルチグラフ()`)。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:116
msgid ""
"The basic graph classes are named: :doc:`Graph "
"</reference/classes/graph>`, :doc:`DiGraph</reference/classes/digraph>`, "
":doc:`MultiGraph </reference/classes/multigraph>`, and :doc:`MultiDiGraph"
" </reference/classes/multidigraph>`"
msgstr "基本グラフクラスの名称::doc:`グラフ</リファレンス/クラス/グラフ>`、:doc:`有向グラフ</リファレンス/クラス/有向グラフ>`、:doc:`マルチグラフ</リファレンス/クラス/マルチグラフ>`、:doc:`マルチ有向グラフ</リファレンス/クラス/マルチ有向グラフ>`"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:124
msgid "Nodes and Edges"
msgstr "ノードとエッジ"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:126
msgid ""
"The next choice you have to make when specifying a graph is what kinds of"
" nodes and edges to use."
msgstr "グラフを指定するときに次に選択する必要があるのは、使用するノードとエッジの種類です。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:129
msgid ""
"If the topology of the network is all you care about then using integers "
"or strings as the nodes makes sense and you need not worry about edge "
"data. If you have a data structure already in place to describe nodes "
"you can simply use that structure as your nodes provided it is "
":term:`hashable`. If it is not hashable you can use a unique identifier "
"to represent the node and assign the data as a :term:`node attribute`."
msgstr "ネットワークのトポロジがすべてである場合は、ノードとして整数または文字列を使用することは意味があり、エッジデータについて心配する必要はありません。ノードを記述するためのデータ構造がすでに存在する場合は、その構造をノードとして簡単に使用できます。ただし、データ構造が:term:`hashable`である必要があります。ハッシュ可能でない場合は、一意の識別子を使用してノードを表し、データを:term:`node attribute`として割り当てることができます。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:137
msgid ""
"Edges often have data associated with them. Arbitrary data can be "
"associated with edges as an :term:`edge attribute`. If the data is "
"numeric and the intent is to represent a *weighted* graph then use the "
"'weight' keyword for the attribute. Some of the graph algorithms, such as"
" Dijkstra's shortest path algorithm, use this attribute name by default "
"to get the weight for each edge."
msgstr "多くの場合、エッジにはデータが関連付けられています。任意のデータは、:term:`edge attribute`としてエッジに関連付けることができます。データが数値であり、目的が*重み付き*グラフを表す場合は、属性に'weight'キーワードを使用します。ダイクストラの最短パスアルゴリズムなどのグラフアルゴリズムの一部では、デフォルトでこの属性名を使用して各エッジの重みを取得します。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:145
msgid ""
"Attributes can be assigned to an edge by using keyword/value pairs when "
"adding edges. You can use any keyword to name your attribute and can "
"then query the edge data using that attribute keyword."
msgstr "エッジを追加するときにキーワード/値ペアを使用すると、エッジに属性を割り当てることができます。任意のキーワードを使用して属性に名前を付け、その属性キーワードを使用してエッジデータをクエリーできます。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:150
msgid ""
"Once you've decided how to encode the nodes and edges, and whether you "
"have an undirected/directed graph with or without multiedges you are "
"ready to build your network."
msgstr "ノードとエッジをエンコードする方法を決定し、multiedgesの有無にかかわらず方向指定されていない/指示されたグラフがあるかどうかを確認したら、ネットワークを構築する準備ができました。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:155
msgid "Graph Creation"
msgstr "グラフの作成"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:157
msgid "NetworkX graph objects can be created in one of three ways:"
msgstr "NetworkXグラフオブジェクトは、次の3つの方法のいずれかで作成できます。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:159
msgid "Graph generators---standard algorithms to create network topologies."
msgstr "グラフジェネレータ---ネットワークトポロジを作成するための標準アルゴリズム。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:160
msgid "Importing data from pre-existing (usually file) sources."
msgstr "既存の(通常はファイル)ソースからデータをインポートします。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:161
msgid "Adding edges and nodes explicitly."
msgstr "エッジとノードを明示的に追加します。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:163
msgid ""
"Explicit addition and removal of nodes/edges is the easiest to describe. "
"Each graph object supplies methods to manipulate the graph. For example,"
msgstr "ノード/エッジの明示的な追加と削除は最も簡単に説明できます。各グラフオブジェクトはグラフを操作するためのメソッドを提供します。例の場合"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:173
# 🕷🕷🕷 用語集へ Edge attributes/エッジ属性
msgid "Edge attributes can be anything:"
msgstr "エッジアトリビュートには、次のいずれかを指定できます。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:181
msgid "You can add many edges at one time:"
msgstr "一度に複数のエッジを追加できます。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:190
msgid "See the :doc:`/tutorial` for more examples."
msgstr "その他の例については:doc:`/チュートリアル`をご覧ください。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:192
msgid ""
"Some basic graph operations such as union and intersection are described "
"in the :ref:`operators module <operators>` documentation."
msgstr "unionや交点のようないくつかの基本グラフオペレーションは、:ref:`演算子module<演算子>`文書に記述されています。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:195
msgid ""
"Graph generators such as :func:`~generators.random_graphs.binomial_graph`"
" and :func:`~generators.random_graphs.erdos_renyi_graph` are provided in "
"the :ref:`graph generators <generators>` subpackage."
msgstr ":func:`~ジェネレータ.ランダムグラフ.binomial_グラフ`および:func:`~ジェネレータ.ランダムグラフ.erdos_renyi_グラフ`などのグラフジェネレータは、:ref:`グラフジェネレータ<ジェネレータ>`サブパッケージで提供されています。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:199
msgid ""
"For importing network data from formats such as GML, GraphML, edge list "
"text files see the :ref:`reading and writing graphs <readwrite>` "
"subpackage."
msgstr "GML、GraphML、エッジリストのテキストファイルなどの形式からネットワークデータをインポートする場合は、:ref:`グラフの読み取りと書き込み<読み取り/書き込み>`サブパッケージを参照してください。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:204
msgid "Graph Reporting"
msgstr "グラフレポート作成"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:206
msgid ""
"Class views provide basic reporting of nodes, neighbors, edges and "
"degree. These views provide iteration over the properties as well as "
"membership queries and data attribute lookup. The views refer to the "
"graph data structure so changes to the graph are reflected in the views. "
"This is analogous to dictionary views in Python 3. If you want to change "
"the graph while iterating you will need to use e.g. ``for e in "
"list(G.edges):``. The views provide set-like operations, e.g. union and "
"intersection, as well as dict-like lookup and iteration of the data "
"attributes using ``G.edges[u, v]['color']`` and ``for e, datadict in "
"G.edges.items():``. Methods ``G.edges.items()`` and ``G.edges.values()`` "
"are familiar from python dicts. In addition ``G.edges.data()`` provides "
"specific attribute iteration e.g. ``for e, e_color in "
"G.edges.data('color'):``."
msgstr "クラスビューでは、ノード、ネイバー、エッジ、および基本に関する次数レポートが提供されます。これらのビューでは、プロパティと、メンバーシップ・クエリーおよびデータ属性検索を提供します。これらのビューは、グラフデータ構造を参照するため、グラフに対する変更がビューに反映されます。これは、Python3のディクショナリ・ビューと類似しています。反復中にグラフを変更する場合は、たとえば、「for e in list(G.edges):」を使用する必要があります。ビューは、set-likeオペレーション(たとえば、unionおよび交点)を提供します。また、dict-like lookupおよびデータ属性の反復は、「for e in G.edges[u,v]['color']」および「for e,datadict in G.edges.items():」を使用して提供されます。メソッド「G.Edges.items()」および「G.edges.値(バリュー)()」は、Python dictsでよく知られています。さらに、「G.edges.data()」は、特定の属性反復(たとえば、「for e,e_color in G.edges.data('color'):」)を提供します。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:218
msgid ""
"The basic graph relationship of an edge can be obtained in two ways. One "
"can look for neighbors of a node or one can look for edges. We jokingly "
"refer to people who focus on nodes/neighbors as node-centric and people "
"who focus on edges as edge-centric. The designers of NetworkX tend to be"
" node-centric and view edges as a relationship between nodes. You can see"
" this by our choice of lookup notation like ``G[u]`` providing neighbors "
"(adjacency) while edge lookup is ``G.edges[u, v]``. Most data structures "
"for sparse graphs are essentially adjacency lists and so fit this "
"perspective. In the end, of course, it doesn't really matter which way "
"you examine the graph. ``G.edges`` removes duplicate representations of "
"undirected edges while neighbor reporting across all nodes will naturally"
" report both directions."
msgstr "エッジの基本グラフ関係は2つの方法で得られます。ノードの隣接関係を探すことも、エッジを探すこともできます。私たちは冗談で、ノード/隣接関係に焦点を当てている人をノード中心と呼び、エッジに焦点を当てている人をエッジ中心と呼びます。NetworkXの設計者は、ノード中心でエッジをノード間の関係として見る傾向があります。これは、「G[u]」のように隣接関係(隣接関係)を提供するルックアップ表記を選択することでわかりますが、エッジルックアップは「G.edges[u,v]」です。スパースグラフのほとんどのデータ構造は本質的に隣接関係リストであるため、このパースペクティブに適合します。最後に、もちろんグラフを調べる方法は実際には問題ではありません。「G.edges」は無向エッジの重複表現を削除しますが、すべてノード間で報告される隣接関係は自然に両方向を報告します。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:230
msgid ""
"Any properties that are more complicated than edges, neighbors and degree"
" are provided by functions. For example ``nx.triangles(G, n)`` gives the"
" number of triangles which include node n as a vertex. These functions "
"are grouped in the code and documentation under the term "
":ref:`algorithms<algorithms>`."
msgstr "エッジ、隣接、次数よりも複雑なプロパティは、関数によって提供されます。例の場合、「nx.triangles(G,n)」は、ノードnを頂点として含む三角形の数を示します。これらの関数は、コードおよびドキュメントでは次のようにグループ化されています:ref:`アルゴリズム<アルゴリズム>`。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:237
msgid "Algorithms"
msgstr "アルゴリズム"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:239
msgid ""
"A number of graph algorithms are provided with NetworkX. These include "
"shortest path, and breadth first search (see "
":ref:`traversal<traversal>`), clustering and isomorphism algorithms and "
"others. There are many that we have not developed yet too. If you "
"implement a graph algorithm that might be useful for others please let us"
" know through the `NetworkX Google group <
http://groups.google.com/group"
"/networkx-discuss>`_ or the Github `Developer Zone "
"<
https://github.com/networkx/networkx>`_."
msgstr "いくつかのグラフアルゴリズムにNetworkXが提供されています。これらには最短パスと幅優先検索(参照:ref:`traversal<traversal>`)、クラスタリングと同形性アルゴリズム、その他が含まれます。まだ開発していないものもたくさんあります。もしあなたが他の人に役立つかもしれないグラフアルゴリズムを実装しているなら、`NetworkX Googleグループ<
http://groups.google.com/group/networkx-discuss>`_またはGithub`開発者Zone<
https://github.com/networkx/networkx>`_を通して私たちに知らせてください。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:249
msgid ""
"As an example here is code to use Dijkstra's algorithm to find the "
"shortest weighted path:"
msgstr "例として次に示すのは、ダイクストラのアルゴリズムを使用して最短の重み付きパスを検索するコードです。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:261
msgid "Drawing"
msgstr "ドローイング"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:263
# 🕷🕷🕷 drawing 「ドローイング」が連続するとくどいので「描画」でよし。
# 🕷🕷🕷 neato/ニート ？
msgid ""
"While NetworkX is not designed as a network drawing tool, we provide a "
"simple interface to drawing packages and some simple layout algorithms. "
"We interface to the excellent Graphviz layout tools like dot and neato "
"with the (suggested) pygraphviz package or the pydot interface. Drawing "
"can be done using external programs or the Matplotlib Python package. "
"Interactive GUI interfaces are possible, though not provided. The drawing"
" tools are provided in the module :ref:`drawing <drawing>`."
msgstr "NetworkXはネットワークドローイングツールとして設計されていませんが、私たちはドローイングパッケージといくつかの単純なレイアウトアルゴリズムへの単純なインタフェースを提供しています。私たちは、(推奨される)pygraphvizパッケージまたはpydotインタフェースを使用して、ドットおよびニートのような優れたGraphvizレイアウトツールとインタフェースしています。ドローイングは、外部プログラムまたはMatplotlib Pythonパッケージを使用して実行できます。対話型GUIインタフェースは提供されていません。ドローイングツールはモジュールref:`ドローイング<ドローイング>`で提供されています。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:271
msgid ""
"The basic drawing functions essentially place the nodes on a scatterplot "
"using the positions you provide via a dictionary or the positions are "
"computed with a layout function. The edges are lines between those dots."
msgstr "基本ドローイング関数は基本的に、ディクショナリを介して指定した位置を使用してノードを散布図に配置します。または、位置はレイアウト関数を使用して計算されます。エッジはこれらのドットの間の線です。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:286
msgid "See the :doc:`examples </auto_examples/index>` for more ideas."
msgstr "詳細については、:doc:`例</auto_例/インデックス>`を参照してください。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:289
msgid "Data Structure"
msgstr "データ構造"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:291
msgid ""
"NetworkX uses a \"dictionary of dictionaries of dictionaries\" as the "
"basic network data structure. This allows fast lookup with reasonable "
"storage for large sparse networks. The keys are nodes so ``G[u]`` "
"returns an adjacency dictionary keyed by neighbor to the edge attribute "
"dictionary. A view of the adjacency data structure is provided by the "
"dict-like object ``G.adj`` as e.g. ``for node, nbrsdict in "
"G.adj.items():``. The expression ``G[u][v]`` returns the edge attribute "
"dictionary itself. A dictionary of lists would have also been possible, "
"but not allow fast edge detection nor convenient storage of edge data."
msgstr "NetworkXでは、「ディクショナリのディクショナリ」を基本ネットワークデータ構造として使用しています。これにより、大規模なスパースネットワークに対して、適切なストレージを使用した高速ルックアップが可能になります。キーはノードであるため、``G[u]``は、エッジ属性ディクショナリに隣接するノードによってキー設定された隣接関係ディクショナリを返します。隣接関係データ構造のビューは、dict-likeオブジェクト``G.adj``によって提供されます。例:``for node,nbrsdict in G.Adj.items():``。式``G[u][v]``は、エッジ属性ディクショナリ自体を返します。リストのディクショナリも可能でしたが、高速なエッジ検出やエッジデータの便利な保存はできませんでした。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:301
msgid "Advantages of dict-of-dicts-of-dicts data structure:"
msgstr "dict-of-dicts-of-dictsデータ構造の利点:"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:303
msgid "Find edges and remove edges with two dictionary look-ups."
msgstr "2つの辞書ルックアップを使用してエッジを検索し、エッジを削除します。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:304
msgid "Prefer to \"lists\" because of fast lookup with sparse storage."
msgstr "「リスト」よりも優先されます。これは、スパースなストレージを使用して迅速に検索できるためです。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:305
msgid "Prefer to \"sets\" since data can be attached to edge."
msgstr "データをエッジにアタッチできるため、\"セット\"を優先します。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:306
msgid "``G[u][v]`` returns the edge attribute dictionary."
msgstr "``G[u][v]``はエッジ属性辞書を返します。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:307
msgid "``n in G`` tests if node ``n`` is in graph ``G``."
msgstr "ノード「n」がテスト「G」にある場合、「n in G」グラフ。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:308
msgid "``for n in G:`` iterates through the graph."
msgstr "「for n in G:」グラフを反復する。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:309
# 🕷🕷🕷 neighbors
msgid "``for nbr in G[n]:`` iterates through neighbors."
msgstr "``for nbr in G[n]:``は近傍を繰り返します。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:311
msgid ""
"As an example, here is a representation of an undirected graph with the "
"edges $(A, B)$ and $(B, C)$."
msgstr "例として、エッジ$(A,B)$および$(B,C)$を持つ方向指定されていないグラフを表します。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:322
msgid ""
"The data structure gets morphed slightly for each base graph class. For "
"DiGraph two dict-of-dicts-of-dicts structures are provided, one for "
"successors (``G.succ``) and one for predecessors (``G.pred``). For "
"MultiGraph/MultiDiGraph we use a dict-of-dicts-of-dicts-of-dicts "
"[#turtles]_ where the third dictionary is keyed by an edge key identifier"
" to the fourth dictionary which contains the edge attributes for that "
"edge between the two nodes."
msgstr "データ構造体は、各基本グラフクラスに対してわずかに変形されます。有向グラフに対しては、2つのdictsのdictsのdict構造体が提供されています。1つは後続ノード用(「G.succ」)で、もう1つは先行ノード用(「G.pred」)です。マルチグラフ/マルチ有向グラフに対しては、dict-of-dicts-of-dicts-of-dicts[#turcks]_を使用します。この場合、3番目のディクショナリは、2つのノード間のエッジのエッジ属性を含む4番目のディクショナリに対するエッジキー識別子によってキー設定されます。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:330
msgid ""
"Graphs provide two interfaces to the edge data attributes: adjacency and "
"edges. So ``G[u][v]['width']`` is the same as ``G.edges[u, v]['width']``."
msgstr "グラフには、エッジデータ属性に対する2つのインタフェース(隣接関係とエッジ)があります。したがって、「G[u][v]['width']」は「G edges[u,v]['width']」と同じです。"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:345
msgid "Footnotes"
msgstr "脚注"
#: ../../doc/reference/introduction.rst:346
# 🕷🕷🕷？
msgid "\"It's dictionaries all the way down.\""
msgstr "「ずっと下のすべての辞書だよ。」"
カウンタ： -
最終更新：2021年07月05日 18:50
