networkx

Comprehensive toolkit for creating, analyzing, and visualizing complex networks and graphs in Python. Use when working with network/graph data structures, analyzing relationships between entities, computing graph algorithms (shortest paths, centrality, clustering), detecting communities, generating synthetic networks, or visualizing network topologies. Applicable to social networks, biological networks, transportation systems, citation networks, and any domain involving pairwise relationships.

1. Zainstaluj NetworkX w swoim projekcie Pythona za pomocą pip (pip install networkx). Upewnij się, że masz zainstalowaną obsługę wizualizacji, np. matplotlib, jeśli planujesz rysować grafy.

2. Stwórz graf, importując NetworkX i definiując typ struktury — wybierz między Graph (nieskierowany), DiGraph (skierowany), MultiGraph (wielokrawędziowy) lub MultiDiGraph w zależności od charakteru swoich danych.

3. Dodaj węzły i krawędzie do grafu, reprezentując encje i relacje między nimi. Możesz przypisać atrybuty do węzłów i krawędzi, aby przechowywać dodatkowe informacje.

4. Zastosuj algorytmy grafowe — oblicz miary centralności (degree, betweenness, closeness), znajdź najkrótsze ścieżki za pomocą Dijkstry, wykryj społeczności lub uruchom PageRank, zależnie od celu analizy.

5. Wczytaj lub zapisz graf w wybranym formacie — NetworkX obsługuje edge listy, GraphML, JSON, CSV i macierze sąsiedztwa, co ułatwia wymianę danych z innymi narzędziami.

6. Wizualizuj sieć, rysując graf za pomocą matplotlib lub bibliotek interaktywnych, aby zrozumieć strukturę topologiczną i relacje między węzłami.