networkx
Analizar y visualizar redes complejas con NetworkX
Auch verfügbar von: davila7
Trabajar con datos de grafos y redes requiere herramientas especializadas para crear estructuras, calcular algoritmos y generar visualizaciones. Esta habilidad proporciona acceso completo a las capacidades de NetworkX para análisis de redes sociales, mapeo de vías biológicas, optimización de transporte y modelado de relaciones.
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Einschalten und loslegen
Teste es
Verwendung von "networkx". Crear un grafo que muestre las conexiones entre los miembros del equipo
Erwartetes Ergebnis:
- Grafo creado con 8 nodos representando miembros del equipo
- Aristas agregadas para relaciones de reporte directo
- Nodos etiquetados con nombres de miembros del equipo
- Dibujado con diseño circular para mayor claridad
Verwendung von "networkx". Encontrar los nodos más centrales en una red de citas
Erwartetes Ergebnis:
- Centralidad de intermediación calculada para todos los 50 nodos
- Los 5 artículos más centrales identificados con puntuaciones
- Resultados guardados en centrality_results.csv
- La visualización muestra el tamaño del nodo por valor de centralidad
Sicherheitsaudit
SicherThis is a documentation-only skill containing markdown files for the NetworkX Python library. All 495 static findings are FALSE POSITIVEs. The analyzer misinterprets markdown code fences as shell execution, NetworkX function names as cryptographic algorithms, and graph operations as system reconnaissance. No executable code exists. All URLs point to official NetworkX documentation.
Risikofaktoren
⚙️ Externe Befehle (349)
📁 Dateisystemzugriff (7)
🌐 Netzwerkzugriff (5)
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Análisis de redes sociales
Analizar patrones de relaciones, identificar influyentes y detectar comunidades en datos de redes sociales
Mapeo de vías biológicas
Modelar interacciones proteicas, redes regulatorias génicas y vías metabólicas
Optimización de transporte
Optimizar planificación de rutas, redes de cadena de suministro y diseño de infraestructura
Probiere diese Prompts
Crear un grafo con 5 nodos y agregar aristas entre ellos para representar una estructura de red básica
Encontrar la ruta más corta entre el nodo A y el nodo F en este grafo y mostrar la distancia
Calcular la centralidad de intermediación para todos los nodos e identificar cuáles son los más críticos
Generar una red libre de escala Barabasi-Albert con 100 nodos y 3 aristas por nodo nuevo
Bewährte Verfahren
- Establecer semillas aleatorias (seed=42) para generación reproducible de grafos aleatorios y diseños basados en fuerzas
- Usar formatos de matriz dispersa y estructuras de datos apropiadas al trabajar con redes grandes
- Guardar grafos en formato GraphML para preservar atributos de nodos y aristas
Vermeiden
- Usar números de punto flotante como identificadores de nodos puede causar problemas de precisión en los algoritmos
- Cargar redes enteras grandes cuando solo se necesita análisis de subgrafos desperdicia memoria
- Olvidar verificar la conectividad del grafo antes de ejecutar algoritmos que requieren grafos conectados
Häufig gestellte Fragen
¿Qué tipos de grafos soporta NetworkX?
¿Cómo leo un grafo desde un archivo CSV?
¿Cuál es la forma más rápida de encontrar rutas más cortas?
¿Puede NetworkX manejar grafos acíclicos dirigidos?
¿Cómo detecto comunidades en una red?
¿Qué bibliotecas de visualización funcionan con NetworkX?
Entwicklerdetails
Autor
K-Dense-AILizenz
3-clause BSD license
Repository
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/networkxRef
main
Dateistruktur