NetworkX 是做什麼的？
概覽
NetworkX 是一個用於建立、操作和分析複雜網路與圖形的 Python 套件。在處理網路或圖形資料結構時使用此技能，包括社交網路、生物網路、交通系統、引用網路、知識圖譜，或任何涉及實體間關係的系統。
此技能針對 NetworkX 3.x（目前穩定版：3.6，需要 Python >= 3.11）。多個 3.0 之前的 API（nx.info、nx.write_gpickle、nx.read_shp）以及 3.4 時代的 nx.random_tree 已不存在——本技能中全部使用目前取代方法。
何時使用此技能
當任務涉及以下情況時，呼叫此技能：
- 建立圖形：從資料構建網路結構，新增節點與邊並附加屬性
- 圖形分析：計算中心性度量、尋找最短路徑、偵測社群、測量聚類
- 圖形演算法：執行標準演算法，如 Dijkstra、PageRank、最小生成樹、最大流量
- 網路生成：建立合成網路（隨機、無尺度、小世界模型）用於測試或模擬
- 圖形 I/O：從各種格式讀取或寫入（edge list、GraphML、JSON、CSV、adjacency matrices）
- 視覺化：使用 matplotlib 或互動式函式庫繪製和自訂網路視覺化
- 網路比較：檢查同構、計算圖形度量、分析結構特性
核心功能
1. 圖形建立與操作
NetworkX 支援四種主要的圖形類型：
- Graph：無向圖，單一邊
- DiGraph：有向圖，單向連接
- MultiGraph：無向圖，允許節點之間有多條邊
- MultiDiGraph：有向圖，具有多條邊
建立圖形的方法：
import networkx as nx
# 建立空圖
G = nx.Graph()
# 新增節點（可以是任何可雜湊類型）
G.add_node(1)
G.add_nodes_from([2, 3, 4])
G.add_node("protein_A", type='enzyme', weight=1.5)
# 新增邊
G.add_edge(1, 2)
G.add_edges_from([(1, 3), (2, 4)])
G.add_edge(1, 4, weight=0.8, relation='interacts')
參考：請參閱 references/graph-basics.md 以獲得有關建立、修改、檢查和管理圖形結構的全面指南，包括處理屬性和子圖。
2. 圖形演算法
NetworkX 提供廣泛的網路分析演算法：
最短路徑：
# 尋找最短路徑
path = nx.shortest_path(G, source=1, target=5)
length = nx.shortest_path_length(G, source=1, target=5, weight='weight')
中心性度量：
# 度中心性
degree_cent = nx.degree_centrality(G)
# 介數中心性
betweenness = nx.betweenness_centrality(G)
# PageRank
pagerank = nx.pagerank(G)
社群偵測：
from networkx.algorithms import community
# 偵測社群
communities = community.greedy_modularity_communities(G)
連通性：
# 檢查連通性
is_connected = nx.is_connected(G)
# 尋找連通分量
components = list(nx.connected_components(G))
參考：請參閱 references/algorithms.md 以獲得所有可用演算法的詳細文件，包括最短路徑、中心性度量、聚類、社群偵測、流量、配對、樹狀演算法和圖形遍歷。
3. 圖形生成器
建立用於測試、模擬或建模的合成網路：
經典圖形：
# 完全圖
G = nx.complete_graph(n=10)
# 循環圖
G = nx.cycle_graph(n=20)
# 已知圖形
G = nx.karate_club_graph()
G = nx.petersen_graph()
隨機網路：
# Erdős-Rényi 隨機圖
G = nx.erdos_renyi_graph(n=100, p=0.1, seed=42)
# Barabási-Albert 無尺度網路
G = nx.barabasi_albert_graph(n=100, m=3, seed=42)
# Watts-Strogatz 小世界網路
G = nx.watts_strogatz_graph(n=100, k=6, p=0.1, seed=42)
結構化網路：
# 網格圖
G = nx.grid_2d_graph(m=5, n=7)
# 隨機樹（random_tree 已在 NetworkX 3.4 中移除）
G = nx.random_labeled_tree(100, seed=42)
參考：請參閱 references/generators.md 以獲得所有圖形生成器的完整涵蓋，包括經典、隨機、格點、二分和專門的網路模型，附帶詳細參數和用例。
4. 讀取和寫入圖形
NetworkX 支援多種檔案格式和資料來源：
檔案格式：
# Edge list
G = nx.read_edgelist('graph.edgelist')
nx.write_edgelist(G, 'graph.edgelist')
# GraphML（保留屬性）
G = nx.read_graphml('graph.graphml')
nx.write_graphml(G, 'graph.graphml')
# GML
G = nx.read_gml('graph.gml')
nx.write_gml(G, 'graph.gml')
# JSON（node-link 格式；邊列表儲存在 "edges" 鍵下
# 自 NetworkX 3.6 以來 — 舊檔案可能使用 "links"，請參閱 references/io.md）
data = nx.node_link_data(G)
G = nx.node_link_graph(data)
Pandas 整合：
import pandas as pd
# 從 DataFrame
df = pd.DataFrame({'source': [1, 2, 3], 'target': [2, 3, 4], 'weight': [0.5, 1.0, 0.75]})
G = nx.from_pandas_edgelist(df, 'source', 'target', edge_attr='weight')
# 轉為 DataFrame
df = nx.to_pandas_edgelist(G)
矩陣格式：
import numpy as np
# 鄰接矩陣
A = nx.to_numpy_array(G)
G = nx.from_numpy_array(A)
# 稀疏矩陣
A = nx.to_scipy_sparse_array(G)
G = nx.from_scipy_sparse_array(A)
參考：請參閱 references/io.md 以獲得所有 I/O 格式的完整文件，包括 CSV、SQL 資料庫、Cytoscape、DOT，以及針對不同用例選擇格式的指南。
5. 視覺化
建立清晰且資訊豐富的網路視覺化：
基本視覺化：
import matplotlib.pyplot as plt
# 簡單繪製
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()
# 附佈局
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)
nx.draw(G, pos=pos, with_labels=True, node_color='lightblue', node_size=500)
plt.show()
自訂化：
# 按度數著色
node_colors = [G.degree(n) for n in G.nodes()]
nx.draw(G, node_color=node_colors, cmap=plt.cm.viridis)
# 按中心性調整大小
centrality = nx.betweenness_centrality(G)
node_sizes = [3000 * centrality[n] for n in G.nodes()]
nx.draw(G, node_size=node_sizes)
# 邊的權重
edge_widths = [3 * G[u][v].get('weight', 1) for u, v in G.edges()]
nx.draw(G, width=edge_widths)
佈局演算法：
# Spring 佈局（力導向）
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)
# 圓形佈局
pos = nx.circular_layout(G)
# Kamada-Kawai 佈局
pos = nx.kamada_kawai_layout(G)
# 頻譜佈局
pos = nx.spectral_layout(G)
出版品質：
plt.figure(figsize=(12, 8))
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)
nx.draw(G, pos=pos, node_color='lightblue', node_size=500,
edge_color='gray', with_labels=True, font_size=10)
plt.title('網路視覺化', fontsize=16)
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.savefig('network.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.savefig('network.pdf', bbox_inches='tight') # 向量格式
參考：請參閱 references/visualization.md 以獲得視覺化技術的廣泛文件，包括佈局演算法、自訂選項、使用 Plotly 和 PyVis 的互動式視覺化、3D 網路以及建立出版品質的圖形。
與 NetworkX 合作
安裝
確保 NetworkX 已安裝：
# 檢查是否已安裝
import networkx as nx
print(nx.__version__)
# 如果需要則安裝（透過 bash）
# uv pip install networkx
# uv pip install networkx[default] # 附帶可選依賴項
常見工作流程模式
大多數 NetworkX 任務遵循以下模式：
-
建立或載入圖形：
# 從頭建立 G = nx.Graph() G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4)]) # 或從檔案/資料載入 G = nx.read_edgelist('data.txt') -
檢查結構：
print(f"節點數：{G.number_of_nodes()}") print(f"邊數：{G.number_of_edges()}") print(f"密度：{nx.density(G)}") print(f"是否連通：{nx.is_connected(G)}") -
分析：
# 計算度量 degree_cent = nx.degree_centrality(G) avg_clustering = nx.average_clustering(G) # 尋找路徑 path = nx.shortest_path(G, source=1, target=4) # 偵測社群 communities = community.greedy_modularity_communities(G) -
視覺化：
pos = nx.spring_layout(G, seed=42) nx.draw(G, pos=pos, with_labels=True) plt.show() -
匯出結果：
# 儲存圖形 nx.write_graphml(G, 'analyzed_network.graphml') # 儲存度量 df = pd.DataFrame({ 'node': list(degree_cent.keys()), 'centrality': list(degree_cent.values()) }) df.to_csv('centrality_results.csv', index=False)
重要考量
浮點數精度：當圖形包含浮點數時，所有結果因精度限制本質上都是近似的。這可能會影響演算法的結果，特別是在最小值/最大值計算中。
記憶體與效能：每次執行腳本時，圖形資料都必須載入記憶體。對於大型網路：
- 使用適當的資料結構（對於大型稀疏圖形使用稀疏矩陣）
- 考慮僅載入必要的子圖
- 使用高效的檔案格式（Python 物件使用 pickle，壓縮格式）
- 對非常大的網路利用近似演算法（例如，中心性計算中的
k參數） - 對於大量工作負載，NetworkX 3.x 支援透過
backend=關鍵字或nx.config.backend_priority的即插即用加速後端——例如nx-cugraph（GPU）、nx-parallel（多核心）、graphblas-algorithms（稀疏線性代數）。安裝後端套件並將backend="cugraph"（或類似）傳遞給支援的函式；無需更改演算法程式碼。
節點與邊的類型：
- 節點可以是任何可雜湊的 Python 物件（數字、字串、元組、自訂物件）
- 使用有意義的識別碼以確保清晰
- 移除節點時，所有與其關聯的邊會自動移除
隨機種子：為了可重現性，在隨機圖形生成和力導向佈局中始終設定隨機種子：
G = nx.erdos_renyi_graph(n=100, p=0.1, seed=42)
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)
快速參考
基本操作
# 建立
G = nx.Graph()
G.add_edge(1, 2)
# 查詢
G.number_of_nodes()
G.number_of_edges()
G.degree(1)
list(G.neighbors(1))
# 檢查
G.has_node(1)
G.has_edge(1, 2)
nx.is_connected(G)
# 修改
G.remove_node(1)
G.remove_edge(1, 2)
G.clear()
基本演算法
# 路徑
nx.shortest_path(G, source, target)
nx.all_pairs_shortest_path(G)
# 中心性
nx.degree_centrality(G)
nx.betweenness_centrality(G)
nx.closeness_centrality(G)
nx.pagerank(G)
# 聚類
nx.clustering(G)
nx.average_clustering(G)
# 分量
nx.connected_components(G)
nx.strongly_connected_components(G) # 有向圖
# 社群
community.greedy_modularity_communities(G)
檔案 I/O 快速參考
# 讀取
nx.read_edgelist('file.txt')
nx.read_graphml('file.graphml')
nx.read_gml('file.gml')
# 寫入
nx.write_edgelist(G, 'file.txt')
nx.write_graphml(G, 'file.graphml')
nx.write_gml(G, 'file.gml')
# Pandas
nx.from_pandas_edgelist(df, 'source', 'target')
nx.to_pandas_edgelist(G)
資源
此技能包含全面的參考文件：
references/graph-basics.md
圖形類型、建立和修改圖形、新增節點和邊、管理屬性、檢查結構以及處理子圖的詳細指南。
references/algorithms.md
NetworkX 演算法的完整涵蓋，包括最短路徑、中心性度量、連通性、聚類、社群偵測、流量演算法、樹狀演算法、配對、著色、同構和圖形遍歷。
references/generators.md
圖形生成器的全面文件，包括經典圖形、隨機模型（Erdős-Rényi、Barabási-Albert、Watts-Strogatz）、格點、樹、社交網路模型和專門生成器。
references/io.md
以各種格式讀取和寫入圖形的完整指南：edge list、adjacency list、GraphML、GML、JSON、CSV、Pandas DataFrames、NumPy 陣列、SciPy 稀疏矩陣、資料庫整合和格式選擇指南。
references/visualization.md
視覺化技術的廣泛文件，包括佈局演算法、自訂節點和邊的外觀、標籤、使用 Plotly 和 PyVis 的互動式視覺化、3D 網路、二分佈局和建立出版品質的圖形。
其他資源
- 官方文件：https://networkx.org/documentation/latest/
- 教學：https://networkx.org/documentation/latest/tutorial.html
- 圖庫：https://networkx.org/documentation/latest/auto_examples/index.html
- GitHub：https://github.com/networkx/networkx
引用科學代理技能
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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065
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