El nuevo mejor paquete de Python para visualizar gráficos de redes

El paquete de Python definitivo para visualizar gráficos de redes

Una guía sobre quién debería usarlo, cuándo usarlo, cómo usarlo y por qué estaba equivocado antes…

Introducción

En este artículo, te presentaré un paquete de Python que me encontré y que, en mi humilde opinión, es la MEJOR herramienta que he visto hasta ahora para visualizar gráficos de redes.

Los lectores que sean científicos de datos y necesiten un paquete de visualización compacto pero potente para prototipado rápido, análisis exploratorio de datos o depuración de sus modelos de red son los más indicados para los contenidos que se presentan a continuación.

El paquete que vamos a inspeccionar se llama: gravis

• Explorando el uso de la IA para la ciencia con Anima Anandkumar
• Zephyr-7B LLM Hiper-optimizado de HuggingFace construido sobre Mistral 7B
• Problemas del mundo real y cómo los datos nos ayudan a resolverlos

gravis — Documentación de gravis 0.1.0

Editar descripción

robert-haas.github.io

Personalmente utilizo mucho las redes neuronales gráficas en mi trabajo diario, y sinceramente, estoy molesto de no haber conocido este paquete antes, ya que me habría ahorrado mucho tiempo y energía tratando de solucionar las limitaciones de los paquetes (ipysigma y pyvis) sobre los que escribí aquí:

Las Dos Mejores Herramientas para Trazar Gráficos de Redes Interactivas

Una guía sobre cómo usarlas, cuándo usarlas y quién debería usarlas.

VoAGI.com

¿Qué hace que un paquete de visualización de red sea el mejor?

Un paquete de visualización debe:

• Crear una visualización completamente interactiva, en la que pueda hacer clic en nodos y aristas y ver sus atributos, además de arrastrarlos y soltarlos.
• Ser conveniente de implementar, sin requerir demasiado código (como Dash), pero lo suficientemente potente y flexible para la mayoría de los casos de uso.
• Tener una escalabilidad moderadamente buena en función del número de nodos y aristas, ya que no estamos creando algo para producción, pero necesitamos que maneje al menos cientos de nodos.
• Ser compatible con paquetes de redes comúnmente utilizados en Python, como networkx.

¿Qué vamos a probar con el paquete…

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