[NetworkX] 그래프 종류 종합정리 (파이썬 네트워크 분석 5)

앞선 글들에서 여러가지 종류의 그래프들을 만들어 보았습니다.

 

최종적으로 간략 정리를 해봅시다.

 

1. Undirected Graph (무방향 그래프)

가장 기본적인 형태의 그래프로, 단순하게 노드와 엣지를 연결한 네트워크입니다.

(생성, 시각화 하는 방법 : https://brain-nim.tistory.com/35)

[NetworkX] 파이썬 네트워크 분석 1 (무방향, 방향 그래프 생성하기)

 

2. Directed Graph (방향 그래프)

이쪽 노드에서 저쪽 노드로, 편도로만 이동할 수 있는 방향성을 가진 그래프입니다.

(생성, 시각화 하는 방법 : https://brain-nim.tistory.com/35 )

[NetworkX] 파이썬 네트워크 분석 1 (무방향, 방향 그래프 생성하기)

 

3. Weighted Graph (가중 그래프)

각 엣지에 수치값(가중치)를 부여할 수 있는 그래프입니다.

(생성, 시각화 하는 방법 : https://brain-nim.tistory.com/36)

[NetworkX] 파이썬 네트워크 분석 2 (가중그래프, Weighted Graph)

 

4. Signed Graph (부호 그래프)

수치값이 아닌, 양/음(+/-) 등의 기타 부호, 문자값을 부여할 수 있는 그래프입니다.

(생성, 시각화 하는 방법 : https://brain-nim.tistory.com/37)

[NetworkX] 파이썬 네트워크 분석 3 (부호그래프, 기타 속성 부여하기)

 

5. Multigraph (멀티그래프)

두개의 노드 쌍이 동시에 여러개의 엣지를 가질 수 있는 그래프입니다.

(생성, 시각화 하는 방법 : https://brain-nim.tistory.com/38 )

[NetworkX] 파이썬 네트워크 분석 4 (멀티그래프, Multigraph)

 

여기서 1.Undirected와 2.Directed와 같이 서로 상반된 성격인 것만 아니라면,

동시에 여러 형태가 중첩될 수 있습니다.

(예시 : 약물과 DNA발현, 단백질생성 간의 관계는 방향그래프이면서 동시에 부호그래프로 나타낼 수 있습니다.)

 

 

 

본 게시물은 Coursera의 Applied Social Network Analysis in Python(by Daniel Romero)를 통해 자습하며 작성한 게시물입니다.