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NetworkX 그래프 분석

Python NetworkX로 네트워크·그래프를 만들고 분석하고 시각화하도록 Claude를 안내하는 스킬.

데이터·분석중급★ 33,030⑂ 3,248AI 점수 9/10마지막 업데이트: 2026. 8. 9.

무엇을 해주나

  • 그래프/디그래프/멀티그래프 생성, 노드·엣지 속성 관리 등 기본 조작 패턴을 제공합니다.
  • 최단경로(Dijkstra), 중심성(degree/betweenness/closeness/PageRank), 클러스터링, 커뮤니티 검출, 최대 흐름 등 알고리즘 사용법을 정리합니다.
  • 무작위·스케일프리·스몰월드 등 합성 네트워크 생성기와 GraphML/GML/JSON/edgelist/Pandas/NumPy 입출력을 다룹니다.
  • matplotlib 레이아웃 및 논문용 고해상도 그림 저장, Plotly·PyVis 인터랙티브 시각화까지 참조 문서로 연결됩니다.
  • NetworkX 3.x 기준으로 nx.info, write_gpickle, random_tree 등 제거된 API를 대체 API로 안내하고, GPU/멀티코어 백엔드(nx-cugraph, nx-parallel) 활용법도 언급합니다.

이런 분께 추천

  • 소셜 네트워크, 인용 네트워크, 지식 그래프, 생물학적 상호작용망을 분석하는 연구자·데이터 분석가
  • 물류·교통망 경로 최적화나 의존성 그래프를 다루는 엔지니어
  • 옛 튜토리얼의 구버전 코드 때문에 오류를 겪는 NetworkX 사용자

활용 예시

  1. CSV 엣지 목록을 Pandas로 읽어 그래프를 만들고, 매개 중심성 상위 노드를 뽑아 CSV로 저장.
  2. Barabási–Albert 스케일프리 네트워크를 seed 고정으로 생성해 평균 클러스터링과 경로 길이를 비교.
  3. 커뮤니티를 검출해 색상별로 구분한 spring layout 그림을 300dpi PNG와 PDF로 출력.

· · · 설치 가이드 · · ·

설치 없이 지금 한 번 써보기

아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/networkx/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.

↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.

Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
  1. 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
  2. Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
  3. Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
↓ ZIP 내려받기
Claude Code에 설치

Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/networkx 폴더를 내 ~/.claude/skills/networkx/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.

직접 명령으로 설치하기

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/networkx ~/.claude/skills/

⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.

  1. 터미널을 열고 작업할 폴더로 이동합니다.
  2. 저장소를 내려받습니다: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. 스킬 폴더를 만듭니다: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. 스킬을 복사합니다: cp -r scientific-agent-skills/skills/networkx ~/.claude/skills/
  5. Python 3.11 이상 환경에서 pip install networkx[default] matplotlib pandas 로 의존성을 설치합니다.
  6. Claude Code를 다시 실행하고 "이 엣지 목록으로 네트워크 중심성을 분석해줘"처럼 요청하면 스킬이 자동 발동합니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: MIT