Називається альтернатива NetworkX Мемграф, графічна база даних у пам’яті з відкритим кодом, проста у використанні для розробників Python. Щоб дізнатися, як ним користуватися, відвідайте веб-сайт розробників Memgraph for NetworkX.
Завдяки оптимізованому використанню пам’яті та реалізації графових алгоритмів у C++, Мемграф обробляє обчислення графів на великих наборах даних краще, ніж NetworkX, як показано за допомогою алгоритму PageRank на наборі даних із 78 181 вузла та 310 227 зв’язків, які Memgraph обробляв у 5 разів швидше, ніж NetworkX.
Pykg2vec це бібліотека Python для вивчення представлень сутностей і зв’язків у графах знань. Гнучка модульна архітектура програмного забезпечення Pykg2vec наразі реалізує 25 найсучасніших алгоритмів вбудовування графів знань і розроблена для легкого включення нових алгоритмів.
Графіліон це бібліотека Python для ефективних операцій із набором графів. На відміну від існуючих графічних інструментів, таких як NetworkX, які призначені для обробки лише одного графіка за раз, Graphillion дуже ефективно обробляє великий набір графіків.
NetworKit (https://github.com/kit-parco/networkit) — це бібліотека Python, яка зосереджена на високопродуктивному аналізі графів за допомогою точно налаштованого серверного модуля C++, тоді як NetworkX (https://github.com/networkx/networkx) це широко використовувана бібліотека лише для Python для побудови, обробки та аналізу графіків.
Ще одна відмінність між двома пакетами (і причина, чому я віддаю перевагу NetworkX) полягає в тому, що NetworkX добре задокументований і має досить активну спільноту, яка може відповісти на запитання. Я виявив, що версія iGraph на python була не дуже добре задокументована. Крім того, NetworkX більше написаний на python, ніж на iGraph.