NetworkX で始めるネットワーク分析入門：Google Colab でハンズオン

はじめに

ネットワーク分析に興味がある人向けに、Python のライブラリ「NetworkX」を使ったグラフ構築や可視化を体験できるハンズオン記事です。今回は、Google Colab 上で実行可能なコードを用いて、初歩的なネットワーク分析の流れを見ていきます。

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1. NetworkX とは何か？

• NetworkX は、Python でネットワーク（グラフ）を扱うためのライブラリ
• ネットワーク分析用のアルゴリズム（ページランク・最短経路探索・中心性指標など）が豊富に実装されている
• グラフの構築、操作、描画を手軽に行える
• 有向グラフ・無向グラフ・多重グラフなどさまざまな種類のグラフに対応

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2. ネットワーク分析と「グラフ」とは？

• ネットワーク分析
  • ノード(頂点)とエッジ(辺)の集合で表されるネットワーク構造を扱う手法
  • SNS の友達関係やインターネット上のリンク構造、物流ネットワークなど、多岐にわたる分野で応用される
• グラフ
  • 「点(ノード)」と「線(エッジ)」の集合で表現される構造
  • ノードどうしがどのように繋がっているか、その「つながり」を分析・可視化することで、ネットワーク構造の特徴を調べる

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3. この記事でできること

• Google Colab 上で NetworkX をインストール・読み込みする
• 簡単なグラフを作成して可視化する
• 代表的なネットワーク指標（中心性など）を計算する流れを体験する

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4. Google Colab での環境構築・インストール方法

Google Colab では、通常 Python の多くのライブラリがあらかじめインストールされていますが、最新バージョンを利用したい場合や、Colab ランタイムで未インストールのものは以下のように %pip コマンドなどでインストールできます。

# Colab 上で NetworkX をインストール（Colabには標準でインストール済みの場合が多い）
%pip install networkx

• インストール後の確認

  import networkx as nx
  print(nx.__version__)
  

  バージョン番号が表示されればインストール成功です。

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5. NetworkX を使ったハンズオン

以下のコードを Google Colab のセルにコピー＆ペーストして実行してください。

5.1 まずは単純なグラフを作成してみる

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 無向グラフの作成
G = nx.Graph()

# ノードの追加
G.add_node("A")  # ノード A
G.add_node("B")  # ノード B
G.add_node("C")  # ノード C

# エッジの追加
G.add_edge("A", "B")
G.add_edge("B", "C")
G.add_edge("C", "A")

# ノード数、エッジ数の確認
print("ノード数：", G.number_of_nodes())
print("エッジ数：", G.number_of_edges())

# 描画
nx.draw(G, with_labels=True)
plt.show()

5.2 サンプルデータセットを用いた分析

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# ランダムな空間グラフを生成
# n=ノード数, radius=近傍ノードを結ぶ半径
G = nx.random_geometric_graph(n=30, radius=0.3, seed=42)

# 座標を取得
pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos')

# 可視化
nx.draw(G, pos, node_size=100, with_labels=False)
plt.show()

5.3 ネットワーク指標を計算してみる

import networkx as nx

# 次数中心性 (degree centrality) の計算
degree_centrality = nx.degree_centrality(G)

# 上位5ノードの表示
sorted_centrality = sorted(degree_centrality.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for node, cent in sorted_centrality[:5]:
    print(f"ノード: {node}, 次数中心性: {cent:.3f}")

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6. まとめと応用

• まとめ

  • NetworkX はネットワーク分析に必要な基本機能やアルゴリズムが一通り揃っており、シンプルなコードで試せる
  • Google Colab を使うことで環境構築が手軽にでき、ブラウザ上で可視化も確認できる

• 応用例

  • SNS 上のユーザ間関係のネットワーク可視化・中心人物分析
  • 物流・交通ネットワークの最適経路・ボトルネック検出
  • Web 上のハイパーリンク構造分析（ページランクなど）

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以上が「NetworkX」を使ったネットワーク分析の第一歩です。

実装例:Notebook

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