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NetworkX est un module python dédié à l'analyse de réseaux. Déconseillé comme outil d'apprentissage, il pourrait s'avérer utile pour des personnes plus expertes, notamment pour l'analyse des réseaux bipartis où le choix reste limité (y compris dans R, le package bipartite n'intégrant guère de mesures récentes). Avant de découvrir NetworkX, il est indispensable de savoir utiliser Python (écriture et exécution d'un script .py). Il exige des centaines de ressources en ligne sur le sujet et je n'ai pas les compétences permettant d'en recommander une en particulier. Mais j'insiste : soit vous cherchez des mesures non existantes ailleurs (ex. plus courts chemins dans des graphes bipartis), vous avez des notions en programmation et l'investissement peut être rentable ; soit vous vous en sortez très bien avec vos logiciels préférés et, à moins d'animer un blog sur l'analyse de réseaux, l'investissement n'est peut-être pas tout à fait nécessaire... Je précise pour finir que je suis encore très loin de maîtriser l'outil (je n'arrive par exemple pas encore à importer des attributs pour les sommets) et que ce billet est très perfectible. Les phrases suivies d'un * sont à considérer comme de possibles erreurs de ma part...Comment ça marche ?Le principe est simple : écrire un script python utilisant les commandes du module NetworkX et l'exécuter. Le graphe analysé peut être créé à l'intérieur même du script ou généré à partir d'une liste de liens, et l'importation de fichiers d'autres formats sont également possibles (GEXF, GraphML, Pajek, JSON etc. voir la liste complète ici). Les résultats et les sorties graphiques peuvent être exportés pour être utilisés dans un environnement logiciel autre (format image ou vectoriel).Comme souvent, il est possible de générer directement son réseau (sommets, liens et attributs éventuels pour les deux) dans NetworkX. Et comme presque toujours, cette option (longuement développé dans tous les tutoriels disponibles) n'a à peu près aucun intérêt dans la mesure où nos données sont déjà existantes dans un format quelconque... Je vais prendre ici le cas le plus simple - ou en tout cas, l'un des plus répandus - dans la mesure où les données sont sous la forme d'une liste de liens possédant un attribut (intensité). Représenter un sommet isolé oblige à créer une boucle.&#160; NetworkX permet également de lire des fichiers structurés sous la forme :a b cb d e&#160; etc. où le premier sommet est l'origine du lien et les sommets suivants ses voisins (fonction networkx.read_adjlist).J'ai utilisé un format .txt et des espaces comme séparateurs pour créer un fichier liens.txt. Les attributs doivent être indiqués entre accolades. S'il n'y a pas d'attribut pour les liens, n'importe quel séparateur semble utilisable (j'ai testé avec des virgules et des points-virgules) ; par contre, s'il y a un attribut, l'espace semble être le séparateur à utiliser*. Le nom des attributs est entre apostrophes, suivi de :, puis de la valeur. S'il y a plusieurs attributs, les séparer par une virgule comme dans l'exemple ci-dessous.a b {'weight':2, 'color':'green'} a c {'weight':3, 'color':'green'}Par défaut, NetworkX considère que le graphe est non orienté. Le script suivant permet d'importer le fichier, de le visualiser, d'effectuer des mesures standards, de le rendre non-orienté puis d'effectuer une nouvelle série de mesures. Le script et le fichier des liens sont téléchargeables sur github à l'adresse https://github.com/beauguitte/NetworkX_1. Je le reproduis in extenso pour les personnes ne souhaitant pas s'inscrire sur le git en question...Exemple type# coding: utf8 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt #pour la visualisation#lecture d'une liste de liens G=nx.read_edgelist("liens.txt", create_using=nx.DiGraph())#visualisation pos=nx.spring_layout(G)&#160; &#160;&#160;&#160; &#160;&#160;&#160; &#160;&#160;&#160; &#160;#choix de l'algorithme nx.draw(G, pos, with_labels=True) plt.show() #plt.savefig("edge_colormap.png")&#160;&#160;&#160;&#160; #export dans un format donnéCe qui donne à peu près ça.#analyse print "number of nodes : %s" % G.number_of_nodes() print "number of edges : %s" % G.number_of_edges() print G.in_degree() print G.out_degree()#passage en graphe non orienté G=G.to_undirected()print "degree of node a : %s" % G.degree("a") #sommet spécifique print "degree (undirected) %s" % G.degree()&#160;&#160; #ensemble des sommets print "betweenness centrality %s" % nx.betweenness_centrality(G) print "degree (normalized) %s" % nx.degree_centrality(G)#transformer les mesures en attributs deg = G.degree() nx.set_node_attributes(G, 'degree', deg)#visualisation pos=nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) plt.show()#recherche des cliques cl = list(nx.find_cliques(G)) print "cliques %s" % cl#plus courts chemins pathlengths=[]print("source vertex {target:length, }") for v in G.nodes(): &#160;&#160; spl=nx.single_source_shortest_path_length(G,v) &#160;&#160;&#160; print('%s %s' % (v,spl)) &#160;&#160;&#160; for p in spl.values(): &#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160; pathlengths.append(p) print('') print("moyenne des plus court chemins %s" % (sum(pathlengths)/len(pathlengths)))#distribution des plus courts chemins dist={} for p in pathlengths: &#160;&#160;&#160; if p in dist: &#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160; dist[p]+=1 &#160;&#160;&#160; else: &#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160;&#160; dist[p]=1print('') print("length #paths")print("densité : %s" % nx.density(G)) print("diamètre: %d" % nx.diameter(G)) print("eccentricity: %s" % nx.eccentricity(G)) print("centre : %s" % nx.center(G)) print("péripherie : %s" % nx.periphery(G))En attendant la suite...Sur le papier, NetworkX est plutôt séduisant pour l'analyse des graphes bipartites et/ou valués. En pratique, le coût d'entrée pour un programmateur peu avancé est assez élevé. Je compte m'acharner dessus dans les semaines à venir et proposer un billet un peu moins approximatif que celui-ci aussi vite que mes capacités d'apprentissage le permettront.Et pour aller plus loinSite : https://networkx.github.ioe/La documentation disponible en ligne est exclusivement en anglais : voir par exemple la très bonne présentation de Derek Greene à cette adresse : http://mlg.ucd.ie/files/summer/tutorial.pdf