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概要
NetworkXは、人、機器、道路、依存関係などをノードとエッジで表し、その構造をPythonで分析するライブラリです。グラフの作成、形式変換、アルゴリズムの実行、可視化用データの生成を一つのAPIで扱えます。
特徴と向いている用途
実機検証あり(下記の環境・範囲に限定) · 内容確認日:
主な特徴
向いている用途
導入前の確認
3.6.1 / Python virtual environment on local host
Installed the pinned package and ran the documented graph example, checking shortest path, degree centrality, and GraphML output.
参考にした公式資料
- [1]NetworkX 3.6.1 README(2026-10-04)
- [2]NetworkX 3.6.1 tutorial(2026-10-04)
- [3]NetworkX 3.6.1 backend documentation(2026-10-04)
- [4]NetworkX 3.6.1 license(2026-10-04)
編集部からの補足
表形式のデータだけでは見えにくい関係を、数行のPythonから検証できる入口の低さに注目しました。大規模グラフでは、使用するアルゴリズムの計算量と、必要に応じて選べるバックエンドを先に評価してください。
3ステップで試す
- 1
隔離環境へ3.6.1を導入する
Python 3.11以上を用意し、作業用の仮想環境へ固定版を導入します。
python3 -m venv networkx-demo && . networkx-demo/bin/activate && python -m pip install 'networkx==3.6.1' - 2
経路と中心性を計算する
小さなネットワークを作り、backupからserverへの最短経路と各ノードの次数中心性を表示します。routerとswitchが同率で上位になる結果を確認します。
python -c "import networkx as nx; g=nx.Graph([('router','switch'),('switch','server'),('router','backup')]); print('path:', nx.shortest_path(g,'backup','server')); print('centrality:', sorted(nx.degree_centrality(g).items(), key=lambda x: -x[1]))" - 3
交換用ファイルを書き出す
同じグラフをGraphMLへ保存して読み戻し、4ノードと3エッジが保持されたことを確認します。
python -c "import networkx as nx; g=nx.Graph([('router','switch'),('switch','server'),('router','backup')]); nx.write_graphml(g,'network.graphml'); h=nx.read_graphml('network.graphml'); print('nodes:', sorted(h.nodes())); print('edges:', sorted(tuple(sorted(e)) for e in h.edges()))"
成長
成長の推移 · 直近30日
17,310 Stars
推移データを蓄積中です。
開発アクティビティ
直近90日・週次
- Commit(直近30日)
- 31
- Open PR
- 184
開発アクティビティを蓄積中です。
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GitHubデータ
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