NetworkXとMatplotlibを使って多部グラフ（マルチパーティートグラフ）を作成する方法

多部グラフ（マルチパーティートグラフ）とは、ノードが複数の集合（パーティション）に分割され、同一集合内のノード同士は結ばれず、異なる集合間でのみエッジが張られるグラフ構造です。PythonのNetworkXライブラリには、このようなグラフをきれいに可視化するためのmultipartite_layout関数が用意されています。

ここでは、NetworkXとMatplotlibを組み合わせて、複数レイヤーからなる多部グラフを作成し、描画する手順を紹介します。

作成手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を調整します。
• 各レイヤー（サブセット）のサイズと、それに対応する色のリストを作成します。
• 多層グラフオブジェクトを返すメソッドを定義します。各レイヤーのノードには「layer」属性を付与し、隣接するレイヤー間に完全なエッジを張ります。
• ノードの「layer」属性に基づいて、ノードごとの色を決定します。
• nx.multipartite_layout()を使い、ノードを直線状のレイヤーとして配置します。
• Matplotlibのnx.draw()でグラフGを描画します。
• plt.axis("equal")で軸のスケールを揃え、図形が歪まないようにします。
• plt.show()メソッドで図を表示します。

コード例

import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

# 図のサイズと自動レイアウト調整を設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 各レイヤーのサイズと色を定義
subset_sizes = [5, 5, 4, 3, 2, 4, 4, 3]
subset_color = [
    "gold",
    "violet",
    "violet",
    "violet",
    "violet",
    "limegreen",
    "limegreen",
    "darkorange",
]

def multilayered_graph(*subset_sizes):
    # レイヤーごとのノード範囲を計算
    extents = nx.utils.pairwise(itertools.accumulate((0,) + subset_sizes))
    layers = [range(start, end) for start, end in extents]
    G = nx.Graph()
    # 各レイヤーに「layer」属性を持つノードを追加
    for (i, layer) in enumerate(layers):
        G.add_nodes_from(layer, layer=i)
    # 隣接するレイヤー間にエッジを追加
    for layer1, layer2 in nx.utils.pairwise(layers):
        G.add_edges_from(itertools.product(layer1, layer2))
    return G

G = multilayered_graph(*subset_sizes)

# 「layer」属性に応じてノードの色を設定
color = [subset_color[data["layer"]] for v, data in G.nodes(data=True)]

# 多部グラフ用のレイアウトでノードを配置
pos = nx.multipartite_layout(G, subset_key="layer")

# グラフを描画
nx.draw(G, pos, node_color=color, with_labels=False)

plt.axis("equal")

plt.show()

実行結果

上記のコードを実行すると、8つのレイヤーからなる多部グラフが表示されます。各レイヤーは指定した色（gold、violet、limegreen、darkorange）で色分けされ、隣接するレイヤー間のみにエッジが引かれた、整然とした多層構造のグラフが確認できます。