貿易関係ネットワーク分析 scikit-learn

貿易関係ネットワーク分析

貿易関係ネットワーク分析の例題として、いくつかの国とそれらの国々間の貿易量を示す仮想的なデータを用いて、scikit-learnでネットワーク分析を行います。

ここでは、ネットワークの可視化にはNetworkXとMatplotlibを使用します。

まずは以下のスクリプトを使ってデータを生成してみましょう：

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Copy code
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 仮想的な貿易量のデータを作成
countries = ['USA', 'China', 'Japan', 'Germany', 'UK']
trade_data = np.array([[0, 100, 50, 80, 20],
                       [100, 0, 70, 40, 10],
                       [50, 70, 0, 60, 30],
                       [80, 40, 60, 0, 50],
                       [20, 10, 30, 50, 0]])

# ネットワークの可視化用のグラフを作成
G = nx.from_numpy_matrix(trade_data, create_using=nx.Graph())

# ノードに国名を割り当てる
node_labels = {i: countries[i] for i in range(len(countries))}

# グラフを描画
plt.figure(figsize=(8, 6))
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)  # ノードの位置を決定
nx.draw(G, pos, with_labels=True, labels=node_labels, node_size=1000, node_color='skyblue', font_size=10)
edge_labels = {(i, j): trade_data[i][j] for i in range(len(countries)) for j in range(len(countries)) if trade_data[i][j] > 0}
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels, font_size=8)

plt.title('Trade Relationship Network')
plt.show()

このスクリプトでは、仮想的な貿易量のデータを作成し、それをネットワークXのグラフに変換しています。

ノードは各国を表し、エッジはそれらの国々間の貿易量を示しています。

ノードの色が青く、ノード間のエッジには貿易量が表示されます。

実行すると、可視化された貿易関係のネットワークが表示されますす。

ネットワークの構造を確認し、各国の貿易関係を分析することができます。

[実行結果]

なお、この例ではデータを手動で作成していますが、実際の貿易データを用いて同様のネットワーク分析を行うことも可能です。