Communautés, QGIS, R (igraph) et Python…

Toujours dans la continuité des billets précédents (billet 1) (billet 2) qui présentent des plugins d’analyse de réseaux spatiaux, ce billet présente un plugin permettant d’identifier des communautés au sein de ces réseaux. En effet, ce billet permet d’aborder d’une part un sujet important de l’analyse de réseaux, l’identification de communautés, et d’autre part les relations possibles entre R et QGIS via Python, puisque la bibliothèque choisie pour ces analyses est igraph.

igraph, qui est un package réputé sous R pour l’analyse de réseaux, dispose d’une extension Python. Dans un premier temps, il s’agit d’utiliser cette extension qui permet de travailler sous QGIS avec igraph et ce indépendamment de R. Pour utiliser igraph avec Python et par conséquent QGIS, c’est néanmoins un peu plus compliqué qu’avec NetworkX, car il faut cette fois-ci compiler la bibliothèque en question. Le plus simple consiste à télécharger l’installateur Windows pour Python 2.7 (http://igraph.sourceforge.net/download.html). Une fois l’installateur lancé, il suffit de bien préciser l’emplacement de Python dans QGIS « C:/Program Files/Quantum GIS Lisboa/apps/Python27 ». Normalement, dès le premier lancement de QGIS, tout fonctionne. Il est alors possible d’importer igraph via la console Python de QGIS.

Exemple de test du fonctionnement de IGraph sous QGIS via la console Python.

Exemple de test du fonctionnement de IGraph sous QGIS via la console Python.

Il convient ensuite de télécharger le nouveau plugin (cliquer ici pour l’obtenir). Il faut le dézipper, puis placer le dossier dans le répertoire suivant : « C:\Program Files\Quantum GIS Lisboa\apps\qgis\python\plugins ». Il suffit alors de lancer QGIS pour que le plugin apparaisse dans « Extension -> Analyse de Graphe… -> Detection de communautes ». S’il n’apparaît pas, il faut aller dans « Extension -> Gestionnaire d’extensions » et cocher l’extension « Detection de communautes (version 0.1) ». Après avoir lancé le plugin, une boîte de dialogue s’ouvre. Elle permet de sélectionner les nœuds et les arcs du graphe à étudier. Après avoir validé cette première boîte de dialogue, une deuxième boîte de dialogue apparaît. Elle permet de sélectionner les champs des extrémités des arcs, de préciser si le graphe est orienté ou non, de préciser si le graphe est pondéré ou non (et si oui, quel est le champ de cette pondération : distance, flux, importance…). Enfin, différents algorithmes sont proposés afin d’identifier les communautés au sein du réseau étudié.

Présentation de la deuxième boite de dialogue.

Présentation de la deuxième boite de dialogue.

Les différents algorithmes proposés par le plugin utilisant igraph sont les suivants :

  • Walktrap, algorithme développé par Latapy et Pons et fondé sur des marches aléatoires ;
  • Betweenness, algorithme fondé sur la centralité des arcs. Les arcs les plus centraux sont retirés progressivement, chaque nouvelle composante connexe définissant alors une nouvelle communauté ;
  • Multilevel, algorithme fonctionnant par agrégation de nœuds à une communauté afin d’améliorer la modularité ;
  • Eigenvector, algorithme séparant progressivement les communautés à partir des valeurs propres du graphe ;
  • Infomap, deuxième algorithme fondé sur des marches aléatoires.

Pour chaque algorithme, seule la solution optimale est retenue (c’est-à-dire celle offrant la modularité la plus forte). C’est pourquoi le nombre de communautés n’est pas demandé avant le calcul. La valeur finale de la modularité est indiquée afin de comparer les résultats obtenus par les différents algorithmes. Une fois le calcul terminé, les valeurs stockées correspondent aux communautés auxquelles appartiennent les nœuds. Il est alors possible d’afficher ces communautés :

Communautés issues de l’algorithme fondé sur la centralité des arcs.

Communautés issues de l’algorithme fondé sur la centralité des arcs.

Le fait d’utiliser l’extension Python de igraph interrogera sans doute quelques utilisateurs invétérés de R. Faut-il recoder en Python tous ses codes R et trouver une extension Python pour éventuellement les utiliser sous QGIS ? La réponse est non, puisqu’il est possible de faire interagir QGIS et R à l’aide notamment de la bibliothèque RPy. En effet, RPy est une interface Python pour R. Ainsi, cette interface permet en utilisant le langage Python d’interagir avec R et de bénéficier de l’ensemble des développements réalisés sous R. L’inverse est aussi possible. Pour cela, il faut repartir pour une opération de téléchargement (http://sourceforge.net/projects/rpy/files/OldFiles/) et de compilation. En partant du principe que le package igraph est bien installé sous R (il faut notamment vérifier sa présence dans « C:\Program Files\R\R-(x.xx.x)\library\ »), il est très simple d’exécuter des codes R sous QGIS et par conséquent de les exploiter. Par exemple, on va exécuter à partir de QGIS le code R suivant :

test <- function () {
library(igraph)
g <- barabasi.game(100,m=2)
eb <- edge.betweenness.community(g)
return(eb$bridges)
}

Ce code peut être sauvegardé comme étant le fichier test.r. Pour appeler ce fichier sous QGIS, il est possible d’utiliser la console Python de QGIS. Plus précisément, il suffit de taper les lignes de code suivantes :

>>> from rpy import * # Import de la bibliothèque Rpy
>>> r.source('C:/Users/serge.lhomme/Documents/R/test.r') # Chargement du fichier test.r
{'visible': False, 'value': <Robj object at 0x0CBBDA00>}
>>> resultat=r.test() # Exécution de la fonction test
Message d'avis :
package 'igraph' was built under R version 2.12.2
>>> resultat # Affichage du résultat
[198.0, 196.0, 194.0, 192.0, 190.0, 188.0, 186.0, 184.0, 182.0, 180.0, 178.0, 176.0, 174.0, 
172.0, 170.0, 169.0, 168.0, 167.0, 166.0, 165.0, 164.0, 163.0, 162.0, 161.0, 160.0, 159.0, 
158.0, 157.0, 156.0, 155.0, 154.0, 153.0, 151.0, 150.0, 149.0, 148.0, 147.0, 145.0, 144.0, 
143.0, 140.0, 138.0, 137.0, 136.0, 135.0, 134.0, 133.0, 132.0, 131.0, 130.0, 128.0, 126.0, 
124.0, 122.0, 121.0, 119.0, 118.0, 117.0, 115.0, 114.0, 112.0, 111.0, 110.0, 109.0, 108.0, 
106.0, 105.0, 104.0, 102.0, 101.0, 100.0, 98.0, 96.0, 94.0, 92.0, 90.0, 89.0, 87.0, 85.0, 
83.0, 81.0, 79.0, 77.0, 75.0, 73.0, 71.0, 69.0, 67.0, 65.0, 64.0, 62.0, 61.0, 59.0, 57.0, 
56.0, 52.0, 51.0, 47.0, 45.0]

A partir de ces simples commandes, il est possible d’appliquer ses codes R sous QGIS. Ce qui sera sans doute utile pour certains et ce qui augmente encore les possibilités offertes par QGIS.


Serge Lhomme

Maitre de conférences à l'université Paris Est Créteil - Docteur en géographie de l'université Paris VII spécialité "dynamique des milieux et risques"

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