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以下是创立图表,检测其中的社区,而后在少于 10 行的 python 中应用由其社区着色的节点进行可视化的办法:
import networkx as nx
import community
G = nx.random_graphs.powerlaw_cluster_graph(300, 1, .4)
part = community.best_partition(G)
values = [part.get(node) for node in G.nodes()]
nx.draw_spring(G, cmap = plt.get_cmap('jet'), node_color = values, node_size=30, with_labels=False)
[](https://en.wikipedia.org/wiki…
模块化很容易实现:
mod = community.modularity(part,G)
print("modularity:", mod)
给了 modularity: 0.8700238252368541
。
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正文完