以下是创建图表,检测其中的社区,然后在少于10行的python中使用由其社区着色的节点进行可视化的方法: 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)
![python对网络图networkx进行社区检测和彩色绘图](http://image109.360doc.com/DownloadImg/2020/03/2011/185889414_1_20200320114257807)
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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