G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 1)]) 执行分区算法:使用community模块中的louvain函数执行Louvain算法,并将结果存储在一个字典中。 代码语言:txt 复制 import community partition = community.best_partition(G) 可视化分区结果:使用networkx的绘图功能将分区结果可视化。 代码语言:...
AttributeError: module 'community' has no attribute 'best_partition' 请更改此文件 karate.py 将导入替换为import community.community_louvain as community_louvain 然后它对我有用。
partition = community.best_partition(User) size = float(len(set(partition.values())) pos = nx.spring_layout(G) count = 0. for com in set(partition.values()) : count = count + 1. list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys() if partition[nodes] == com] nx.draw_networkx_nod...
Louvain分区的可视化是指将Louvain算法得到的社区划分结果以图形的形式展示出来,以便更直观地理解网络的社区结构。在Networkx中,我们可以使用Matplotlib库来实现Louvain分区的可视化。 首先,我们需要使用Louvain算法对网络进行社区发现。Networkx提供了一个方便的函数community_louvain.best_partition()来执行Louvain算法。该函数接...
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()] ...
print(f"Node {node} belongs to community {community}") 在这个例子中,我们首先导入了networkx库和community_louvain模块。然后,我们创建了一个图对象G并添加了一些节点和边。接下来,我们使用community_louvain.best_partition函数来执行Louvain社区检测算法,并将结果存储在partition字典中。最后,我们遍历这个字典,打印出...
partition = community.best_partition(G) # 绘制社区结构图 size = float(len(set(partition.values...
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: importnetworkxasnximportcommunity G = nx.random_graphs.powerlaw_cluster_graph(300,1,.4) part = community.best_partition(G) values = [part.get(node)fornodeinG.nodes()] ...
partition =community_louvain.best_partition(G2) #绘图 size = float(len(set(partition.values())) pos = nx.spring_layout(G) count = 0. for com in set(partition.values()) : count = count + 1. list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys() if...
ylabel("cc") plt.title("closeness_centrality") plt.subplot(224) plt.plot(ec.keys(), ec.values(), 'ro', label='ER') plt.legend(loc=0) plt.xlabel("node label") plt.ylabel("ec") plt.title("eigenvector_centrality") 7 社区检测 import community communities = community.best_partition(...