python有权有向图社团划分算法

Python中有一个常用的图算法库叫做NetworkX，它提供了一些用于图分析的工具和算法。其中包括社团划分算法，可以用来划分有权有向图的社团。

在NetworkX中，可以使用`community`模块来进行社团划分。该模块提供了多种社团划分算法，包括基于模块度的算法、基于谱聚类的算法等。

下面是一个使用NetworkX进行有权有向图社团划分的示例代码：

import networkx as nx
from networkx.algorithms import community

# 创建有权有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点和边
G.add_edge('A', 'B', weight=0.6)
G.add_edge('A', 'C', weight=0.2)
G.add_edge('B', 'C', weight=0.1)
G.add_edge('C', 'A', weight=0.3)
G.add_edge('D', 'C', weight=0.7)

# 使用Louvain算法进行社团划分
partition = community.greedy_modularity_communities(G)

# 输出每个社团的节点
for i, comm in enumerate(partition):
    print(f"Community {i+1}: {comm}")

上述代码中，首先创建了一个有权有向图`G`，然后添加了节点和边，并指定了边的权重。接下来使用`greedy_modularity_communities`函数进行社团划分，将结果保存在`partition`变量中。最后，通过遍历`partition`，输出每个社团的节点。

注意，这只是NetworkX中的一种社团划分算法示例，你还可以尝试其他算法，如基于谱聚类的算法等。