GN算法，给定一个network，画图，python

GN算法是一种用于社区发现的算法，它通过将网络中的边进行层次聚合来划分社区。在Python中，我们可以使用networkx库来创建和操作网络，并使用其中的GN算法实现社区划分。

以下是一个示例代码，其中使用了GN算法对一个随机生成的网络进行社区划分，并用matplotlib库将网络图形化显示：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from networkx.algorithms.community import girvan_newman

# 创建一个随机的无向网络
G = nx.gnm_random_graph(100, 500, directed=False)

# 使用Girvan-Newman算法进行社区划分
comp = girvan_newman(G)

# 取最后一层社区
node_groups = tuple(sorted(c) for c in next(comp))

# 绘制网络图
pos = nx.spring_layout(G)
colors = ['r', 'g', 'b', 'y', 'c', 'm']
for i, nodes in enumerate(node_groups):
    nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=nodes, node_color=colors[i % len(colors)])
nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.5)
plt.show()

在这个例子中，我们首先使用networkx库随机生成了一个100个节点，500条边的无向网络。接着使用girvan_newman函数进行GN算法的社区划分，并将结果存储在node_groups中。最后，我们使用spring_layout函数将节点位置布局，并使用matplotlib库绘制网络图。可以看到，图中不同的颜色代表不同的社区。