partition = community.best_partition(G) print(partition)将partition输出为csv

这段代码首先运用社区检测算法对图 `G` 进行分块，`community.best_partition(G)` 可能是指 Louvain 算法或其他社区发现算法（如 Girvan-Newman 或其他）提供的最优划分结果，`best_partition` 返回的是一个字典，其中键是节点 ID，值是该节点所属的社区编号。

`partition` 被赋值给变量后，`print(partition)` 将输出每个节点及其对应的社区标签。然而，直接打印通常不会生成 CSV 文件，因为这是文本形式的数据，不适合直接导出为 CSV 格式。

如果你想将这个结果保存成 CSV 文件，你可以采取以下步骤：

1. 导入必要的库，如 `pandas`：

import pandas as pd

2. 将 `partition` 转换为 DataFrame 对象：

df_partition = pd.DataFrame.from_dict({node: [partition[node]] for node in partition}, orient='index', columns=['Community'])

3. 将 DataFrame 保存为 CSV 文件：

df_partition.to_csv('community_partition.csv', index=False)

这将会创建一个名为 `community_partition.csv` 的文件，其中包含了节点和它们分配到的社区。

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import community G = nx.karate_club_graph() partition = community.best_partition(G) pos = nx.spring_layout(G) plt.figure(figsize=(12,12)) plt.axis('off') nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=200, cmap=plt.cm.RdYlBu, node_color=list(partition.values())) nx.draw_networkx_edges(G,pos, alpha=0.5)

这段代码使用了`python-louvain`库中的`community.best_partition`函数来对Karate Club图进行社区检测，并使用`NetworkX`库和`Matplotlib`库来可视化结果。

具体步骤如下：

1. 导入所需的模块。

import networkx as nx
import community
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建Karate Club图。

G = nx.karate_club_graph()

3. 使用`community.best_partition`函数检测图中的社区，并将结果存储在字典`partition`中。

partition = community.best_partition(G)

4. 使用`nx.spring_layout`函数来计算节点的位置，并将结果存储在`pos`中。

pos = nx.spring_layout(G)

5. 使用`plt.figure`函数创建一个图形对象，设置图形大小并关闭坐标轴。

plt.figure(figsize=(12,12))
plt.axis('off')

6. 使用`nx.draw_networkx_nodes`函数绘制节点，并使用`partition`字典中存储的社区信息来设置节点颜色。

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=200, cmap=plt.cm.RdYlBu, node_color=list(partition.values()))

7. 使用`nx.draw_networkx_edges`函数绘制边缘。

nx.draw_networkx_edges(G,pos, alpha=0.5)

8. 使用`plt.show`函数显示图形。

plt.show()

这样就可以得到一个带有社区颜色的Karate Club图，其中每个颜色代表一个社区。

graph = graph_from_csv(HERO_NETWORK) partition = community.best_partition(graph) print(len(set(partition.values()))) import matplotlib.pyplot as plt numbins = len(partition.values()) plt.hist(partition.values(), bins=25, color="#0f6dbc") plt.title("Size of Marvel Communities") plt.xlabel("Community") plt.ylabel("Nodes")

这段代码的功能是对 Marvel 英雄网络进行社区检测，并绘制社区大小的直方图。具体操作如下：

1. 首先从 CSV 文件 `HERO_NETWORK` 中获取图数据，生成一个 Graph 对象 `graph`。

graph = graph_from_csv(HERO_NETWORK)

2. 对 `graph` 进行社区检测，使用 `community.best_partition` 函数。该函数将返回一个字典 `partition`，其中键为节点名称，值为节点所属的社区编号。

partition = community.best_partition(graph)

3. 打印社区数量，使用 `set` 函数获取所有社区编号的集合，然后使用 `len` 函数获取集合的长度。

print(len(set(partition.values())))

4. 绘制社区大小的直方图，使用 `matplotlib.pyplot.hist` 函数。该函数的第一个参数为数据，即所有节点所属的社区编号；第二个参数为直方图的箱子数量，即分成多少个区间；`color` 参数指定直方图的颜色。

import matplotlib.pyplot as plt

numbins = len(partition.values())
plt.hist(partition.values(), bins=25, color="#0f6dbc")
plt.title("Size of Marvel Communities")
plt.xlabel("Community")
plt.ylabel("Nodes")

执行完以上代码，即可生成社区大小的直方图。