如何使用Python中的Girvan-Newman算法进行社团划分？请结合NetworkX库和邻接矩阵的使用，详细说明实现步骤。

社团划分是网络分析中的一项重要技术，旨在识别网络中的社区或模块结构。Girvan-Newman算法是这一领域的经典算法之一，它通过逐步移除连接不同社区的边来识别社区结构。在Python中，我们可以利用NetworkX库来实现这一算法，该库提供了丰富的网络分析工具。

参考资源链接：[Python实现社团划分：Girvan-Newman算法](https://wenku.csdn.net/doc/52g4vongsg?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要确保安装了NetworkX库，如果尚未安装，可以通过pip安装：`pip install networkx`。接下来，我们将创建一个Python脚本，用于加载邻接矩阵、构建网络图，并应用Girvan-Newman算法进行社区检测。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

import networkx as nx
from itertools import islice
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备邻接矩阵数据，这里假设数据已经被加载为二维数组`adj_matrix`。

3. 使用NetworkX创建图，并添加节点和边：

G = nx.Graph()
nodes = range(len(adj_matrix))
G.add_nodes_from(nodes)
for i, row in enumerate(adj_matrix):
    for j, val in enumerate(row):
        if val == 1:  # 假设邻接矩阵是无权图，边的权重为1
            G.add_edge(i, j)

4. 应用Girvan-Newman算法进行社区划分：

edge_list = list(G.edges(data=False))
community_generator = nx.generate_girvan_newman(G)

# 迭代社区划分过程，直到达到期望的社团数或算法停止条件
for level, communities in enumerate(community_generator):
    if level > 10:  # 假设我们想要的社区数量
        break
    print(f

参考资源链接：[Python实现社团划分：Girvan-Newman算法](https://wenku.csdn.net/doc/52g4vongsg?spm=1055.2569.3001.10343)