修改代码，要求数据从文件中读取

好的，以下是修改后的代码，可以从文件中读取数据：

import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 从文件中读取数据
G = nx.read_edgelist('data.txt')

# 计算最小割
cut_value, partition = nx.minimum_cut(G, '1', '7')

# 获取分割后的社区
community1 = set(np.array(G.nodes)[partition[0]])
community2 = set(np.array(G.nodes)[partition[1]])

# 计算模块度
m = G.number_of_edges()
A = nx.to_numpy_matrix(G)
q = np.trace(A.dot(np.ones((m, m))).dot(A.T)) / (2 * m) - np.square(np.trace(A.dot(np.ones((m, m)))) / (4 * m * m))
q1 = np.trace(A[np.ix_(list(community1), list(community1))].dot(np.ones((len(community1), len(community1)))).dot(A[np.ix_(list(community1), list(community1))].T)) / (2 * m) - np.square(np.trace(A[np.ix_(list(community1), list(community1))].dot(np.ones((len(community1), len(community1)))) / (4 * m * m)))
q2 = np.trace(A[np.ix_(list(community2), list(community2))].dot(np.ones((len(community2), len(community2)))).dot(A[np.ix_(list(community2), list(community2))].T)) / (2 * m) - np.square(np.trace(A[np.ix_(list(community2), list(community2))].dot(np.ones((len(community2), len(community2)))) / (4 * m * m)))
q = q1 + q2

# 绘制图像
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=list(community1), node_color='r')
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=list(community2), node_color='b')
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
plt.axis('off')
plt.show()

# 输出模块度
print("模块度为：", q)

这段代码中，我们使用 `nx.read_edgelist()` 函数从文件中读取了数据，并构建了一个图。其余部分与之前的代码相同。

需要注意的是，文件中的数据应该是边的列表，每行表示一条边，两个节点之间用空格或制表符分隔。例如，以下是一个简单的数据文件：

1 2
1 3
2 3
2 4
3 4
4 5
4 6
5 6
5 7
6 7

如果你的数据格式不同，需要根据实际情况进行修改。