class Louvain: def __init__(self, G): self._G = G self._m = 0 # 边数量 图会凝聚动态变化 self._cid_vertices = {} # 需维护的关于社区的信息(社区编号,其中包含的结点编号的集合) self._vid_vertex = {} # 需维护的关于结点的信息(结点编号，相应的Vertex实例) for vid in self._G.keys(): # 刚开始每个点作为一个社区 self._cid_vertices[vid] = {vid} # 刚开始社区编号就是节点编号 self._vid_vertex[vid] = Vertex(vid, vid, {vid}) # 计算边数 每两个点维护一条边 self._m += sum([1 for neighbor in self._G[vid].keys() if neighbor > vid])这段代码什么意思

这段代码定义了一个Louvain类，用于进行社区发现。类的初始化方法__init__接收一个NetworkX图对象G作为输入，以及可选参数max_iter用于指定算法的最大迭代次数。在初始化方法中，类会维护关于社区和节点的信息，包括每个社区中包含的节点，每个节点的相关信息以及整个图的边数量。对于每个节点，它们最初都是单独的一个社区，每个社区的编号与节点的编号相同。同时，类也会计算图的边数，其中每两个节点维护一条边。