给我写一个 基于最小割算法的社区划分python代码，要求画出图像并算出模块度

好的，以下是基于最小割算法的社区划分的Python代码：

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

# 构建图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1,2), (1,3), (2,3), (2,4), (3,4), (4,5), (4,6), (5,6), (5,7), (6,7)])

# 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，我们先构建了一个简单的图，然后使用 `nx.minimum_cut()` 函数计算出最小割，得到了社区划分的结果。接着，我们根据社区的节点集合计算出了模块度，最后使用 `nx.draw_networkx()` 函数绘制了社区划分的图像，并输出了模块度的值。

需要注意的是，这里的代码只是一个简单的示例，实际中使用的图可能会更加复杂，需要根据具体情况进行修改。