networkx社团检测的常用算法代码
时间: 2023-04-05 10:01:18 浏览: 152
可以使用Louvain算法进行社团检测,代码如下:
import networkx as nx
import community
G = nx.Graph() # 创建一个图
# 添加节点和边
G.add_edges_from([(1,2),(1,3),(2,3),(3,4),(4,5),(4,6),(5,6),(5,7),(6,7),(7,8),(8,9),(8,10),(9,10)])
# 使用Louvain算法进行社团检测
partition = community.best_partition(G)
# 输出每个节点所属的社团
for node in partition:
print("Node ", node, " belongs to community ", partition[node])
相关问题
networkx中使用modularity算法代码
可以使用以下代码实现networkx中的modularity算法:
```python
import networkx as nx
from networkx.algorithms.community.modularity_max import greedy_modularity_communities
# 创建一个图对象
G = nx.Graph()
# 添加节点和边
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (4, 6), (5, 6)])
# 使用modularity算法获取社区
communities = greedy_modularity_communities(G)
# 打印社区
print(communities)
```
这段代码会输出图G中的社区。
使用networkx对有权网络进行社团检测代码
我可以回答这个问题。使用networkx对有权网络进行社团检测的代码可以参考以下示例:
import networkx as nx
import community
# 创建带权图
G = nx.Graph()
G.add_edge('A', 'B', weight=4)
G.add_edge('B', 'C', weight=8)
G.add_edge('C', 'D', weight=2)
G.add_edge('D', 'E', weight=6)
G.add_edge('E', 'F', weight=1)
G.add_edge('F', 'G', weight=3)
G.add_edge('G', 'H', weight=5)
G.add_edge('H', 'A', weight=7)
# 使用Louvain算法进行社团检测
partition = community.best_partition(G, weight='weight')
# 输出每个节点所属的社团
for node, community_id in partition.items():
print(f'{node} belongs to community {community_id}')