import community G = nx.karate_club_graph() partition = community.best_partition(G) pos = nx.spring_layout(G) plt.figure(figsize=(12,12)) plt.axis('off') nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=200, cmap=plt.cm.RdYlBu, node_color=list(partition.values())) nx.draw_networkx_edges(G,pos, alpha=0.5)

这段代码使用了`python-louvain`库中的`community.best_partition`函数来对Karate Club图进行社区检测，并使用`NetworkX`库和`Matplotlib`库来可视化结果。

具体步骤如下：

1. 导入所需的模块。

import networkx as nx
import community
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建Karate Club图。

G = nx.karate_club_graph()

3. 使用`community.best_partition`函数检测图中的社区，并将结果存储在字典`partition`中。

partition = community.best_partition(G)

4. 使用`nx.spring_layout`函数来计算节点的位置，并将结果存储在`pos`中。

pos = nx.spring_layout(G)

5. 使用`plt.figure`函数创建一个图形对象，设置图形大小并关闭坐标轴。

plt.figure(figsize=(12,12))
plt.axis('off')

6. 使用`nx.draw_networkx_nodes`函数绘制节点，并使用`partition`字典中存储的社区信息来设置节点颜色。

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=200, cmap=plt.cm.RdYlBu, node_color=list(partition.values()))

7. 使用`nx.draw_networkx_edges`函数绘制边缘。

nx.draw_networkx_edges(G,pos, alpha=0.5)

8. 使用`plt.show`函数显示图形。

plt.show()

这样就可以得到一个带有社区颜色的Karate Club图，其中每个颜色代表一个社区。