graph = graph_from_csv(HERO_NETWORK) partition = community.best_partition(graph) print(len(set(partition.values()))) import matplotlib.pyplot as plt numbins = len(partition.values()) plt.hist(partition.values(), bins=25, color="#0f6dbc") plt.title("Size of Marvel Communities") plt.xlabel("Community") plt.ylabel("Nodes")

这段代码的功能是对 Marvel 英雄网络进行社区检测，并绘制社区大小的直方图。具体操作如下：

1. 首先从 CSV 文件 `HERO_NETWORK` 中获取图数据，生成一个 Graph 对象 `graph`。

graph = graph_from_csv(HERO_NETWORK)

2. 对 `graph` 进行社区检测，使用 `community.best_partition` 函数。该函数将返回一个字典 `partition`，其中键为节点名称，值为节点所属的社区编号。

partition = community.best_partition(graph)

3. 打印社区数量，使用 `set` 函数获取所有社区编号的集合，然后使用 `len` 函数获取集合的长度。

print(len(set(partition.values())))

4. 绘制社区大小的直方图，使用 `matplotlib.pyplot.hist` 函数。该函数的第一个参数为数据，即所有节点所属的社区编号；第二个参数为直方图的箱子数量，即分成多少个区间；`color` 参数指定直方图的颜色。

import matplotlib.pyplot as plt

numbins = len(partition.values())
plt.hist(partition.values(), bins=25, color="#0f6dbc")
plt.title("Size of Marvel Communities")
plt.xlabel("Community")
plt.ylabel("Nodes")

执行完以上代码，即可生成社区大小的直方图。