分下行

好的，以下是示例代码的行为分析：

1. 导入`networkx`库，使用`girvan_newman`函数进行社区划分。

   import networkx as nx
   
   def girvan_newman(G):
       """
       使用GN算法进行社区划分
       """
       # 初始时每个节点为一个社区
       communities = list(nx.connected_components(G))
       while len(communities) < 4:
           # 计算网络中介数最大的边
           betweenness = nx.edge_betweenness_centrality(G)
           max_edge = max(betweenness, key=betweenness.get)
           # 移除网络中介数最大的边
           G.remove_edge(*max_edge)
           # 重新计算社区
           communities = list(nx.connected_components(G))
       return communities

这段代码定义了一个`girvan_newman`函数，用于执行GN算法进行社区划分。函数的输入参数是一个`networkx`库中的图对象`G`，输出是一个列表，包含划分后的所有社区。

2. 创建一个随机图。

   # 创建一个随机图
   G = nx.erdos_renyi_graph(120, 0.05)

这段代码使用`networkx`库中的`erdos_renyi_graph`函数创建了一个随机图，包含120个节点，每个节点与其他节点连边的概率为0.05。

3. 进行社区划分。

   # 进行社区划分
   communities = girvan_newman(G)

这段代码调用了`girvan_newman`函数，将随机图作为输入参数进行社区划分。划分的结果保存在`communities`变量中。

4. 输出划分结果。

   # 输出划分结果
   print("社区划分结果：")
   for i, c in enumerate(communities):
       print("社区{}：{}".format(i+1, c))

这段代码使用`print`函数输出了划分结果。结果按照社区编号逐个输出，每个社区的节点编号用逗号隔开，最终输出所有划分出的4个社区。

总体来说，这段示例代码使用`networkx`库实现了基于GN算法的社区划分，并通过一个随机图进行了测试。在使用实际数据时，只需将随机图替换为实际的数据图即可。