networkx中的派系过滤算法代码

以下是 networkx 中的派系过滤算法代码：

import networkx as nx
from networkx.algorithms.community import greedy_modularity_communities

G = nx.karate_club_graph()

# 使用贪心算法获取社区
communities = greedy_modularity_communities(G)

# 输出社区
for i, c in enumerate(communities):
    print(f"Community {i+1}: {c}")

希望能对您有所帮助。

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：

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。

在networkx中实现Infomap算法具体代码

以下是实现Infomap算法的代码：

import networkx as nx
import infomap

# 创建一个有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
G.add_node(1)
G.add_node(2)
G.add_node(3)

# 添加边
G.add_edge(1, 2)
G.add_edge(2, 3)
G.add_edge(3, 1)

# 创建Infomap对象
im = infomap.Infomap()

# 将图添加到Infomap对象中
for node in G.nodes():
im.add_node(node)

for edge in G.edges():
im.add_link(edge[0], edge[1])

# 运行Infomap算法
im.run()

# 输出结果
for node in G.nodes():
print("Node %d belongs to module %d" % (node, im.get_modules(node)))