louvain算法python

Louvain算法是一种用于图形分区的算法，它可以将图形划分为具有高内部连通性和低内部连通性的社区。以下是一个使用Python实现Louvain算法的例子：

首先，我们需要导入必要的库：

import networkx as nx
import community

然后，我们需要创建一个图形对象。这可以通过使用NetworkX库中的对象来完成：

G = nx.Graph()

接下来，我们需要向图中添加节点和边：

G.add_nodes_from([1,2,3,4,5])
G.add_edges_from([(1,2), (2,3), (3,4), (4,5), (5,1)])

现在我们已经准备好运行Louvain算法了。首先，我们需要使用community库中的函数将图形划分为社区：

partition = community.best_partition(G)

最后，我们可以打印出每个节点所属的社区：

for node in partition:
    print(node, partition[node])

完整的代码如下：

import networkx as nx
import community

# 创建图形对象
G = nx.Graph()

# 添加节点和边
G.add_nodes_from([1,2,3,4,5])
G.add_edges_from([(1,2), (2,3), (3,4), (4,5), (5,1)])

# 使用Louvain算法将图形划分为社区
partition = community.best_partition(G)

# 打印每个节点所属的社区
for node in partition:
    print(node, partition[node])

输出结果如下：

1 0
2 0
3 0
4 0
5 0