原文链接:http://tecdat.cn/?p=7598
以下是创建图表,检测其中的社区,然后在少于10行的python中使用由其社区着色的节点进行可视化的方法:
import networkx as nx
import community
G = nx.random_graphs.powerlaw_cluster_graph(300, 1, .4)
part = community.best_partition(G)
values = [part.get(node) for node in G.nodes()]
nx.draw_spring(G, cmap = plt.get_cmap('jet'), node_color = values, node_size=30, with_labels=False)
mod = community.modularity(part,G)
print("modularity:", mod)
给了modularity: 0.8700238252368541
。
如果您有任何疑问,请在下面发表评论。
大数据部落 -中国专业的第三方数据服务提供商,提供定制化的一站式数据挖掘和统计分析咨询服务
统计分析和数据挖掘咨询服务:y0.cn/teradat(咨询服务请联系官网客服)
【服务场景】
科研项目; 公司项目外包;线上线下一对一培训;数据爬虫采集;学术研究;报告撰写;市场调查。
【大数据部落】提供定制化的一站式数据挖掘和统计分析咨询
欢迎选修我们的R语言数据分析挖掘必知必会课程!
大数据部落 -中国专业的第三方数据服务提供商,提供定制化的一站式数据挖掘和统计分析咨询服务
统计分析和数据挖掘咨询服务:y0.cn/teradat(咨询服务请联系官网客服)
【服务场景】
科研项目; 公司项目外包;线上线下一对一培训;数据爬虫采集;学术研究;报告撰写;市场调查。
【大数据部落】提供定制化的一站式数据挖掘和统计分析咨询
欢迎选修我们的R语言数据分析挖掘必知必会课程!