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)
[](https://en.wikipedia.org/wiki...
mod = community.modularity(part,G)
print("modularity:", mod)
给了modularity: 0.8700238252368541
。
最受欢迎的见解
3.Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据
7.R语言动态可视化:制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
。你还可以使用@
来通知其他用户。