COMMUNITY DETECTION

Method 1: M. E. J Newman ‘Networks: An Introduction’, page 224 Oxford University Press 2011.

from networkx.algorithms.community import greedy_modularity_communities
G = nx.karate_club_graph()
c = list(greedy_modularity_communities(G))
sorted(c[0])

Find communities in graph using Clauset-Newman-Moore greedy modularity maximization. This method currently supports the Graph class and does not consider edge weights.

Method 2:

j

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draw networkX graph, from python 学习笔记2 --画图(networkx)

layout functions:

pos = nx.spring_layout()

建立布局，对图进行布局美化，networkx 提供的布局方式有：
- circular_layout：节点在一个圆环上均匀分布
- random_layout：节点随机分布
- shell_layout：节点在同心圆上分布
- spring_layout： 用Fruchterman-Reingold算法排列节点（这个算法我不了解，样子类似多中心放射状）
- spectral_layout：根据图的拉普拉斯特征向量排列节
布局也可用pos参数指定，例如，nx.draw(G, pos = spring_layout(G)) 这样指定了networkx上以中心放射状分布.