COMMUNITY DETECTION_python-louvain
Python-louvain Package
pip install python-louvain
- import community
- #first compute the best partition
- partition = community.best_partition(G)
#Drawing partition
Method 1:
- #drawing
- size = float(len(set(partition.values())))
- pos = nx.spring_layout(G)
- count = 0.
- for com in set(partition.values()) :
- count = count + 1.
- list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys()
- if partition[nodes] == com]
- nx.draw_networkx_nodes(G, pos, list_nodes, node_size = 20,
- node_color = str(count / size))
- nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.5)
- plt.show()
Method 2:
- pos = nx.spring_layout(G)
- values = [partition.get(node) for node in G.nodes()]
- nx.draw_networkx(G, pos, cmap=plt.get_cmap('magma'), node_color=values, node_size=50, with_labels=False)
Supplementary knowledge:
1. what is the partition of graphs.
partition: dict; {key (nodes_id): values(community_id)}
2. function : community.best_partition(G)
- Returns
- -------
- partition : dictionnary
- The partition, with communities numbered from 0 to number of communities
- def best_partition(graph,
- partition=None,
- weight='weight',
- resolution=1.,
- randomize=None,
- random_state=None):
- """Compute the partition of the graph nodes which maximises the modularity
- (or try..) using the Louvain heuristices
- This is the partition of highest modularity, i.e. the highest partition
- of the dendrogram generated by the Louvain algorithm.
- Parameters
- ----------
- graph : networkx.Graph
- the networkx graph which is decomposed
- partition : dict, optional
- the algorithm will start using this partition of the nodes.
- It's a dictionary where keys are their nodes and values the communities
- weight : str, optional
- the key in graph to use as weight. Default to 'weight'
- resolution : double, optional
- Will change the size of the communities, default to 1.
- represents the time described in
- "Laplacian Dynamics and Multiscale Modular Structure in Networks",
- R. Lambiotte, J.-C. Delvenne, M. Barahona
- randomize : boolean, optional
- Will randomize the node evaluation order and the community evaluation
- order to get different partitions at each call
- random_state : int, RandomState instance or None, optional (default=None)
- If int, random_state is the seed used by the random number generator;
- If RandomState instance, random_state is the random number generator;
- If None, the random number generator is the RandomState instance used
- by `np.random`.
- Returns
- -------
- partition : dictionnary
- The partition, with communities numbered from 0 to number of communities
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