Python学习igraph
总结：学习⼀种全新的语⾔看官⽅的⽂档是真的很有帮助，这次我的⼤部分python代码的完成都是靠着igraph官⽅的API⽂档。 官⽅API：/python-igraph/igraph.Graph-class.html
⾸先导⼊igraph⼯具包 from igraph import *（python语法）
创建图 g = Graph.Tree(127, 2)
运⾏fastunfloding算法 gmunity_multilevel("weight",True)
绘制graph plot（g）
代码参考 python官方文档中文版
给图添加边并且添加权值：g.add_edges([(0,1)])
g.es[1]["weight"]=2
其中g.es[1]代表的是第⼀条边
最开始我的图是从数据库导出，即（点，点，权）这种模式所以就需要从txt⽂档中读边并且建⽴图
打开⽂件：f = open('D:\\test1\\','r')
读⽂件中⼀⾏：line =  f.readline() 注：line是字符串的形式
取出⽂件⼀⾏的整数并且加⼊到数组尾部 result.append(map(int,line.split(',')))
读图完毕后就需要将图放到fastunfolding算法中去了
a = gmunity_multilevel("weight",True)
官⽅API上说 当gmunity_multilevel最后⼀个参数为True的时候
a返回的是⼀组list，list的存放位置在（a[0]）处，a[0][s]代表着
community为s的所有顶点
注：a list of VertexClustering objects, one corresponding to each level (if return_levels is True)
取list长度：len（a[0]）
将输⼊的图存成gml格式：g.write_graphmlz(self, f, compresslevel=9)
读gml格式的图：g = Graph.Read_GraphMLz("D:\\test1\\l")

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