python louvain算法 实例
以下是一个使用Louvain算法进行社区检测的Python实例：
```python
import networkx as nx
import community
# 创建一个有向图
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (4, 6), (5, 6)])
# 使用Louvain算法进行社区检测
partition = community.best_partition(G)
# 打印每个节点所属的社区
ubuntu怎么安装python
for node, community_id in partition.items():
    print(f"Node {node} belongs to community {community_id}")
```
运行上述代码，将输出每个节点所属的社区。
注意，使用Louvain算法需要安装networkx和python-louvain库。可以通过以下命令进行安装：
```
pip install networkx python-louvain
```
上述代码中，我们创建了一个有向图，并使用Louvain算法对图进行社区检测。最后，打印出每个节点所属的社区。
希望这个示例能帮助你理解如何在Python中使用Louvain算法进行社区检测。

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