karate-club空手道成员俱乐部社区模块度计算和节点着色

蔚落 2023-02-26 05:26 11阅读 0赞

import networkx as nx
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    #获取空手道俱乐部成员数据
    def getKarateClub():
        G = nx.karate_club_graph()
        G = G.to_undirected()
        return G
    #构造邻接矩阵和度矩阵
    def karateMatrix(G):
        N=len(G.adj)
        #初始化邻接矩阵
        A=np.zeros((N,N))
        #保存节点所在社区标记
        C=[]
        #保存同一社区节点的颜色
        colors=[]
        for i in range(len(G.adj)):
            #若节点‘club’值为officer，则为1社区，颜色为#377eb8
            if G.node[i]['club'] is "Officer":
                C.append(1)
                colors.append('#377eb8')
            else:
                C.append(0)
                colors.append('#ff7f00')
            #获取i节点的邻接点，转化为list格式保存
            nodeList=list(G.adj[i])
            #存在边 邻接矩阵中值为1
            for j in nodeList:
                A[i][j]=1
    
        return A,C,colors
    #计算模块度
    def getModurality(A,C):
        #通过邻接矩阵计算每一个节点的度
        digList=np.sum(A,axis=1)
        #整个网络中所有节点的度
        digs=np.sum(digList)
        #保存最终整个网络的模块度
        Q=0
        for i in range(len(A)):
            for j in range(len(A)):
                if C[i]==C[j]:
                    c=1
                else:
                    c=0
                #任意两个节点间的计算方式，然后累加
                q=(1/digs)*(A[i][j]-(digList[i]*digList[j])/digs)*c
                Q+=q
        return Q
    #作图
    def plot(G,colors):
        plt.subplot(121)
        #node_color根据colors列表中的颜色确定
        nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='bold', node_color=colors)
        plt.show()
    #主函数
    def main():
        G=getKarateClub()
        A,C,colors=karateMatrix(G)
        Q=getModurality(A,C)
        plot(G,colors)
        print("the modurality of the community is:",Q)#最后输出0.358
    if __name__ == '__main__':
        main()

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