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社团结构
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2020年4月10日 (五) 22:59的版本
添加19字节
、
2020年4月10日 (五) 22:59
→代码实现
第144行:
第144行:
====代码实现====
====代码实现====
利用网络科学工具包[NetworkX https://networkx.github.io/], 可以轻松调用GN算法实现社团检测。
利用网络科学工具包[NetworkX https://networkx.github.io/], 可以轻松调用GN算法实现社团检测。
−
<
source
>
+
<
syntaxhighlight
>
import networkx as nx
import networkx as nx
from networkx.algorithms import community
from networkx.algorithms import community
第153行:
第153行:
comp = girvan_newman(G)
comp = girvan_newman(G)
print(tuple(sorted(c) for c in next(comp)))
print(tuple(sorted(c) for c in next(comp)))
−
</
source
>
+
</
syntaxhighlight
>
结果:
结果:
<source>([0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]) # 输入Top-1的划分结果,为两个社团</source>
<source>([0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]) # 输入Top-1的划分结果,为两个社团</source>
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