发现一个宝藏 Python 库，玩社区发现算法的不能错过！

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网络是由一些紧密相连的节点组成的，并且根据不同节点之间连接的紧密程度，网络也可视为由不同簇组成。簇内的节点之间有着更为紧密的连接，不同簇之间的连接则相对稀疏。这种簇被称为 网络中的社区结构 （community structure）。 由此衍生出来的 社区发现 （community detection）算法用来发现网络中的社区结构，这类算法包括  Louvain 算法、Girvan-Newman 算法以及 Bron-Kerbosch 算法等。 最近，在 GitHub 上发现了一个可以发现图中社区结构的 Python 库 communities，该库由软件工程师 Jonathan Shobrook 创建。 项目地址：https://github.com/shobrook/communities 首先，该库可以实现以下几种社区发现算法： Louvain 算法 Girvan-Newman 算法 层次聚类 谱聚类 Bron-Kerbosch 算法 其次，用户还可以使用 communities 库来可视化上述几种算法，下图为空手道俱乐部（Zachary's karate club）网络中 Louv ………………………………