使用networkx计算模块化

Question

使用具有属性Race 的节点创建一个图形，该属性可以是dog car elephant 或giraffe，然后将其分类为四个列表（四个社区）。见以下代码：

import pandas as pd
import networkx as nx

df = pd.read_csv(path + 'raw_data.csv')

G = nx.Graph()

for i in range(len(df)):
    node = df.Name.values[i]
    race = df.Race.values[i]
    
    G.add_nodes_from([(node, {"Race":race})])

dog = [x for x,y in G.nodes(data=True) if y['Race']=='Dog']
cat = [x for x,y in G.nodes(data=True) if y['Race']=='Cat']
elephant = [x for x,y in G.nodes(data=True) if y['Race']=='Elephant']
giraffe = [x for x,y in G.nodes(data=True) if y['Race']=='Giraffe']

然后我想计算模块化，使用 networkx 像这个例子：

import networkx.algorithms.community as nx_comm

G = nx.barbell_graph(3, 0)
nx_comm.modularity(G, [{0, 1, 2}, {3, 4, 5}])

是否可以将四个列表添加到模块化功能中作为社区？还是有其他方法可以做到这一点？

感谢所有帮助！

Answer 1

试试下面的？

nx_comm.modularity(G, [set(race) for race in (dog, cat, elephant, giraffe)])