这个图聚类Python开源工具火了

中各参数的含义如下：

•  adj_matrix (numpy.ndarray)：图的邻接矩阵；
•  frames (list)：算法每次迭代的字典列表；
•  每个字典都有俩个键：“C”包含节点到社群的查找表，“Q”表示图的模块度数值；
•  此字典列表是 louvain_method的第二个返回值；
•  dark (bool, optional (default=False))：如果为 True, 则动画为深色背景和配色方案，否则为浅色方案；
•  duration (int, optional (default=15))：动画所需的持续时间，以秒为单位；
•  filename (str or None, optional (default=None))：通过filename 路径将动画存为GIF；设置None则以交互方式展示动画；
•  dpi (int or None, optional (default=None))：每英寸点数，控制动画的分辨率；
•  seed (int, optional (default=2))：随机种子。

例如，空手道俱乐部网络中Louvain算法的动画呈现：们可以看到Louvain算法的动态过程：

•  首先扫描数据中的所有节点，将每个节点看做一个独立的社群；
•  接下来，遍历每个节点的邻居节点，判断是否将该节点加入邻居节点所在的社群，以提升模块度；
•  这一过程重复迭代，直到每一个节点的社群归属稳定；
•  最后，将所有在同一个社群的节点压缩成一个新节点，计算新节点的权重，直到整个图的模块度稳定。

大家可以通过文末链接，自行尝试一下其他算法～

此外，它还可以用于社群间邻接矩阵、拉普拉斯矩阵以及模块度矩阵等。

对于这款工具，不少网友发出“awesome”、“really cool！”等花式赞叹，表示正是自己需要的。

当然，也有网友提出疑问，例如：是否可以指定执行的迭代次数（例如：提前停止）？

开发者对此表示：不能，但是对于某些算法，可以指定要将图形划分为多少个社群。

（编辑：开发网_郴州站长网）

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