# 模块度计算在社区发现中的应用
在网络科学和社交网络分析中，模块度（Modularity）是一个重要的指标，用于评估网络中社区结构的质量。简而言之，模块度衡量的是网络中节点聚集在同一社区的程度。较高的模块度意味着节点之间的连接比跨社区的连接更加密集。
## 模块度的计算原理
模块度（Q）的计算方法如下：
- 设网络中有 \( m \) 条边，\( A \) 为邻接矩阵，\( k_i \)
本文原创作者知乎主页链接为
https://www.zhihu.com/people/he-he-he-he-77-19-21louvain 算是目前市面上提到的和使用过的最常用的社区发现算法之一了，除此之外就是 infomap，这两种。模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法，它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数之差，它的取值范围是 [−1/2,1)，其定义如下：这个公式的含义一
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2023-12-22 15:16:10
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# 如何计算模块度的 Python 代码实现指南
模块度（Modularity）是网络分析中十分重要的一个指标，它衡量了图的社区结构的好坏。本文将为你详细介绍如何使用 Python 来实现模块度的计算。我们将分步骤进行分析，为确保你的理解，我会提供每一步的代码和注释。
## 一、流程概述
为了计算模块度，我们需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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原创
2024-09-24 05:27:54
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算法的概述 算法部分主要由头文件，和组成。 是所有STL头文件中最大的一个，其中常用到的功能范围涉及到比较、交换、查找、遍历操作、复制、修改、反转、排序、合并等等。 体积很小，只包括几个在序列上面进行简单数学运算的模板函数，包括加法和乘法在序列上的一些操作。 中则定义了一些模板类，用以声明函数对象。 STL提供了大量实现算法的模版函数，只要我们熟悉了STL之后，许多代码可以被大大的化简，
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2023-10-18 11:17:41
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# Python计算复杂网络模块度的科普文章
复杂网络理论是一种探讨网络结构与动力学行为的研究领域。模块度（modularity）是一个衡量复杂网络中社区结构的重要指标。社区结构是指网络中节点趋向于紧密连接形成的集群。在分析社会网络、生态网络、互联网等各种网络中，模块度可以帮助我们发现系统内部的隐含结构。
## 模块度的定义
模块度是通过节点间的连接强度来衡量网络是否存在社区结构。模块度的取
原创
2024-09-02 04:25:21
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# Python实现模块度Q的计算
模块度Q是网络分析中常用的指标，用于衡量网络中的社区结构效果。在数据分析、社会网络和生物网络等多个领域，模块度Q被用来评估网络分割的质量。本文将逐步指导你用Python实现模块度Q的计算。
## 整体流程
在开始之前，首先需要理清实现的步骤。下面是一个表格，展示了实现模块度Q计算的几个关键步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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1. 模块的简单认识定义:模块就是我们把装有特定功能的代码进行归类的结果.从代码编写的单位来看我们的程序,从小到大的顺序: 一条代码 < 语句块 < 代码块(函数,类) < 模块.
我们⽬目前写的所有的py文件都是模块.引入模块的方式:import 模块from xxx import 模块2. collections模块collections模块主要封装了一些关于集合类的相关操作
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2024-07-10 13:00:26
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Louvain社区检测算法介绍用途：用来进行社区检测，抽象来说，就是从一个网络图中，利用模块度启发式的分为若干个不同的分区，区内联系紧密，区间联系稀疏。模块度：模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法，它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数只差，它的取值范围是 [−1/2,1)，其定义如下：流程Louvain算法的思想很简单： 1）将图中的每个节点看成一个独立的社区，次数社区的数目
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2023-08-14 15:52:22
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单目标优化——模块度最优化算法1.基于K派系过滤的社团检测（基于物理模型）相关基础概念：K-派系（clique）：网络中包含K个节点的全耦合子图，即K个节点中的任意两个节点之间都是相互连接的。相邻：若两个K-派系中有K-1个公共节点，称这两个K-派系相邻。连通：若一个K-派系可以通过若干个相邻的K-派系到达另一个K-派系，称其彼此连通。K-派系社团：所有彼此连通的K-派系构成的集合，称为一个K-派
模块化是工程的一个重要方面，如果一门语言不具备模块化的特性，那么自然是不能成为工程语言的候选者了。为了支持这个功能，Python 有种方法可以把你定义的内容放到一个文件中，然后在脚本或者交互方式中使用。这种文件称为模块；模块中的定义可以 导入 到其它模块或 主模块 中。模块是包含 Python 定义和声明的文件。文件名就是模块名加上.py 后缀。在
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2023-10-16 19:11:14
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模块化一.模块1.模块module：为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在python中，一个.py文件就称之为一个模块(Module)2.模块的好处：(1)提高了代码的可维护性(2)编写代码不必从零开始。当一个模块编写完毕，就可以被其他地方引用。3.模块一共分三种：(1)python标准库(py
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2023-06-26 11:16:27
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python——模块、包、标准库、第三方模块安装
1 模块1.1 模块（module）简介模块化——指将一个完整的程序分解为一个一个小的模块，通过将模块组合，来搭建出一个完整的程序。模块化的特点：
① 方便开发
② 方便维护
③ 模块可以复用！在Python中一个py文件就是一个模块，要想创建模块，实际上就是创建一个python文件注意：模块名要符号标识符的
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2024-07-14 07:46:40
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NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。我已经用了它一段时间了，感觉还不错（除了速度有点慢），下面介绍我的一些使用经验，与大家分享。
一、NetworkX及Python开发环境的安装
首先到
http://pypi.python.org/pypi/networkx/
下载netw
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2023-08-31 15:56:07
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一般来说，编程语言中，库、包、模块是同一种概念，是代码的组织方式。Python中只有一种模块对象，但是为了模块化组织模块的便利，提供了一个概念——包！模块(module)：指的是Python的源代码文件。包(package)：是的是模块组织在一起的包名同名的目录及其相关文件。导入语句import 模块1，模块2：这是完全导入(导入不建议用逗号分隔写成一行，可以多个导入)
import……as……：
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2024-08-30 09:22:54
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1.Ali Borji, Laurent Itti, Exploiting Local and Global Patch Rarities for Saliency Detection, CVPR20121) 系统框架： 2) 算法思路：①
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2023-11-28 21:53:27
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论文题目：Network Motifs: simple Building blocks of Complex Networks论文地址：https://science.sciencemag.org/content/298/5594/8241. 模体：网络中多层出现局部的结构模体的定义是：“在复杂网络中发现的某种相互连接的模式个数显著高于随机网络”。所谓互相连接的模式，在三个节点组成的有向图，一共有
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2024-09-13 13:30:39
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我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人，虽然生理器官和可能思想有些不同，但也有相同的地方，那就是都是人，就是说相似度不为0；比如石头与小草，它们对于虚拟类都是一种实体类，相似度
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2024-08-03 15:51:43
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摘要Pandas是基于numpy来构建的，让numpy为中心的应用变得更加简单。Pandas主要包括两个数据结构，Series和DataFrame。既能处理时间序列的数据也能处理非时间序列的数据，同时在处理缺省值上面非常灵活。一.主要数据结构Series可以把series理解为一维数组或者向量，由value以及index组成。1.创建series>>> import pandas
# 如何计算偏度（Skewness）- Python实现指南
## 引言
在统计学中，偏度是用来描述数据分布形态的指标。它可以帮助我们判断数据分布是否对称，以及分布的偏斜方向。对于刚入行的小白来说，计算偏度可能会有些困难。本篇文章将带你一步一步了解如何使用Python计算偏度，以及实现的方法和代码。
## 流程概述
下面的表格展示了计算偏度的整个流程：
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| 步骤 | 描述
原创
2024-01-10 05:34:11
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在数据科学和机器学习应用中，间隙度的计算是评估数据集分布特征的一部分。本文将通过 Python 的实际应用，带你一步步完成间隙度的计算过程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境已经搭建好。下面是所需的依赖项和安装命令，适用于多平台用户。
**依赖安装指南**
我们需要安装以下 Python 库：
- `numpy`
- `scipy`
- `matplotlib`
```bas
