以下是创建图表，检测其中的社区，然后在少于10行的python中使用由其社区着色的节点进行可视化的方法：
import networkx as nx import community G = nx.random_graphs.powerlaw_cluster_graph(300, 1, .4) part = community.best_partition(G) values = [part.get(node) for node in G.nodes()] nx.draw_spring(G, cmap = plt.get_cmap('jet'), node_color = values, node_size=30, with_labels=False)
模块化很容易实现：
mod = community.modularity(part,G) print("modularity:", mod)
给了modularity: 0.8700238252368541。
