用python绘制微博社交网络图及社群检测

同人女热爱查成分，来个无痛一键查

disclaimer：如果你是一个喜欢查成分的究极乐子人，喜欢整活而且热爱无差别攻击所有人，又不怕被骂的话，请食用这份教程。

本次教程可以产出：

1. 你圈的互相关注情形

2. 你圈的分群

3. 你圈的女明星

本文探讨如何用使用 Python 中的 NetworkX 和 Matplotlib 库创建社交网络图，并使用 Louvain 方法进行社群检测，简言之，利用每个用户的“关注”与“粉丝”列表，来绘制用户的交友情形及社交圈。

例图如左

图1是交友情形，每个点代表一个用户，蓝色箭头为单向关注，红色箭头为互相关注。 这边我把点区分大小，因为我希望让某些我指定的用户更加突出。(我把id先拿掉了）

图2是社交分群，使用Louvain 方法进行社群检测，可以大致上了解谁和谁是一伙的。 这也相当程度能协助识别你有兴趣/没兴趣的用户。阵营颜色是套件本来就有的哈，不是我特意弄的。同个颜色属于同个阵营，白话解释就是比较要好的一群人，至于算法详细可以参考：

(图3)

图3是度中心指数，可以了解该用户（该节点）的"受欢迎程度"，亦即他的外链有多少。

关于度中心性的说明与算法，可以参考这篇：

[算法系列04] 中心性算法 (Centrality Algorithms) - 知乎 (zhihu.com)

绘制社交网络图及社群检测

1. 准备数据

首先，准备数据。先将用户的“关注”与