本次推送用到的数据是 上海市共享单车数据 （公众号内资料下载的资料一期），用到的字段主要有：orderid、start_location_x、start_location_y、end_location_x、end_location_y。

1 获取Networkx需要的结构

先把共享单车数据处理成（源节点，目标节点，权重）的格式，其他格式也可以构造复杂网络，这里是为了对应共享单车的数据结构（O——>D）。

import 

SOD =shape_data
G = nx.from_pandas_edgelist(SOD, 'ID', 'ID2', 'D', create_using=nx.DiGraph())#构造Grahp
pos = nx.spring_layout(G)# 
pylab.figure(1)
nx.draw(G, pos, with_labels=False, node_size=100, node_color="skyblue", node_shape="o", alpha=0.5,width=0.5)

Networkx输出的图是这样的：

Networkx可视化的能力相较于Gephi还是逊色了一点，下面用Gephi做可视化和一些指标分析。Networkx可以直接导出Gephi文件的格式。

nx.write_gexf(G,'1009-Networkx.gexf')

2. Gephi可视化

首先是Gephi的安装，链接https://gephi.org/，下载后安装即可，如果能够正常打开 Gephi，跳过下面提示。 提示：如果安装完后出现“cannot find java 1.6 or higer”，解决方法如下，点击链接http://www.itmop.com/soft/downinfo/7809.html，下载安装，安装jdk之后便可正常打开 Gephi。

• 导入数据 ：本次推送选择的是导入边表格，为了避免编码错误，参考https://blog.csdn.net/SunCherryDream/article/details/60973092进行csv设置，尝试将csv格式文件利用记事本另存的方式，将编码改为ANSI格式。Gephi输入表格时，将编码改为GB2312，结果，可以正常显示

算法流程：

1、初始时将每个顶点当作一个社区，社区个数与顶点个数相同。

2、依次将每个顶点与之相邻顶点合并在一起，计算它们的模块度增益是否大于0，如果大于0，就将该结点放入该相邻结点所在社区。

3、迭代第二步，直至算法稳定，即所有顶点所属社区不再变化。

4、将各个社区所有节点压缩成为一个结点，社区内点的权重转化为新结点环的权重，社区间权重转化为新结点边的权重。

5、重复步骤1-3，直至算法稳定。

Networkx实现：安装“python-louvain”

（ pip install python-louvain ）

from community import community_louvain
G2 = nx.from_pandas_edgelist(SOD, 'ID', 'ID2', 'D')
partition =community_louvain.best_partition(G2)
size = float(len(set(partition.values())))
pos = nx.spring_layout(G)
count = 0.
for com in set(partition.values()) :
    count = count + 1.
    list_nodes = [nodes for nodes in partition.keys()
                                if partition[nodes] == com]
    nx.draw_networkx_nodes(G, pos, list_nodes, node_size = 20,
                                node_color = str(count / size))
nx.draw_networkx_edges(G,pos, alpha=0.5)
plt.show()

最后得到的是下面的结果，需要针对这个结果进一步分析，可以放到Gephi中进行更清楚的可视化，然后结合OD的经纬度，分析各社区的实际含义。

参考文献:

https://xbuba.com/questions/53087066

https://blog.csdn.net/qq_35318838/article/details/79820923

https://blog.csdn.net/SunCherryDream/article/details/60973092

https://www.pianshen.com/article/7704898577/

https://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/louvain.html

链接：https://pan.baidu.com/s/11onBKSlm-BV_kbEwf1D8Dw

提取码：3mu2

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