如果你想进行社区检测（Community Detection），你可以使用 NetworkX 库提供的一些算法。社区检测的目标是将图中的节点划分为若干个社区或群组，使得社区内的节点紧密相连而社区间的连接尽量稀疏。以下是一个使用 Louvain 方法进行社区检测的简单示例：

import networkx as nx
import community  # 需要安装 python-louvain 库# 从文件中加载图的邻接矩阵
adjacency_matrix = np.loadtxt('simsTxt/skeleton_50nodes.txt')# 创建图对象
graph = nx.Graph(adjacency_matrix)# 使用 Louvain 方法进行社区检测
partition = community.best_partition(graph)# 输出每个节点所属的社区
print("Community assignment for each node:")
for node, community_id in partition.items():print(f"Node {node}: Community {community_id}")

请注意，上述代码中需要安装 python-louvain 库，你可以使用以下命令进行安装：

pip install python-louvain