如何在python中获取Louvain方法中的质心？

Question

我根据余弦相似度矩阵构建了一个图形，并按如下方式应用“Louvain”社区检测。

余弦相似度矩阵的样本：

array([[ 1.        ,  0.40824829,  0.40824829],
       [ 0.40824829,  1.        ,  0.33333333],
       [ 0.40824829,  0.33333333,  1.        ]])

# S as adjacency matrix (sims is my cosine similarity matrix)
G = nx.from_numpy_matrix(sims)

# Louvain method for community detection
partition = community.best_partition(G)

现在我想计算所有已识别社区的质心（作为平均值）（例如，使用np.average）并找到每个社区最接近质心的数据点（基于余弦相似度值）。

由于我是这些社区检测算法的新手，我仍然在弄清楚如何做到这一点。请帮帮我。