脑连接组里的连接矩阵，其实就像一张社交网图。要看清谁和谁关系密切，得先把结构理一理。模块化重排就挺好用的——把同一个“朋友圈”的节点挪到一起，关系一目了然。

用community.best_partition搞定模块划分，还蛮方便的。配合画图，把原始连接矩阵和重排后的矩阵一对比，结构清晰得多。原始矩阵像散沙，重排后就像整理好的书架，舒服。

代码是用Python写的，矩阵数据叫Matrix_origin。完后直接用可视化工具画出来，一眼就能看出模块划分的效果。如果你是做神经网络或脑图谱研究的，这种方式还挺值得试试。

建议你看看相关例子，像MATLAB 模块化编程示例这种，也挺有参考价值。虽然平台不同，但思路是通的。

如果你平时用 Python 做数据，又刚好在图结构或连接矩阵，真可以试试看这一套。嗯，代码也不复杂，响应也快。