如何根据图的模块性改变networkx图中节点的颜色

import networkx as nx

G = nx.Graph()  # 创建一个无向图

G.add_node(1)
G.add_node(2)

G.add_edge(1, 2)

node_colors = {}

import community  # 需要安装python-louvain库

# 使用Louvain算法计算图的模块性
partition = community.best_partition(G)

# 根据模块性结果分组，为每个节点分配颜色
for node, modularity_class in partition.items():
    if modularity_class not in node_colors:
        # 为新的模块性分组分配一个新的颜色
        node_colors[modularity_class] = '颜色值'
    color = node_colors[modularity_class]
    G.nodes[node]['color'] = color

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制图形
pos = nx.spring_layout(G)  # 计算节点的位置
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color=[G.nodes[node]['color'] for node in G.nodes])

# 显示图形
plt.show()