网络x图和floyd warshall

Question

我是Python的新手。 我有一个像这样的地图 ，我想使用网络x创建从每个节点到每个其他节点的最短路径。 我试图写一个像这样的简单代码：

shp = nx.read_shp("../Shapefiles/Shapefiles/Station_in_Corridors/Group_1.shp")

G = nx.DiGraph()
for data in shp.edges(data = True):
   G.add_edge(data[0],data[1],weight = data[2]["Length_Km"])

nx.floyd_warshall(G)
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos = pos, node_size=100)
nx.draw_networkx_edges(G, pos = pos)
plt.show()

在调用floyd warshall的结果之前，我想先看看图表。 原来这样的图形返回： result 。 我不认为该图与输入类似（或者是？）。

无论如何，我还尝试通过以下代码手动添加这些点：

cor1 = driver.Open(cor1Data)
cor2 = driver.Open(cor2Data)

ly1 = cor1.GetLayer()
ly2 = cor2.GetLayer()

allpoints = {}
kreuz = []
arcs = {}
for i in range(ly1.GetFeatureCount()):
  for j in range(ly2.GetFeatureCount()): #Create road
    feat1 = ly1.GetFeature(i)
    geom1 = feat1.GetGeometryRef()
    points1 = geom1.GetPoints()
    feat2 = ly2.GetFeature(j)
    geom2 = feat2.GetGeometryRef()
    points2 = geom2.GetPoints()
    arcs[i] = [(points1[0],points1[1],geom1.Length()),feat1]
    arcs[len(ly1)+j] = [(points2[0],points2[1],geom2.Length()),feat2]
    #Create OD trips
    if not points1[0] in allpoints.values():
        allpoints[i] = [points1[0],geom1.Length(),feat1]
    else:
        allpoints[i] = [points1[1],geom1.Length(),feat1]
    if not points2[0] in allpoints.values():
        allpoints[len(ly1)+j] = [points2[0],geom1.Length(),feat1]
    else:
        allpoints[len(ly1)+j] = [points2[1],geom1.Length(),feat1]
    #append kreuz
    if points1[0] == points2[0] or points1[0] == points2[1]:
        kreuz.append(points1[0])
    elif points1[1] == points2[0] or points1[1] == points2[1]:
        kreuz.append(points1[1])

G = nx.DiGraph() #Set a directed graph
for k,v in arcs.items():
  G.add_edge(v[0][0],v[0][1], weight = v[0][2])

G.add_nodes_from(allpoints.values())

nx.floyd_warshall(G)
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos = pos, node_size=100)
nx.draw_networkx_edges(G, pos = pos)
plt.show()

结果： 第二个代码的结果

它是正常图吗？ 有人可以就如何计算最短路径给出一些见解吗？

Answer 1

networkx floyd_warshall计算图中所有节点对的最短路径，并根据文档返回字典。

distance（dict）–字典，由源和目标作为键，节点之间的最短路径距离。

该算法不会以任何方式更改图形，因此通过不将返回的字典存储在变量中将不会执行任何操作。

对于您的问题，您已经计算出了最短的路径，您对它们根本不做任何事情。 如果您希望根据某个路径长度在图中放置节点，那么我认为您使用的算法不正确。