shortest_path(G, source, target):该方法用于查找从源节点到目标节点的最短路径。如果路径存在,则返回一个节点列表,表示最短路径上的节点顺序;如果路径不存在,则抛出NetworkXNoPath异常。 all_simple_paths(G, source, target):该方法用于查找从源节点到目标节点的所有简单路径。它返回一个生成器对象,可以迭...
print('计算图中节点0到节点2的所有最短路径: ',[p for p in nx.all_shortest_paths(G, source=0, target=2)]) #计算最短路径长度 p2=nx.shortest_path_length(G, source=0, target=2) #最短路径长度 p3=nx.average_shortest_path_length(G) #计算平均最短路径长度 print('节点0到节点2的最短路...
在NetworkX中,可以使用nx.average_shortest_path_length函数来计算平均最短路径长度。 直径是网络中最长最短路径的长度。它表示网络中最远的两个节点之间的距离,也可以用来评估网络的规模和扩展性。在NetworkX中,可以使用nx.diameter函数来计算网络的直径。 计算平均最短路径长度和直径的时间复杂度取决于网络的...
Diameter and mean shortest path(直径与平均最短路径) 一个关系网可以通过很多方式取衡量,在前一章,2个节点的距离由他们的最短路径决定。 NetworkX提供了集中衡量距离与最短路径的方法。2个节点间的最短距离可以通过all_shortest_paths()来发现 list(nx.all_shortest_paths(G_karate,mr_hi,john_a))[[0,8,3...
# Demo of shortest path with NetworkX # Copyright 2021 YouCans, XUPT # Crated:2021-05-20 import matplotlib.pyplotas plt # 导入 Matplotlib 工具包 import networkx as nx # 导入 NetworkX 工具包 # 问题 1:蚂蚁的最优路径分析(西安邮电大学第12届数学建模竞赛B题) ...
# Demo of shortest path with NetworkX # Copyright 2021 YouCans, XUPT # Crated:2021-05-20 import matplotlib.pyplot as plt # 导入 Matplotlib 工具包 import networkx as nx # 导入 NetworkX 工具包 # 问题 1:蚂蚁的最优路径分析(西安邮电大学第12届数学建模竞赛B题) ...
print(shortest_path) ``` 输出结果为:`['A', 'B', 'C']`,表示最短路径为节点'A'到节点'C'的路径为'A'->'B'->'C'。 除了最短路径,我们还可以计算其他类型的路径。例如,我们可以计算所有节点对之间的最短路径: ``` # 计算所有节点对之间的最短路径 all_shortest_paths = dict(nx.all_pairs_...
print('计算图中节点0到节点2的所有最短路径: ',[p for p in nx.all_shortest_paths(G, source=0, target=2)]) #计算最短路径长度 p2=nx.shortest_path_length(G, source=0, target=2) #最短路径长度 p3=nx.average_shortest_path_length(G) #计算平均最短路径长度 ...
# Demo of shortest path with NetworkX # Copyright 2021 YouCans, XUPT # Crated:2021-05-20 importmatplotlib.pyplotasplt# 导入 Matplotlib 工具包 importnetworkxasnx# 导入 NetworkX 工具包 # 问题 1:蚂蚁的最优路径分析(西安邮电大学第12届数学建模竞赛B题) ...
shortest_path = nx.shortest_path(graph, source, target) returnshortest_path exceptnx.exception.NetworkXNoPath: return"不存在最短路径" defget_longest_path(graph, source, target): all_paths = nx.all_simple_paths(graph, source, target)