length = nx.shortest_path_length(G, node, target_node) # 判断长度是否等于指定的数字 if length == target_length: result.append(node) # 输出结果 print("长度为", target_length, "的最短路径的节点:", result) 这段代码会输出长度为2的最短路径的节点。你可以根据需要修...
nx.shortest_path_length(G=G,source=4,target=2,weight='weight') 0.6000000000000001 加权时的最短路径是4-1-2,从加权、非加权的最短路径可以看出,不路径长度为2;加权时为4-1-3-2,路径长度为:0.6 4.计算图中所有的最短路径 nx.shortest_path(G=G) # 无加权,所有节点之间的最短路径 {1: {1:...
nx.shortest_path() 返回最短路径。nx.shortest_path_length() 返回最短路径长度,本例中可以理解为从起点到终点的乘机次数,1 表示直航,2 表示中转一次。 最短加权路径长度。nx.bellman_ford_path_length() 返回最短加权路径长度,本例中权重为票价,最短加权路径长度即为两点间最便宜的直航或中转的机票票价。 通...
nx.shortest_path_length(G, source='c', target='f', weight='weight') # 4.0 仔细观察您的方法,问题在于您如何指定 中的权重nx.shortest_path_length。"['attributes']['weight']"当weight参数应设置为指定权重属性名称的字符串时,您正在使用, 。所以在你的情况下,"weight". 因此你得到的结果与: nx.s...
path1 = nx.single_source_shortest_path(G, 0) #计算当前源与所有可达节点的最短路径 length1 = nx.single_source_shortest_path_length(G, 0) #计算当前源与所有可达节点的最短路径的长度 path2 = dict(nx.all_pairs_shortest_path(G)) #计算graph两两节点之间的最短路径 length2 = dict(nx.all_pai...
lMinWPath_v1_v11=nx.dijkstra_path_length(G2,source=1,target=11)#最短加权路径长度 print("顶点 v1 到 顶点 v11 的最短加权路径长度: ",lMinWPath_v1_v11) pos=nx.spring_layout(G2)# 用 FR算法排列节点 nx.draw(G2,pos,with_labels=True,alpha=0.5) ...
然后,使用nx.dijkstra_path_length()函数来计算从节点A到节点E的最短路径长度,并将结果存储在shortest_path_length变量中。最后,我们打印出最短路径长度。 请注意,上述代码中的weight='weight'表示我们使用的权重属性名称是'weight'。根据实际情况,你可能需要根据图中边的属性名称来调整此参数。 推荐的腾讯云相关产品...
nx.shortest_path_length(G_karate,mr_hi,john_a)2 我们也可以把整个图都输入进去,直接构建距离。nx会返回一个dict中的dict,第一个key和第二个key分别代表第一个和第二个节点,值是2个节点之间的距离 length_source_target=dict(nx.shortest_path_length(G_karate))length_source_target[0][33]2 ...
minWPath_v1_v11 = nx.dijkstra_path(G2, source=1, target=11) # 顶点 0 到 顶点 3 的最短加权路径 print("顶点 v1 到 顶点 v11 的最短加权路径: ", minWPath_v1_v11) # 两个指定顶点之间的最短加权路径的长度 lMinWPath_v1_v11 = nx.dijkstra_path_length(G2, source=1, target=11...
all_pairs_shortest_path_length = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) print("所有节点之间的最短路径长度:", all_pairs_shortest_path_length) 这段代码首先创建了一个空的有向图,然后添加了一些带权的边。接着,我们使用Dijkstra算法计算了从节点1到节点2的最短路径及其长度。最后,我们计算了图中...