for i in range(len(shortest_path) - 1): path = get_path(shortest_path[i], shortest_path[i+1]) coordinates = [(loc.row, loc.column) for loc in path] for j in range(len(coordinates)): PATH.append(coordinates[j]) print(PATH*2)其中PATH*2什么效果

在这段代码中，PATH是一个列表，*2是将列表复制一次并将两个副本连接起来，生成一个新的列表。

例如，如果PATH=[(0,0),(0,1),(1,1)]，则PATH*2将生成[(0,0),(0,1),(1,1),(0,0),(0,1),(1,1)]。即将原来的列表复制一遍，然后将两个副本连接在一起。

相关问题

File "D:\23101\比赛\光电赛\maze_car\maze.py", line 329, in <module> path = get_path(shortest_path[i], shortest_path[i+1]) IndexError: list index out of range

这个错误是由于你尝试访问列表中不存在的索引造成的。具体来说，在第 i 个循环中，你尝试访问 shortest_path[i+1] 索引，但是 shortest_path 列表中没有这个索引。

要解决这个问题，你需要检查列表索引的范围是否正确。在处理列表索引时，要确保所使用的索引值在列表范围内。你可以使用 Python 的内置函数 len() 来获取列表的长度，以此来检查使用的索引是否超出了列表的范围。此外，还要确保在使用列表索引时，列表中至少存在一个元素。

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx") edges = [] for i in range(len(df)): edge = { "id": df.loc[i, "边的编号"], "tail": df.loc[i, "边的尾节点"], "head": df.loc[i, "边的头节点"], "length": df.loc[i, "长度"], "capacity": df.loc[i, "容量"] } edges.append(edge) plt.figure(figsize=(15,15)) G = nx.DiGraph() for edge in edges: G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"]) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight") nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels) #nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels, label_pos=0.3) plt.show() all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) rows = [] for start_node, dist_dict in all_pairs.items(): for end_node, dist in dist_dict.items(): rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': dist}) df_result = pd.DataFrame(rows) df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False)请问在写入excel的时候，能否把经过的边的编号一起写入呢？麻烦给下修改后的代码，谢谢你！

可以的，修改代码如下：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import networkx as nx 
import matplotlib.pyplot as plt 

df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx") 
edges = [] 
for i in range(len(df)): 
    edge = { 
        "id": df.loc[i, "边的编号"], 
        "tail": df.loc[i, "边的尾节点"], 
        "head": df.loc[i, "边的头节点"], 
        "length": df.loc[i, "长度"], 
        "capacity": df.loc[i, "容量"] 
    } 
    edges.append(edge) 

plt.figure(figsize=(15,15)) 
G = nx.DiGraph() 
for edge in edges: 
    G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"], id=edge["id"]) # 在这里添加边的编号
pos = nx.spring_layout(G) 
nx.draw(G, pos, with_labels=True) 
labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight") 
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels) 
plt.show() 

all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) 
rows = [] 
for start_node, dist_dict in all_pairs.items(): 
    for end_node, dist in dist_dict.items(): 
        path_edges = [] # 存储路径上的边的编号
        if start_node != end_node: 
            # 如果不是同一个节点，说明有路径
            path = nx.shortest_path(G, start_node, end_node) 
            for i in range(len(path)-1): 
                tail = path[i] 
                head = path[i+1] 
                path_edges.append(G[tail][head]['id']) # 将路径上的边的编号添加到列表中
        rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': dist, '经过边的编号': path_edges}) # 将路径上的边的编号添加到结果中

df_result = pd.DataFrame(rows) 
df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False)

这样修改后，在生成的 Excel 文件中，会有一列名为“经过边的编号”的列，其中每个单元格中存储着对应路径上的边的编号。