edges = G.edges();如果是这样编程的话，会产生Python 错误 TypeError: 'cached_property' object is not callable

当你看到这样的错误 `TypeError: 'cached_property' object is not callable`，这通常意味着你在尝试像普通函数一样调用一个属性，但实际上它是一个缓存装饰器（cached_property）的结果。`edges` 是 NetworkX（一种常用的Python图形处理库）中的一个特性，它应该是返回一个边集合的迭代器，而不是可以直接调用的函数。

NetworkX的 `G.edges()` 返回的是一个生成器对象，你可以遍历它来查看图的所有边，而不是直接得到一个列表。例如：

# 如果G是一个网络x
for edge in edges:
    u, v = edge
    print(f"Edge between {u} and {v}")

如果你想一次性获取所有的边，你应该这样做：

all_edges = list(G.edges())  # 这会生成并储存所有边到list里

如果你试图对`edges`执行其他非迭代操作，如计算长度、过滤等，那就会触发错误，因为它是不可调用的。记得缓存装饰器的作用是提高性能，通过记住结果只计算一次，而不是作为函数处理输入。

相关问题

import networkx as nx # 创建一个有向图 G = nx.DiGraph() # 添加边 for index, row in df.iterrows(): G.add_edge(row['尾节点'], row['头节点'], length=row['长度'], capacity=row['容量']) # 计算所有节点之间的最短路径 shortest_paths = dict(nx.floyd_warshall(G, weight='length')) # 获取起始节点和目标节点之间的最短路径 path = nx.shortest_path(G, source='起始节点', target='目标节点', weight='length')# 初始化每条边的使用次数为0 edge_count = {} for index, row in df.iterrows(): edge_count[(row['尾节点'], row['头节点'])] = 0 # 计算每条边被使用的次数 for i in range(len(path)-1): edge_count[(path[i], path[i+1])] += 1 # 按照使用次数对所有边进行排序 sorted_edges = sorted(edge_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 显示排序结果 for edge, count in sorted_edges: print(edge, count)报错TypeError: 'module' object is not callable，如何解决

这个错误可能是因为你的代码中使用了与模块同名的变量或函数名。

首先，确保你已经正确导入了 `networkx` 模块。如果你的代码中有同名的变量或函数，可以修改变量名或函数名，避免与模块名相同。

如果以上方法都不行，可以尝试使用完整的模块名称 `nx.shortest_path` 来调用函数，例如：

path = nx.shortest_path(G, source='起始节点', target='目标节点', weight='length')

另外，你的代码中使用了 `nx.floyd_warshall` 函数来计算所有节点之间的最短路径，因此你可以使用 `shortest_paths` 字典来获取节点之间的最短路径，而不是使用 `nx.shortest_path` 函数。例如：

path = shortest_paths['起始节点']['目标节点']

最后，你的代码中使用了 `edge_count.items()` 来获取边的使用次数，但是 `edge_count` 是一个字典，应该使用 `edge_count.items()`。例如：

sorted_edges = sorted(edge_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

如果还有问题，请提供更多的错误信息和代码上下文，以便更好地解决问题。

for line in boundary: TypeError: 'LineString' object is not iterable

抱歉，我之前给出的代码有误。我混淆了 Shapely 库中的 `boundary` 方法返回的边界对象类型。

以下是修正后的示例代码：

from shapely.geometry import Polygon, LineString
from shapely.ops import unary_union
from shapely.affinity import translate

def extend_polygon_edges(polygon, length):
    # 获取多边形的边界线
    boundary = polygon.boundary

    # 初始化新的多边形
    new_polygon = Polygon()

    # 处理边界线
    for point1, point2 in zip(boundary.coords[:-1], boundary.coords[1:]):
        line = LineString([point1, point2])

        # 计算线段的单位向量
        dx = point2[0] - point1[0]
        dy = point2[1] - point1[1]
        length_normalized = length / (dx**2 + dy**2)**0.5
        dx_normalized = dx * length_normalized
        dy_normalized = dy * length_normalized

        # 创建新的起始点和结束点
        start_point = translate(point1, dx_normalized, dy_normalized)
        end_point = translate(point2, -dx_normalized, -dy_normalized)

        # 将新的起始点、边界线、结束点依次添加到新的多边形中
        new_polygon = unary_union([new_polygon, LineString([start_point, line, end_point])])

    return new_polygon

# 创建一个不规则形状的多边形示例
polygon = Polygon([(0, 0), (1, 1), (2, 0), (1, -1)])

# 扩展多边形的边界线
extended_polygon = extend_polygon_edges(polygon, 5)

# 打印扩展后的多边形的顶点坐标
for vertex in extended_polygon.exterior.coords:
    print(vertex)

这段代码将正确处理多边形的边界线，并对每条边界线进行扩展。

非常抱歉给你带来困扰，希望这个修正能够帮到你。如果还有其他问题，请随时提问。