图论最短路python

引用\[1\]提供了使用Python的networkx库绘制网络图和计算最短加权路径的示例代码。该代码使用了一个包含顶点和边的列表，并使用add_nodes_from和add_weighted_edges_from方法将它们添加到图中。然后，使用nx.shortest_path_length方法计算了从顶点v1到顶点v11的最短加权路径长度为13。\[1\]

引用\[2\]提供了一个计算最短路径的Python程序示例。该程序使用了numpy和networkx库。首先，定义了一个包含顶点和边的列表，并使用add_nodes_from和add_weighted_edges_from方法将它们添加到图中。然后，使用nx.shortest_path_length方法计算了最短路径长度，并将结果存储在一个字典中。接下来，使用numpy创建了一个6x6的零矩阵，并使用两个嵌套的for循环将最短路径长度填充到矩阵中。最后，使用矩阵乘法计算了运力，并找到了最小运力和对应的位置。\[2\]

引用\[3\]提供了关于Dijkstra算法的一些背景信息。Dijkstra算法是一种寻找最短路径的算法，适用于所有权重大于等于0的情况。它可以用于解决从一个起始点到任意一个点的最短路径问题。\[3\]

综上所述，如果你想在Python中计算图论中的最短路径，可以使用networkx库和Dijkstra算法。你可以根据引用\[1\]和引用\[2\]中的示例代码进行操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [运筹学——图论与最短距离（Python实现）](https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/122521276)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [数学建模：图论模型 — 最短路模型示例 (Python 求解)](https://blog.csdn.net/qq_55851911/article/details/124776487)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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