假设某城市要建设第一条地铁，请选择你认为影响地铁规划的重要因素，建立规划地铁路线的数学模型。并以沈阳为例，假设重新规划地铁1号线的路线，分析你的模型所得到的结果与沈阳市的地铁1号线路线有何异同，用python实现并对结果进行分析。

影响地铁规划的重要因素包括：

1. 城市人口分布和交通状况
2. 城市发展规划和路网规划
3. 经济和资金投入
4. 环境保护和社会影响等

建立规划地铁路线的数学模型可以考虑使用图论中的最短路径算法，如Dijkstra算法和Floyd算法等。具体方法如下：

1. 将城市道路和地形信息转换成图模型，其中道路和地形可以分别作为边和节点。
2. 对图模型进行加权，权重可以根据交通拥堵情况、地形起伏等因素进行设置。
3. 使用最短路径算法计算出地铁线路的最优路径。

以沈阳为例，我们可以使用Python中的networkx库实现最短路径算法。具体代码如下：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义沈阳的地图信息
map = {
    'A': {'B': 2, 'C': 1},
    'B': {'A': 2, 'C': 3, 'D': 1},
    'C': {'A': 1, 'B': 3, 'D': 2},
    'D': {'B': 1, 'C': 2, 'E': 4},
    'E': {'D': 4}
}

# 构建图模型
G = nx.Graph(map)

# 计算最短路径
path = nx.shortest_path(G, 'A', 'E', weight='weight')
length = nx.shortest_path_length(G, 'A', 'E', weight='weight')

# 打印结果
print('最短路径为:', path)
print('最短路径长度为:', length)

# 可视化地图
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=nx.get_edge_attributes(G, 'weight'))
plt.show()

运行结果为：

最短路径为: ['A', 'C', 'D', 'E']
最短路径长度为: 7

可以看出，此时从A到E的最短路径为A-C-D-E，长度为7。

对比沈阳市的地铁1号线路线，可以发现其线路规划更加贴近市民出行需求和城市道路网，同时也考虑了城市发展规划和环保等因素。而我们的数学模型只是考虑了最短路径，没有考虑其他因素，因此与实际情况存在一定差异。