上述代码种id报错

这段代码中的`id`是一个变量名，需要在使用之前先定义并赋值。如果没有先定义`id`这个变量，就会出现`ReferenceError`的报错信息。

你可以在代码中添加如下代码定义`id`变量，并赋予它一个数值或字符串类型的值，例如：

const id = 1001;
const path = `/pages/flowerInfo/index?id=${id}`;

或者：

const id = '1001';
const path = `/pages/flowerInfo/index?id=${id}`;

这样就不会再出现`id`报错的问题了。

相关问题

按照上述代码修改后报错TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'Time1')

抱歉，我之前的回答可能存在一些问题。根据你提供的错误信息，看起来 `Time1` 属性是未定义的，导致无法读取该属性。

请确保在使用 `v-for` 遍历数据对象之前，确实存在具有 `Time1` 属性的数据对象。

另外，请注意在 Vue 3 中，模板中的过滤器已被移除。如果你希望对数据进行格式化处理，可以使用计算属性（computed property）或在方法中进行处理。

下面是一个示例，展示如何使用计算属性来格式化时间：

export default {
  computed: {
    formattedData() {
      return this.apiData.map(data => {
        const formattedTime = this.formatTime(data.Time1)
        return { ...data, formattedTime }
      })
    }
  },
  methods: {
    formatTime(time) {
      // 处理时间格式，根据你的需求进行逻辑判断和转换
      // 示例中的逻辑仅为示范，请根据实际情况进行调整
      const year = time.slice(0, 4)
      const month = time.slice(4, 6)
      const date = time.slice(6, 8)
      const hours = time.slice(8, 10)
      const minutes = time.slice(10, 12)
      const formattedTime = `${year}-${month}-${date} ${hours}:${minutes}`

      return formattedTime
    }
  }
}

在上述示例中，我们定义了一个计算属性 `formattedData`，它遍历 `apiData` 数组并将每个数据对象的 `Time1` 属性格式化为 `formattedTime` 字段。我们使用 `formatTime` 方法来处理时间格式。

然后，在模板中使用计算属性 `formattedData` 来展示格式化后的时间：

<table>
  <tr v-for="data in formattedData" :key="data.id">
    <td>{{ data.name }}</td>
    <td>{{ data.formattedTime }}</td>
    <!-- 其他列 -->
  </tr>
</table>

请根据你的实际情况和数据结构进行相应的调整。

如果问题仍然存在，请提供更多代码和上下文信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

上述代码报错：KeyError: 'id'

非常抱歉，我的代码有误。在获取边的编号时，应该使用 `G[path[i]][path[i+1]]['id']`，而不是 `G[path[i]][path[i+1]]['id']-1`。因为 `G[path[i]][path[i+1]]['id']` 已经是边的编号了，不需要再减 1。

以下是修改后的代码：

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

# 读取数据
df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx")

# 构建边列表
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)

# 绘制网络图
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, label_pos=0.5)
plt.show()

# 计算最短路径和经过的边
all_pairs = nx.all_pairs_dijkstra_path(G)
rows = []
for start_node, paths in all_pairs:
    for end_node, path in paths.items():
        path_edges = [edges[G[path[i]][path[i+1]]['id']]['id'] for i in range(len(path)-1)]
        rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': len(path)-1, '经过的边': ','.join(path_edges)})

# 写入 excel 表格
df_result = pd.DataFrame(rows)
df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False)

这段代码中，我们使用 `G[path[i]][path[i+1]]['id']` 获取经过的每条边的编号，并将它们存储在一个列表中，最后将它们用逗号分隔成一个字符串，作为一列写入 excel 表格。