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"]) 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)如何在将最短路径长度写入excel时,将其经过的边的编号一起写入excel?

时间: 2024-01-02 10:03:49 浏览: 31
可以在遍历所有起点和终点对的最短路径时,记录下路径上经过的边的编号,然后将其一起写入Excel。可以将以下代码添加到原有代码中: ``` for start_node, path_dict in nx.all_pairs_dijkstra_path(G): for end_node, path in path_dict.items(): path_edges = [] for i in range(len(path)-1): tail = path[i] head = path[i+1] edge_id = G[tail][head]['id'] path_edges.append(edge_id) rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': nx.dijkstra_path_length(G, start_node, end_node), '经过的边的编号': path_edges}) ``` 这段代码将路径上经过的边的编号存储在一个列表中,然后将其作为一个新的列添加到Excel表格中。需要在创建DataFrame对象时将列名加入到rows中: ``` rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': nx.dijkstra_path_length(G, start_node, end_node), '经过的边的编号': path_edges}) ``` 最后将DataFrame对象写入Excel文件中时,也要将这个新的列加入到Excel表格中: ``` df_result = pd.DataFrame(rows, columns=['起始节点', '终止节点', '最短路径长度', '经过的边的编号']) df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False) ```

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import networkx as nx import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx import random df=pd.read_csv("D:\级联失效\edges.csv") G=nx.from_pandas_edgelist(df,'from','to',create_using=nx.Graph()) nx.draw(G,node_size=300,with_labels=True) As=nx.adjacency_matrix(G) A=As.todense() def f(x): F=4*x*(1-x) return F n=len(A) r=2 ohxs=0.4 step=10 d=np.zeros([n,step]) for i in range(n): d[i,0]=np.sum(A[i]) x_intial=np.zeros([n,step]) for i in range(n): x_intial[i,0]=random.random() np.set_printoptions(precision=5) h_a=100 H=np.zeros([n,step]) D=np.zeros([n,step]) for i in range(n): Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[k,0] D[i,0]=Deg H[i,0]=d[i,0]/D[i,0]/h_a fail_scale=np.zeros(step) fail_scale[0]=1 node_rand_id=random.randint(0,n) r=2 x_intial[node_rand_id,0]=x_intial[node_rand_id,0]+r print(x_intial) fail_node=np.zeros(n) fail_node[node_rand_id]=1 print(fail_node) np.seterr(divide='ignore',invalid='ignore') for t in range(1,step): fail_node_id=[idx for (idx,val) in enumerate(fail_node) if val ==1] for i in range(n): sum=0 for j in range(n): sum = sum+A[i,j]*f(x_intial[j,t-1])/d[i] if i in fail_node_id: x_intial[i,t-1]=0 A[i,:]=0 A[:,i]=0 else: x_intial[i,t]=H[i,t-1]*abs((1-ohxs)*f(x_intial[i,t-1])+ohxs*sum) d[i,t]=np.sum(A[i]) Deg=0 for k in range(n): if k!=i: Deg=Deg+d[i,t] D[i,t]=Deg H[i,t]=d[i,t]/D[i,t]/h_a new_fail_id=[idx for (idx,val) in enumerate(x_intial[:,t]) if val>=1] fail_scale[t]=fail_scale[t-1]+len(new_fail_id) fail_node[new_fail_id]=1 x_intial[new_fail_id,t]=x_intial[new_fail_id,t]+r print(H[i,t]) print(fail_node) print(x_intial) plt.plot(fail_scale) plt.show()

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