以沈阳为例，假设重新规划地铁1号线的路线，建立数学模型，并将所得到的结果与沈阳市的地铁1号线路线有何异同，并对结果进行分析，给出具体代码和数学公式并可视化

很高兴为您解答这个问题。首先，地铁线路规划是一个复杂的问题，需要考虑许多因素，例如人口密度、流量、交通状况、地形等。为了建立数学模型，我们需要收集相关数据，并使用数学算法来优化地铁路线。

以下是一个简单的步骤：

1. 收集数据：我们需要收集沈阳市的人口分布、交通状况、地形和建筑物等数据，以便我们能够评估哪些地区需要更好的交通。

2. 建立数学模型：我们可以使用图论算法来建立数学模型，其中地铁站被视为图的节点，地铁线路被视为图的边。我们可以使用最短路径算法来找到两个站点之间最短的路径。

3. 优化地铁线路：我们可以使用启发式算法来优化地铁线路，例如遗传算法或模拟退火算法。这些算法可以考虑多个因素，并找到最优解。

4. 可视化结果：我们可以使用地图API将结果可视化，以便我们可以更好地了解地铁线路规划的结果。

下面是一个简单的Python代码片段：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# Create graph
G = nx.Graph()

# Add nodes
G.add_node('station1', pos=(0, 0))
G.add_node('station2', pos=(1, 1))

# Add edges
G.add_edge('station1', 'station2')

# Draw graph
pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos')
nx.draw(G, pos=pos, with_labels=True)

# Show plot
plt.show()

这个代码片段创建了一个简单的无向图，并在两个节点之间添加了一条边。我们还使用Matplotlib库将图形可视化。

至于数学公式，我们可以使用最短路径算法来计算两个站点之间的最短路径。例如，我们可以使用Dijkstra算法，它使用以下公式来计算两个节点之间的最短路径：

$distance(u) = min\{distance(v) + weight(v, u)\}$

其中，$u$和$v$是节点，$weight(v, u)$是边的权重。我们可以使用这个公式来计算每个节点到起点的最短路径，然后使用路径和来评估整个线路的质量。

最后，我们可以使用地图API将结果可视化，以便我们可以更好地了解地铁线路规划的结果。例如，我们可以使用Google Maps API或OpenStreetMap API来显示地铁线路和站点。