python实现从IEEE标准节点数据到最短路径的求取代码

以下是一个简单的 Python 代码，用于从IEEE标准节点数据中计算最短路径：

import networkx as nx

# 读取节点数据
node_data = []
with open('node_data.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        node_data.append(line.strip().split(','))

# 创建图
G = nx.Graph()

# 添加节点
for node in node_data:
    G.add_node(node[0], x=float(node[1]), y=float(node[2]))

# 添加边
for i in range(len(node_data)):
    for j in range(i+1, len(node_data)):
        node1 = node_data[i]
        node2 = node_data[j]
        distance = ((float(node1[1])-float(node2[1]))**2 + (float(node1[2])-float(node2[2]))**2)**0.5
        G.add_edge(node1[0], node2[0], weight=distance)

# 计算最短路径
path = nx.shortest_path(G, source='start', target='end', weight='weight')
print(path)

说明：

1. 首先读取节点数据，每行数据包含节点名称、x坐标和y坐标，用逗号分隔。
2. 创建一个空的图G。
3. 通过遍历节点数据，将每个节点添加到图G中，节点名称作为节点的唯一标识，x坐标和y坐标作为节点的属性。
4. 通过遍历节点数据，计算任意两个节点之间的距离并添加边到图G中，距离作为边的权重。
5. 使用networkx库中的shortest_path函数计算从起点到终点的最短路径，其中起点和终点的名称为'start'和'end'，边的权重为距离。
6. 最终输出最短路径。