all_pairs_dijkstra_path_length

时间: 2023-06-22 07:44:48 浏览: 58
`all_pairs_dijkstra_path_length`是networkx中一个计算所有节点对最短路径长度的函数。下面是一个使用示例: ```python import networkx as nx # 创建一个有向图 G = nx.DiGraph() # 添加边 G.add_edge('A', 'B', weight=4) G.add_edge('A', 'C', weight=1) G.add_edge('B', 'C', weight=2) G.add_edge('B', 'D', weight=5) G.add_edge('C', 'D', weight=1) # 使用Dijkstra算法计算所有顶点对之间的最短路长度 all_pairs_shortest_path_length = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) # 打印结果 print(all_pairs_shortest_path_length) ``` 输出结果为: ``` {'A': {'A': 0, 'B': 4, 'C': 1, 'D': 2}, 'B': {'A': inf, 'B': 0, 'C': 2, 'D': 3}, 'C': {'A': inf, 'B': inf, 'C': 0, 'D': 1}, 'D': {'A': inf, 'B': inf, 'C': inf, 'D': 0}} ``` 其中,字典的键值对表示起点和终点,值表示它们之间的最短路径长度。如果没有路径可达,则值为正无穷。
相关问题

解释这行代码all_pairs_shortest_path_lengths = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G))

这行代码的作用是使用 NetworkX 库中的 all_pairs_dijkstra_path_length 函数计算给定图 G 中所有节点对的最短路径长度,并将结果保存在一个字典 all_pairs_shortest_path_lengths 中。其中,all_pairs_dijkstra_path_length 函数是使用 Dijkstra 算法计算最短路径长度的函数,它的输入参数是一个图 G,输出是一个字典,其中键是源节点,值是一个字典,该字典的键为目标节点,值为源节点到目标节点的最短路径长度。因此,使用 dict 函数将其转换为字典类型,即可得到所有节点对的最短路径长度。

all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G))如何输出?

如果要输出`all_pairs`这个字典,可以使用Python的字典遍历方法,将字典中的键和值打印出来。具体代码如下: ``` all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) for start_node, dist_dict in all_pairs.items(): for end_node, dist in dist_dict.items(): print(f"起始节点:{start_node},终止节点:{end_node},最短路径长度:{dist}") ``` 这样就可以将`all_pairs`字典中的所有节点对和最短路径长度打印出来。如果要将这些信息输出到文件中,可以使用Python的文件操作函数,将信息写入指定文件中。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

6-10.py

6-10
recommend-type

基于机器学习的入侵检测系统+源码+说明.zip

基于机器学习的入侵检测系统+源码+说明.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

导入numpy库,创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵,将两个矩阵分别打印出来,计算两个数组的点积并打印出来。(random.randn()、dot()函数)

可以的,以下是代码实现: ```python import numpy as np # 创建两个包含9个随机数的3*3的矩阵 matrix1 = np.random.randn(3, 3) matrix2 = np.random.randn(3, 3) # 打印两个矩阵 print("Matrix 1:\n", matrix1) print("Matrix 2:\n", matrix2) # 计算两个数组的点积并打印出来 dot_product = np.dot(matrix1, matrix2) print("Dot product:\n", dot_product) ``` 希望