无向图景点python

要实现一个无向图，可以使用 Python 的 networkx 库。首先需要安装该库，可以使用以下命令进行安装：

pip install networkx

接下来，可以使用以下代码创建一个无向图：

import networkx as nx

# 创建一个空的无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_node("A")
G.add_node("B")
G.add_node("C")
G.add_node("D")

# 添加边
G.add_edge("A", "B")
G.add_edge("B", "C")
G.add_edge("C", "D")
G.add_edge("D", "A")

# 打印节点和边的信息
print("Nodes:", G.nodes())
print("Edges:", G.edges())

输出结果为：

Nodes: ['A', 'B', 'C', 'D']
Edges: [('A', 'B'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('C', 'D')]

其中，`G.nodes()` 返回图中所有的节点，`G.edges()` 返回图中所有的边。可以根据实际需要添加、删除节点和边。

相关问题

使用python创建绍兴景点的无向图

可以使用 Python 的 NetworkX 库来创建无向图，下面是一个创建绍兴景点无向图的示例代码：

import networkx as nx

# 创建一个无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点
G.add_nodes_from(['东湖', '柯岩风景区', '鲁迅故里', '同里古镇', '兰亭', '鲁班墓'])

# 添加边
G.add_edge('东湖', '柯岩风景区', weight=3)
G.add_edge('东湖', '鲁迅故里', weight=5)
G.add_edge('柯岩风景区', '同里古镇', weight=4)
G.add_edge('鲁迅故里', '兰亭', weight=2)
G.add_edge('兰亭', '鲁班墓', weight=1)

# 显示图形
nx.draw(G, with_labels=True)

这段代码将会创建一个无向图，其中包含六个节点，分别是东湖、柯岩风景区、鲁迅故里、同里古镇、兰亭和鲁班墓，以及五条边，每条边都带有权重。你可以根据需要修改节点和边的名称和权重。

校园导游程序 用无向图表示校园的景点 存放景点名称 路径等信息

校园导游程序可以用无向图表示校园的景点，每个景点用一个节点表示，节点存储景点的名称、简介等信息；路径用边表示，边存储路径长度、路径名称等信息。

首先，可以用 pandas 读取景点和路径信息的数据文件，并存储为两个 DataFrame 对象：

import pandas as pd

# 读取景点信息的数据文件
spots_df = pd.read_csv("spots.csv")

# 读取路径信息的数据文件
paths_df = pd.read_csv("paths.csv")

其中，`spots.csv` 文件中包含了景点的名称、简介等信息，`paths.csv` 文件中包含了路径的起点、终点、长度等信息。

接下来，可以使用 networkx 创建一个空的无向图，并将景点和路径信息添加到图中：

import networkx as nx

# 创建一个空的无向图
G = nx.Graph()

# 添加景点节点
for index, row in spots_df.iterrows():
    G.add_node(row["名称"], intro=row["简介"])

# 添加路径边
for index, row in paths_df.iterrows():
    G.add_edge(row["起点"], row["终点"], length=row["长度"], name=row["名称"])

其中，`spots_df.iterrows()` 和 `paths_df.iterrows()` 分别遍历景点和路径信息的 DataFrame 对象，用于添加节点和边。`G.add_node()` 和 `G.add_edge()` 分别用于添加节点和边，可以在参数中指定节点或边的属性。

接下来，可以实现查询功能。对于任意两个景点间的最短路径，可以使用 networkx 的 shortest_path 函数：

# 查询任意两个景点间的最短路径
start = "A"
end = "B"
path = nx.shortest_path(G, start, end, weight="length")
print("最短路径:", path)

其中，`start` 和 `end` 分别为起点和终点的名称，`weight="length"` 表示使用路径长度作为权重计算最短路径。

对于任意两个景点间的所有路径，可以使用 networkx 的 all_simple_paths 函数：

# 查询任意两个景点间的所有路径
start = "A"
end = "B"
paths = nx.all_simple_paths(G, start, end)
for path in paths:
    print("路径:", path)

其中，`start` 和 `end` 分别为起点和终点的名称，`nx.all_simple_paths(G, start, end)` 返回一个生成器，可以遍历所有的路径。

最后，可以实现更新功能。对于景点和路径的增添和删除，可以直接使用 `G.add_node()`、`G.add_edge()`、`G.remove_node()` 和 `G.remove_edge()` 函数。对于路径长度和名称的更新，可以直接修改边的属性：

# 增添一个新的景点
G.add_node("新景点", intro="这是一个新的景点")

# 增添一条新的路径
G.add_edge("A", "新景点", length=10, name="新路径")

# 删除一个已有的景点
G.remove_node("C")

# 删除一条已有的路径
G.remove_edge("A", "B")

# 修改一条已有路径的长度和名称
G["B"]["C"]["length"] = 20
G["B"]["C"]["name"] = "修改后的名称"

其中，`G["B"]["C"]` 表示节点 B 和节点 C 之间的边，可以直接修改其属性。