for index, item in enumerate(partition): nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=item, node_color=colors[index], node_shape=shapes[index], node_size=350, alpha=1)这段代码什么意思

这段代码使用NetworkX库绘制了一个图形，用于展示划分后的子图。具体来说，该代码使用for循环遍历了partition列表中的每个子图，并使用nx.draw_networkx_nodes()函数对每个子图进行绘制。其中，G表示原始图，pos表示节点的位置信息，nodelist表示需要绘制的节点列表，node_color表示节点的颜色，shapes表示节点的形状，node_size表示节点的大小，alpha表示节点的透明度。使用enumerate()函数获取每个子图在partition中的索引index以及子图本身item，进而使用item作为nodelist参数传递给nx.draw_networkx_nodes()函数，从而绘制出每个子图。最终形成一个绘制了所有子图的图形展示。

相关问题

for index, edgelist in enumerate(edges.values()): # cluster内 if index < len(partition): nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=edgelist, width=1, alpha=0.8, edge_color=colors[index]) else: # cluster间 nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=edgelist, width=3, alpha=0.8, edge_color=colors[index])这段代码什么意思

这段代码使用NetworkX库绘制了一个图形，用于展示划分后的子图中的边。具体来说，该代码使用for循环遍历了edges字典中的每个键值对，其中键表示子图的编号，值表示该子图中的边列表。如果该键小于len(partition)，则说明该键对应的子图是划分后的子图之一，需要使用nx.draw_networkx_edges()函数将该子图内的边绘制出来。其中，G表示原始图，pos表示节点的位置信息，edgelist表示需要绘制的边列表，width表示边的宽度，alpha表示边的透明度，edge_color表示边的颜色。如果该键大于等于len(partition)，则说明该键对应的边是连接不同子图的边，需要将其绘制为粗线，以突出与子图内部的边的区别。最终形成一个绘制了所有子图边的图形展示。

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)) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight") nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels) #nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels, label_pos=0.3) plt.show() # 使用Floyd算法求解所有顶点对之间的最短路长度 dist = nx.floyd_warshall(G) # 将结果写入Excel文件中 rows = [] for i, row in enumerate(dist): for j, value in enumerate(row): rows.append({"起始节点": i, "终止节点": j, "最短路长度": value}) df_result = pd.DataFrame(rows) df_result.to_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\最短路径结果.xlsx", index=False)报错TypeError: 'numpy.int64' object is not iterable如何修改？

这个错误提示是因为在使用`enumerate`函数的时候，其中的`row`是一个`numpy.int64`类型的对象，而这个对象是不可迭代的，所以会出现这个错误。可以通过将`row`转换为列表类型来解决这个问题，具体代码如下：

# 将结果写入Excel文件中
rows = []
for i, row in enumerate(dist):
    for j, value in enumerate(list(row)): # 将row转换为列表类型
        rows.append({"起始节点": i, "终止节点": j, "最短路长度": value})
df_result = pd.DataFrame(rows)
df_result.to_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\最短路径结果.xlsx", index=False)

这样就可以避免这个错误。