使用python網絡的節點之間的距離x

Question

我是NetworkX的新手，我需要找到兩個節點之間的距離。我已經給它一個去，但大多數搜索導致DFS，Dijkstra等方法，這不是我的觀點。我只想要兩組座標之間的歐幾里得距離，後者代表圖中的節點。

Answer 1

你可以很容易地做到這一點，正如上面的評論指出的那樣。您只需在for loop的內部實現Euclidean distance formula即可遍歷圖形中的所有節點。從技術上講，下面的代碼片段集中在edges上，但它們的長度正是你正在尋找的：節點A和節點B之間的距離（開始和終點）。

如果您需要運行進一步分析（如計算邊長分佈），則可以將結果保存在dictionary中。

import networkx as nx 
import math 

#Create a test graph 
m=2 #Number of initial links 
n=100 #Number of nodes 
ncols=10 #Number of columns in a 10x10 grid of positions 
G=nx.barabasi_albert_graph(n, m, j) 
pos = {i : (i // ncols, (n-i-1) % ncols) for i in G.nodes()} 

#Compute the node-to-node distances 
lengths={} 
for edge in G.edges(): 
    startnode=edge[0] 
    endnode=edge[1] 
    lengths[edge]=round(math.sqrt(((pos[endnode][1]-pos[startnode][1])**2)+ 
             ((pos[endnode][0]-pos[startnode][0])**2)),2) #The distance 

然後，如果您要計算邊長分佈，您可以使用此：

import pandas as pd 

items=sorted(lengths.items()) 
values=lengths.values() 
df = pd.DataFrame({'Lengths':values}) 

df['Lengths'].hist(df, bins=10) #Change to as many bins as you want/need