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本文启发于B站视频BV1LY411R7HJ其对于上海地铁站点图使用了无向图也就是nx.Graph()进行建模的Python的NetworkX库。

但是由于上海地铁存在两个站点之间可有多条线路相通的情况如3号线和4号线共享了“虹桥路

”、“延安西路”、“中山公园”、“金沙江路”、“曹杨路”等多个站点所以单纯的无向图严格来说不能充分解决该问题。

所以准确来讲应该建立一个多路图multigraph即节点与节点之间应可以创建多条边。

下图是多路图(左)与普通图(右)之间的区别。

在NetworkX库中nx.Graph()的add_edges_from()方法是无法添加多条边的文档里是这样记载的

Notes-----Adding

inlineplt.rcParams[font.sans-serif][SimHei]

用来正常显示中文标签

plt.rcParams[axes.unicode_minus]False

用来正常显示负号#

pd.read_csv(shanghai_subway.csv)

df.head()3

遍历表格的每一行添加节点G.add_edges_from([(row[前一站],

row[后一站])],

timerow[时间分钟])print(f节点个数{len(G)}连接个数{len(G.edges)})#

查看连接属性特征

print(nx.shortest_path_length(G,

source昌吉东路,

data[time])edges_in_path.append(min_edge)print(fShortest

path

{shortest_path_length})print(Edges

***

edges_in_path:print(f{i[0]}---{i[1]}

{i[2]}号线

我们还可以看到这里算出的从昌吉东路到同济大学的所用时间为58分钟但原视频是59分钟。

这是因为从“上海火车站”到“宝山路”两个节点的两条边所用

time

所以如果直接使用Graph的add_edges_from方法会把3号线的信息被覆盖成4号线就会失去3号线那段共享路线的信息导致路径计算出现差错。

本文代码https://github.com/aquamarineaqua/D2L-My-Note/blob/main/Graph-Neural-Network/C5_topost.ipynb