Question

我是NetworkX的新手，我需要找到两个节点之间的距离。我已经试了一下，但大多数搜索都会导致DFS，Dijkstra等方法，这不是我的观点。我只想要两组坐标之间的欧几里德距离，后者代表图中的节点。

Answer 1

正如上面的评论所指出的，你可以很容易地做到这一点。您需要做的就是在for loop内实现Euclidean distance formula，迭代图中的所有节点。从技术上讲，下面的代码段集中在edges，但它们的长度正是您所寻找的：节点A和节点B之间的距离（起点和终点）。

如果您需要进行进一步的分析，例如计算边长分布，则可以将结果保存在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

如果您想计算边长分布，可以使用：

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

使用python networkx的节点之间的距离

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