求python如何做校园导游图
需要实现最短路径的计算 要创建一个校园导游图并实现最短路径的计算，可以使用Python的networkx库。networkx是一个用于创建、操作和研究图和网络结构的库。
以下是一个简单的示例，演示如何使用networkx创建一个校园导游图并计算最短路径。
首先，安装networkx库：
pip install networkx
然后，创建一个Python脚本，如下所示：
import networkx as nx
# 定义校园地点和路径
locations = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
paths = [
('A', 'B', 100),
('A', 'C', 150),
('B', 'D', 200),
('B', 'E', 250),
('C', 'D', 300),
('C', 'F', 400),
('D', 'E', 350),
('D', 'F', 100),
('E', 'F', 450),
]
# 创建图
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(locations)
G.add_weighted_edges_from(paths)
# 计算最短路径
start, end = 'A', 'F'
shortest_path = nx.shortest_path(G, start, end, weight='weight')
# 打印最短路径
print(f"最短路径从 {start} 到 {end}: {' -> '.join(shortest_path)}")
这个脚本首先定义了校园的地点（A、B、C、D、E和F）以及它们之间的路径（有向边）和距离（权重）。
接下来，它使用networkx创建了一个图形（Graph）对象，然后添加了地点和路径。
最后，它使用networkx的shortest_path函数计算从起始点（A）到终点（F）的最短路径，并打印出结果。
在这个示例中，最短路径从A到F是：A -> B -> D -> F。
请注意，这个示例使用的是简化的校园地图。你需要用实际的校园地点和距离替换示例中的locations和paths。 本帖最后由 ouyunfu 于 2023-4-4 08:55 编辑
pip install networkx
import networkx as nx
G = nx.Graph()
# 添加节点
G.add_node('校门')
G.add_node('教学楼1')
G.add_node('教学楼2')
G.add_node('图书馆')
G.add_node('宿舍楼1')
G.add_node('宿舍楼2')
# 添加边
G.add_edge('校门', '教学楼1', weight=5)
G.add_edge('校门', '教学楼2', weight=7)
G.add_edge('教学楼1', '图书馆', weight=3)
G.add_edge('教学楼2', '宿舍楼1', weight=6)
G.add_edge('宿舍楼1', '宿舍楼2', weight=2)
path = nx.shortest_path(G, source='校门', target='图书馆', weight='weight')
print(path)# 输出：['校门', '教学楼1', '图书馆']
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