再说最短路径——Networkx

Posted 2021-04-28 大水牛参数化设计

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本次介绍的是python语言编写的软件包——Networkx,便于用户对复杂网络进行创建。为什么要使用它：我们不用再纠结于算法是如何实现的，我们只需要简单的使用它，就可以达到想要的效果。而我们这次将只是初探，毕竟能力有限，欢迎交流。

先展示代码，是不是很简单。当然关于路网我们不仅局限于此。。

关于图论，借用维基百科的定义“图论中的图是由若干给定的顶点及连接两顶点的边所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用顶点代表事物，用连接两顶点的边表示相应两个事物间具有这种关系。”

图论中的一些基本概念。图（graph）G=（V，E）由顶点（vertex）的集V和边（Edge）的集E组成。我们可以给边和点赋予各种的属性，比如权值。比如在最短路径中，我们赋予边的权重即距离。权值可以表示从一个顶点到另一个顶点的距离，也可以表示一个顶点到另一个顶点花费的代价（比如时间、金钱等）。一个边上带权值的图称为网络（network）。

下面结合代码，具体解释nextworkx是如何使用的。

下面介绍如何在rhino中使用networkx库，由于在gpython的版本内置的python语言版本为2.，所以需要使用networkx-1.5版本，其他版本可能会出现一定的问题，如果你不在rhino中使用networkx,那么推荐使用Visual Studio ，它将极大的方便你进行配置networkx。

方法一：

工具->Pythonscript->Tools->options

方法二：

将network的文件夹放置在下列中的任何一个文件夹中。

方法三：

进行动态的加载。

接着我们将结合gpython进行具体的练习。

上一次我们只是在一个平面上进行最短路径，如果是在起伏的山地上，我们需要更新边的权重，让它不仅仅和距离有关，还和高度相关。curve.lenght*(1+| tanθ |）也许能到达我们的目的。

发现networkx 的第一个想法，就是欣喜，可无奈自己学术研究能力实在太差了。我想如果能够深入对此进行研究还是能获得不小的收获。networkx本身内置对于图分析的强大算法，关于最短路径的、、、（Bellman-Ford算法的改进版本）、等。但它又不局限于此，它本身还有一系列的对于图的评价体系。

欢迎大家如有好想法或者好的python库相互交流。具体代码过于简单就不放了。

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