Python 3.x 尝试使用networkx查找两个节点之间的距离（欧几里德）

关于如何计算图形中两个节点之间的欧几里德距离，有什么建议吗？使用此图表：

nodes = [('B','D'), ('D','E'), ('D','A'), ('E','A'), ('E','C'), ('A','C')]
graph = nx.Graph(nodes)
nx.draw(graph, node_color = 'red', with_labels = True)

我试过使用

nx.shortest_path(graph, source, target)

使用nx.shortest_path（）会产生以下错误：

TypeError: argument of type 'NoneType' is not iterable

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我知道Dijkstra算法，但我只想计算欧几里德距离。有什么建议吗？

您应该可以这样计算最短距离：

dist = nx.shortest_path(graph, 'A', 'B')

dist的长度为您提供节点A和B之间的步数：

len(dist)

# returns 3

计算欧几里德距离需要节点具有某种 与它们相关的坐标

e、 g.存储在属性

coords

中：

# adding coordinates:
for n in graph.nodes:
    graph.nodes[n]['coords'] = np.random.rand(2)
    
def get_euclidean_distance(graph, source, dest):
    x1, y1 = graph.nodes[source]['coords']
    x2, y2 = graph.nodes[dest]['coords']
    
    return np.sqrt((x1-x2)**2 + (y1-y2)**2) 


get_euclidean_distance(graph, 'A', 'B')

# out 0.14540849196243125

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非常感谢您的回复

len（dist）

将坐标与节点相关联正是我想要的，你所说的欧几里德距离到底是什么意思？