Python 3.x 多个源节点和目标节点上的Networkx最短路径分析

我所拥有的：

• 学校点的地理数据框架（来源-共18个）
• 医院pts的地理数据框架（目标-共27个）
• 投影Osmnx图（节点+边）

我想要的是：

• 包含从每所学校到每所医院的最短路线几何图形的地理数据框（表中总共有486[18*27]个特征，每个特征都有一条路线） 即

学号 医院id 路线 xxxxxxxxx XXXXXXXXXX 线串（x，x，x） 您正在寻找您的出发地和目的地的笛卡尔乘积，而不是将它们压缩在一起。例如：

将numpy导入为np
将osmnx作为ox导入
来自itertools进口产品
ox.config（log_console=True）
#获取图形并添加边移动时间
G=ox.graph_从_地点（'Piedmont，CA，USA'，网络类型='drive'）
G=ox.add\u edge\u旅行时间（ox.add\u edge\u速度（G））
#随机选择10个出发地和10个目的地
n=10
原点=np.随机选择（G.节点，大小=n）
dests=np.random.choice（G.nodes，size=n）
#计算100条（10个起点x 10个目的地）最短路径
路径=[]
对于产品中的o、d（原始、目的）：
路径=ox.最短路径（G，o，d，weight='travel\u time'）
路径。追加（路径）
len（路径）#100