Python 3.x 使用python networkx的节点之间的距离

我是NetworkX的新手，需要找到两个节点之间的距离。我已经尝试过了，但大多数搜索都会导致

DFS

，

Dijkstra

等方法，这不是我的重点。我只想要两组坐标之间的欧几里德距离，后者表示图中的节点。

正如上面的评论所指出的，你可以很容易地做到这一点。您所需要做的就是在一个迭代图中所有节点的

for循环

内部实现。从技术上讲，下面的代码片段主要关注

边

，但它们的长度正是您要查找的：节点A和节点B（起点和终点）之间的距离

如果需要运行进一步的分析，例如计算边长度分布，则可以将结果保存在

字典中

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

如果要计算边长度分布，可以使用以下方法：

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

底层图形是否与要计算的距离有关？例如，用于选择点？如果没有，那么您肯定只需要为您感兴趣的坐标对计算
（（p1.x-p2.x）**2+（p1.y-p2.y）**2+（p1.z-p2.z）**2）**0.5
（p1，p2）

？谢谢，让我试试。