Python 两点图层的Networkx最短路径

我的任务是知道从房子到地铁站的最佳路线

下图中有三种类型的数据：

• 橙色圆点是地铁站的入口
• 紫罗兰色的圆点是房屋的中心点
• 蓝线是一个道路网络（首先让它包含所有类型的 （道路数据）

目标是确定从每个房屋点到最近地铁入口的最短路径，并构建多段线图层。 我曾考虑使用

arcpy

库，但最近听说了

networkx

模块，但现在我只知道如何在图形中加载数据，然而，我无法确定如何寻找理想的最短路径以及通常下一步要做什么

这是我将数据加载到nx.Multigraph（）的草稿：

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如何尽可能正确地执行此任务？

我是否理解正确：您已经加载了图形。对于每栋房子，你想知道最近的地铁站的路吗？如果是，这有帮助吗@乔尔：是的，没错。但我不确定我上传数据到图形中的代码是否正确。如果向图形添加一条边，而任何节点都不存在，则它们将自动添加到图形节点。如果要在此网络上运行

最短路径

，然后您应该知道networkx搜索的是以整数条边（默认情况下）测量的最短路径，而不是节点之间的几何距离。要获得在真实世界中以总横截距离测量的最短路径，您必须为边添加权重，以指示每条边的长度（假设边在您的问题中具有不同的长度）。

import arcpy
import networkx as nx 
import numpy as np

line_fc = 'lines'
points_hs = 'house_points'

graph = nx.MultiGraph()
with arcpy.da.SearchCursor(line_fc, 'SHAPE@') as sc:
    for row in sc:
        line_geom = row[0].getPart(0)
        list_geom_cors = np.array([(n.X, n.Y) for n in line_geom])
        graph.add_edges_from(list_geom_cors)

with arcpy.da.SearchCursor(points_hs, 'SHAPE@XY') as sc:
    for row in sc:
        graph.add_node(row[0])