我的 for 循环有问题，使用 networkx 找到子路径的最短路径长度

Question

所以我试图创建一个代码来使用 Networkx 查找子路径的最短路径长度，基本上我的代码所做的是它需要一个 3D 数组来创建图形，然后将它们保存在一个列表中，这样我就可以我使用此列表使用 networkx.

查找 the shortest path 和 the shortest path length

之后，根据列表中的信息，我想找到图中子路径的最短路径长度，如果路径的len小于等于3，则最短路径在相同的源节点和目标节点之间（因此长度将为零）并且如果 len 大于该值，则应该在路径中的第二个节点之间找到 shortest path length 和倒数第二个节点（类似于路径的"center"），我的代码在下面

import networkx as nx
import numpy as np


arr= np.array([[[  0., 191.,  16.,  17.,  15.,  18.,  18.],
                [  0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.],
                [  0., 141.,   0.,   0.,   0.,  18.,   0.],
                [  0., 138.,   0.,   0.,   0.,   0.,  19.],
                [  0.,  80.,   0.,   0.,   0.,   0.,  15.],
                [  0., 130.,  11.,   0.,   0.,   0.,  19.],
                [  0., 135.,   0.,  12.,  16.,  12.,   0.]],

               [[  0., 156.,  17.,  13.,  19.,  10.,  11.],
                [  0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.],
                [  0.,  21.,   0.,   0.,   0.,   6.,   0.],
                [  0., 147.,   0.,   0.,   0.,   0.,   4.],
                [  0., 143.,   0.,   0.,   0.,   0.,   6.],
                [  0.,  69.,   4.,   0.,   0.,   0.,   7.],
                [  0.,  87.,   0.,   1.,   5.,   9.,   0.]],

               [[  0., 161.,  18.,  16.,  13.,  13.,  17.],
                [  0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.],
                [  0., 138.,   0.,   0.,   0.,  21.,   0.],
                [  0.,  64.,   0.,   0.,   0.,   0.,  29.],
                [  0.,  23.,   0.,   0.,   0.,   0.,  29.],
                [  0.,   2.,  24.,   0.,   0.,   0.,  27.],
                [  0.,  61.,   0.,  24.,  29.,  26.,   0.]],

               [[  0., 163.,  12.,  13.,  17.,  19.,  13.],
                [  0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.],
                [  0., 142.,   0.,   0.,   0.,  35.,   0.],
                [  0., 122.,   0.,   0.,   0.,   0.,  31.],
                [  0.,  72.,   0.,   0.,   0.,   0.,  36.],
                [  0.,  50.,  39.,   0.,   0.,   0.,  31.],
                [  0.,   4.,   0.,  38.,  39.,  35.,   0.]],

               [[  0., 180.,  17.,  19.,  13.,  18.,  15.],
                [  0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.,   0.],
                [  0.,  44.,   0.,   0.,   0.,  46.,   0.],
                [  0.,  27.,   0.,   0.,   0.,   0.,  47.],
                [  0.,  81.,   0.,   0.,   0.,   0.,  45.],
                [  0., 116.,  48.,   0.,   0.,   0.,  45.],
                [  0.,  16.,   0.,  42.,  49.,  49.,   0.]]])

graphs= [] 
paths = []
pathlenght = []
aux = []

for i in arr :
   graphs.append(nx.from_numpy_array(i, create_using = nx.DiGraph))  #List of graphs created by the 3D array

for j in graphs:
    paths.append(nx.shortest_path(j, 0, 1, weight = 'weight')) #Shortest paths of every graph
    pathlenght.append(nx.shortest_path_length(j, 0, 1, weight = 'weight')) #Shortest path length of every graphs

for i in graphs:
    for j in paths:
        if len(j) <= 3:
            aux.append(nx.shortest_path_length(i, j[0], j[0], weight = 'weight'))
        else:
            aux.append(nx.shortest_path_length(i, j[1], j[-2], weight = 'weight'))

print(paths)         # [[0, 4, 1], [0, 5, 2, 1], [0, 5, 1], [0, 6, 1], [0, 6, 1]]
print(pathlenght)    # [95.0, 35.0, 15.0, 17.0, 31.0]
print(aux)           #[ 0. 11.  0.  0.  0.  0.  4.  0.  0.  0.  0. 24.  0.  0.  0.  0. 39.  0. 0.  0.  0. 48.  0.  0.  0.]  shape = (25,)

路径和路径长度都很好，但在辅助列表中我期望输出是

#aux = [0, 4.0, 0, 0, 0]

我知道问题出在双 for-loop 因为有 5 个图和 5 个路径，辅助列表有 25 个元素，但我想根据他的图使用路径（路径 1 和图1，路径 2 和图 2 等等）所以 aux 的输出将与上面相同。我是使用 for-loop 的新手，所以我希望您能帮助我，或者如果有其他方法可以实现我想要实现的目标，我们将不胜感激，谢谢！

Answer 1

您可以使用 zip 函数迭代相应的对（图形、路径）。

示例：

for g, path in zip(graphs, paths):
    if len(path) <= 3:
        aux.append(nx.shortest_path_length(g, path[0], path[0], weight = 'weight'))
    else:
         aux.append(nx.shortest_path_length(g, path[1], path[-2], weight = 'weight'))

我的 for 循环有问题，使用 networkx 找到子路径的最短路径长度

Problem with my for loop, finding the shortest path length of a subpath using networkx

python

for-loop

networkx