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基于Dijkstra算法的武汉地铁路径规划!

/subway.xlsx',index=False) 我们将爬取的地铁信息保存到excel文件中 ? /subway.xlsx') 定义get_nearest_subway函数来寻找最近的地铁站 def get_nearest_subway(data,longitude1,latitude1): /subway.xlsx'): spyder() if not os.path.exists('. /subway.xlsx') #求最近的地铁站 start=get_nearest_subway(data,longitude1,latitude1) end=get_nearest_subway (data,longitude2,latitude2) shortest_path=subway_line(start,end) if site1 !

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MySQL数据库基础——本地文件交互

USE db1;CREATE TABLE subway ( ID INTEGER(5) NOT NULL AUTO_INCREMENT, -- ID是主键,格式为整数,非空值、 以下是导入语句: load data local infile 'D:/subway.txt' into table db1.subway -- 导入本地文件语句character set 做简单的表格信息概览: desc db1.subway ? 文件导出(TXT): 将刚才导入的subway文件导出到本地。 select "ID","address","lon","lat","Type" -- 为要导出的字典命名 union select * from db1.subway -- 指定要从目标表中导出的字段(与第一句指定的字段严格对应) into outfile 'D:/SUBWAY.txt' -- 导出目录及文件名 character set

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    基于Dijkstra算法的武汉地铁路径规划!

    /subway.xlsx',index=False) 04 得到地铁站之间的距离并构建图 计算各个地铁站的信息,并生成地铁站网络。 /subway.xlsx') 定义get_nearest_subway函数来寻找最近的地铁站。 =site1 return nearest_subway 通过遍历地铁站的距离找到了最近的上车点和下车点。 /subway.xlsx'): spyder() ifnot os.path.exists('. /subway.xlsx') #求最近的地铁站 start=get_nearest_subway(data,longitude1,latitude1) end=get_nearest_subway

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    is_subway = drop_dup_line1.line_name.str.contains('地铁')#使用.str将其转换为字符串就可以使用字符串的contains方法。 subway_data = drop_dup_line1[is_subway] subway_data ? 从上图左侧可以看到subway_data的结果不仅仅有地铁,还有一些地铁有关的通勤线路,其实是公交。 代码如下所示: is_subway2 = drop_dup_line1.line_company.str.contains('地铁') subway_data2 = drop_dup_line1[is_subway2 ] subway_data2 结果如上图右侧所示,虽然最后一条也有一条“公交车路线”,但观察整条记录就会发现它其实是特殊的机场线地铁。

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    10 款实用的jquery插件

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