Python (ГИС): как преобразовать геометрические линии (в форме LineString) в сеть полного графика с помощью Networkx ⇐ Python

[Anonymous]

TL;DR Как преобразовать фрейм геоданных LineStrings в полный график с помощью NetworkX?
У меня есть фрейм геоданных, состоящий из набора строк, которые географически представляют дорожная сеть (фиолетовый). У меня есть две точки (красная и синяя), обозначающие A и B. Я хотел бы найти кратчайший маршрут между A и B, проходящий по дорожной сети.


Я преобразовал фрейм геоданных в сеть с помощью библиотеки Momepy:

Код: Выделить всё

road = gpd.read_file(input_road.shp)

#need to explode roads, as is multiline
exploded = road.explode(index_parts=True)

G = momepy.gdf_to_nx(exploded, approach="primal",length='mm_len',multigraph=True)

Это успешно преобразует мою дорожную сеть в мультиграф networkx, сохраняя при этом расстояние (mm_len) между точками.
Затем я добавляю точки A и B к сеть, получив ближайшие узлы дорожной сети к этим точкам:

Код: Выделить всё

my_points = gpd.read_file(my_points)

#Firstly, need to convert the coordinates to a tuple of x,y coordinates
for my_point in my_points .geometry.values:
coords_values = re.findall('[0-9.]+ [0-9.]+', str(my_point ))

#convert list of strings separated by spaces, to a list of coords as list.
coords = [sub.split(' ') for sub in coords_values ][0]
coords_tuple= tuple(map(float, coords ))
coords_list.append(coords_tuple)

#add this coord tuple as a column in the dataframe
my_points["coords_syntax"] = coords_list

#this dictionary will be used to select the network nodes. The key is the coordinate tuple, and the attribute will be the 'Name' of the point
dict_df_mypoints = home.set_index('coords_syntax')['Name'].to_dict()

#select the nearest node points on the road network to these coordinate tuples
A = list(G.nodes())

#iterate through dict of coords: my_points
for point in dict_df_mypoints :

#get closest node (using KDTree) between point and the array of cords A generated above
closest_node = A[scipy.spatial.KDTree(A).query(point)[1]]

#make these above closest nodes have attribute my_point, with other attributes (dict_df[point])
G.nodes[closest_node]['my_point'] = dict_df[point]

Итак, теперь во всех узлах моей дорожной сети у меня есть 2 точки, представляющие точки A и B соответственно. Ключом их узла является пара координат.
Однако, когда я запускаю алгоритм кратчайшего_пути между A и B, я получаю эту ошибку:

Код: Выделить всё

nx.shortest_path(G,source = (455529.02164326626, 206374.9504608615),target = (454340.3426543578, 207204.53480888018))

>>NetworkXNoPath: No path between (455529.02164326626, 206374.9504608615) and (454340.3426543578, 207204.53480888018)

И когда я проверяю края этих узлов, они связаны только со своими двумя соседями и ни с каким другим узлом:

Код: Выделить всё

nx.single_source_shortest_path_length(G,source = (455529.02164326626, 206374.9504608615))

>>{(455529.02164326626, 206374.9504608615): 0,
>>(455582.6204962559, 206424.4603359318): 1,
>>(455596.5948359391, 206455.62556823122): 2}

Итак, в моей дорожной сети я думаю, что мне нужно, чтобы ВСЕ мои узлы были соединены друг с другом (а не только со своими соседями) ребрами, иначе кратчайший_путь не будет работать. Мне нужно сделать мою сеть полным графом. Однако я понятия не имею, как это сделать — с помощью Momepy этого сделать невозможно. Однако я не уверен, как создать график NetworkX с нуля, сохраняя при этом географические расстояния между узлами дорожной сети — именно это в первую очередь побудило меня использовать Momepy. Буду рад советам, спасибо

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/784 ... tring-to-a