地图上多个点中任意两点之间遍历所有点后的最优路径并在地图上显示。任意两点之间的所有路径并在地图上显示，这些路径还可以选中想要的路径
听起来您正在寻找一种在 Python 中实现多点寻路算法并在地图上显示结果路径的方法。您可以采用多种方法来实现这一目标，具体取决于您的问题的具体要求和限制。以下是您可以考虑的一些潜在方法：
实现寻路算法后，您可以使用 Folium 或 Matplotlib 等库在地图上显示生成的路径。
如果你想在地图上显示任意两点之间的所有路径，并且可以选择其中的一条路径，你可以使用一个地图库，比如 Folium 或 Bokeh，来绘制地图。
为了获取任意两点之间的路径，你可以使用一个地图路径规划 API，比如 Google Maps API、Mapbox API 或 OpenStreetMap API。这些 API 可以提供一个两点之间的路径，并可以返回这条路径的坐标点。
你可以使用这些坐标点来绘制路径。然后，你可以使用地图库中的交互功能（例如选择或单击）来选择路径。
请注意，使用地图路径规划 API 可能会产生费用。因此，你可能需要设置一个预算并谨慎使用这些 API。
我是物流专业，可以私聊
这个实例思路可执行，可参考【用Python实现Dijkstra算法用来寻找两点之间的最短路径 (Implementation of Dijkstra in Python)】，链接：https://blog.csdn.net/DavyHwang/article/details/46552655?spm=1001.2101.3001.6650.6&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-6-46552655-blog-113628190.pc_relevant_aa&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-6-46552655-blog-113628190.pc_relevant_aa&utm_relevant_index=12
如果想在 Python 中实现地图上多点之间的最优路径查找，可以使用 NetworkX 库来进行图论计算。 NetworkX 是一个功能强大的 Python 库，用于创建、操作和研究复杂网络。
需要先建立一张带权图，其中每条边都有一个权值（即两点间的距离）。然后可以使用 NetworkX 中的最短路径算法来查找两点之间的最短路径。
例如要查找地图上从点 A 到点 B 的最短路径，可以使用以下代码：
import networkx as nx
# 建立带权图
G = nx.Graph()
# 向图中添加边，每条边都有一个权值
G.add_edge('A', 'B', weight=5)
G.add_edge('A', 'C', weight=3)
G.add_edge('A', 'D', weight=2)
G.add_edge('B', 'C', weight=1)
G.add_edge('B', 'D', weight=2)
G.add_edge('C', 'D', weight=4)
# 查找从点 A 到点 B 的最短路径
shortest_path = nx.dijkstra_path(G, 'A', 'B')
print(shortest_path) # 输出 ['A', 'C', 'B']
如果要在地图上显示路径，可以使用第三方库如 matplotlib 或 plotly 等进行绘图。
可以使用以下代码查找地图上点 A 到点 B 之间的所有路径：
import networkx as nx
# 建立带权图
G = nx.Graph()
# 向图中添加边，每条边都有一个权值
G.add_edge('A', 'B', weight=5)
G.add_edge('A', 'C', weight=3)
G.add_edge('A', 'D', weight=2)
G.add_edge('B', 'C', weight=1)
G.add_edge('B', 'D', weight=2)
G.add_edge('C', 'D', weight=4)
# 查找从点 A 到点 B 的所有路径
all_paths = nx.all_simple_paths(G, 'A', 'B')
for path in all_paths:
print(path)
如果希望在地图上选择特定的路径，可以使用 GUI 库如 PyQt5 或 Tkinter 等创建交互式地图应用程序。可以在地图上添加按钮，允许用户选择要显示的路径。
仅供参考，望采纳，谢谢。
"""defgraph.py"""
'''
class Vertex(object):
def __init__(self,name):
self.name = name
self.adjs = []
self.adjsname = []
self.isdestn = 0
def look_adjs(self):
L = []
for v in self.adjs:
L.append(v.name)
print(L)
class Edge(object):
def __init__(self,v,u):
self.relevances = {v.name:v.adjs, u.name:u.adjs}
def look_relevances(self):
L = []
for vname in self.relevances.keys():
L.append(vname)
print(L)
'''
class Graph(object):
'''undirected unweighted graph'''
def __init__(self):
self.VertexNumber = int(0)
self.EdgeNumber = int(0)
self.VertexSet = {}
self.EdgeSet = []
self.origin = None
self.destn = None
self.O2DPathNum = int(0)
def insert_vertex(self,vertex):
self.VertexSet.setdefault(vertex,[])
def insert_edge(self,v,u):
edge = set([v, u])
if not (edge in self.EdgeSet):
self.EdgeSet.append(edge)
'''establish adjacency relationship'''
if not (u in self.VertexSet[v]):
self.VertexSet[v].append(u)
if not (v in self.VertexSet[u]):
self.VertexSet[u].append(v)
def get_adjs(self,vertex):
if vertex in self.VertexSet.keys():
return self.VertexSet[vertex]
else:
print('{} is not in VertexSet'.format(vertex))
def look_VertexSet(self):
L = []
for v in self.VertexSet.keys():
L.append(v)
print(L)
def look_EdgeSet(self):
print(self.EdgeSet)
'''All paths of two vertexs.py'''
import string
from defgraph import *
def initialize_graph(G):
with open('test-5.txt','r') as f:
G.EdgeNumber = int(f.readline().strip())
G.VertexNumber = int(f.readline().strip())
'''
create the EdgeSet and the VertexSet
notes:enumerate can get the loop count'
'''
for i,line in enumerate(f.readlines()):
if i == G.EdgeNumber:
G.origin = line.strip()
elif i == G.EdgeNumber + 1:
G.destn = line.strip()
else:
u,v = line.strip().split()
G.insert_vertex(v)
G.insert_vertex(u)
G.insert_edge(v,u)
def search_path():
global path
path = []
path.append(G.origin)
visit(G.origin)
print("Path Number:{}".format(G.O2DPathNum))
def visit(vertex):
v_adjs = G.get_adjs(vertex)
'''whether vertex has adjacences'''
if v_adjs:
for u in v_adjs:
if u == G.destn:
print(''.join([v for v in path]) + u)
G.O2DPathNum += 1
elif not (u in path):
path.append(u)
visit(u)
'''loop end means that node 'u' has been explored'''
path.pop()
def main():
global G
G = Graph()
initialize_graph(G)
'''
G.look_VertexSet()
G.look_EdgeSet()
print(G.get_adjs('A'))
'''
search_path()
if __name__ == "__main__":
main()
在 Jupyter notebooks 中从 CSV 文件读取中文字符时，有一些常见问题可能会导致问题：
编码不正确：如果 CSV 文件未使用正确的字符编码进行编码，Jupyter 可能无法正确读取该文件。encoding您可以尝试使用函数的参数在读取文件时指定编码pd.read_csv()。例如：df = pd.read_csv('myfile.csv', encoding='utf-8')。
字体缺失或不正确：如果您在 Jupyter notebook 中使用自定义字体，它可能不包含您尝试显示的字符。您可以尝试指定包含必要字符的不同字体，或者您可以尝试使用更有可能包含所需字符的默认字体。
格式错误的数据：如果 CSV 文件格式不正确，Jupyter 可能无法正确解析它。这可能是由于缺少值或不正确的字段分隔符等问题造成的。您可以尝试检查文件以查看是否存在任何明显的问题，或者您可以尝试使用 OpenRefine 等工具来清理和重新格式化数据。
如果您已尝试这些步骤但仍然遇到问题，那么查看该pd.read_csv()功能的文档并查看是否有任何其他选项或可能相关的故障排除提示可能会有所帮助。您可能还需要考虑咨询在线资源或寻求其他用户或开发人员的帮助以获得进一步的指导。