Python的简单图形功能。
pgraph-python的Python项目详细描述
PGraph:Python的简单图
- GitHub存储库：https://github.com/petercorke/pgraph-python
- 文档：https://petercorke.github.io/pgraph-python
- 依赖项：
numpy
这个Python包允许对有向图和无向图进行操作。还支持嵌入式图形。它适用于具有数千个节点的图。在
from pgraph import *
import json
# load places and routes
with open('places.json', 'r') as f:
places = json.loads(f.read())
with open('routes.json', 'r') as f:
routes = json.loads(f.read())
# build the graph
g = UGraph()
for name, info in places.items():
g.add_vertex(name=name, coord=info["utm"])
for route in routes:
g.add_edge(route[0], route[1], cost=route[2])
# plan a path from Hughenden to Brisbane
p = g.path_Astar('Hughenden', 'Brisbane')
g.plot(block=False) # plot it
g.highlight_path(p) # overlay the path
图的性质与方法
图分别属于无向图或有向图的UGraph或{
- 在
在g.add_vertex()添加顶点 - 在
在g.n顶点数 - 在
在g是顶点上的迭代器，可用作for vertex in g: - 在
g[i]通过顶点的索引或名称引用顶点
在 - 在
在g.add_edge()连接两个顶点 - 在
在g.edges()图中的所有边 - 在
在g.plot()绘制顶点和边 - 在
在g.nc图组件的数目，如果完全连接，则为1 - 在
g.component(v)顶点v所属的组件
在 - 在
在g.path_BFS()广度优先搜索 - 在
g.path_Astar()A*搜索
在 - 在
在g.adjacency()邻接矩阵 - 在
在g.Laplacian()拉普拉斯矩阵 - 在
在g.incidence()关联矩阵
顶点
的性质和方法顶点属于UVertex（对于无向图）或{Vertex的每个子类。在
v.coord嵌入式图形的坐标向量（可选）v.name顶点的名称（可选）v.neighbours()是相邻顶点的列表v1.samecomponent(v2)属于同一组件的顶点的谓词
顶点可以按名称命名和引用。在
边
的性质和方法边是类Edge的实例。
图对象不引用边，每个边引用一对顶点，而顶点引用边。对于有向图，只有边的起始点引用边对象，而对于无向图，两个顶点都引用边对象。在
e.cost规划方法的边缘成本e.next(v)边上的顶点e不是ve.v1，e.v2定义边的两个顶点e
修改图形
g.remove(v)删除顶点ve.remove()移除边缘e
pgraph类的子类
考虑一个用户类Foo，我们想用一个图overlay来连接它。
Foo的实例成为图中的顶点。在
- 根据图形类型，让它成为
DVertex或UVertex的子类 - 然后使用
add_vertex将Foo的实例放入图中，并根据需要创建边
引擎盖下面
关键对象及其交互作用如下所示。在
MATLAB版本
这是PGraph.m的重新设计版本，它作为Spatial Math Toolbox for MATLAB的一部分提供。该类用于支持束调整、位姿图SLAM和各种规划器，如PRM、RRT和Lattice。在
Python版本从一开始就设计用来处理有向图和无向图，而有向图是对MATLAB版本的后期添加。语义相似，但不完全相同。尤其是使用子类化而不是引用 user data是受鼓励的。在
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