如何将测地距离四舍五入到最接近的米

Question

我已经计算了大量节点之间的距离，以便为我正在构建的网络中的边缘赋予权重。现在我尝试绘制网络图来显示它，结果非常混乱，因为所有距离都达到 5/6+ 小数位并进入节点名称，并且变得不可读。

我尝试使用带有 roung(g,3) 的 round 函数，其中 g 是某些两个节点之间的测地距离，但得到“TypeError：类型测地线没有定义 round 方法”。为了构建我的图表，我尝试了多种布局，spring/fruchterman reingold 布局效果最好，但由于所有距离/重量数字都很长，它看起来仍然很混乱。我也尝试过使用

weight=nx.get_edge_attributes(map,'distance') arr = np.array(list(weight.values())) K=3 rounded=np.round(arr,K)

但是当我这样做时，我得到“AttributeError：'测地线'对象没有属性'rint'”。如果有办法将这些距离向下舍入或让 nx.draw() 函数仅显示前 x 个数字，那就完美了。

Answer 1

数据类型与您正在调用的 numpy 函数不兼容，但是您可以将数据类型转换为

float

，然后尝试舍入吗？

我有一些 python 代码，可以标记图像上的距离，并使用

text = f"{data_list[i]:0,.3f}"

进行小数舍入，其中

data_list

是浮点数列表。

import numpy as np
# convert to float
arr.astype(np.float32)
K=3
rounded=np.round(arr,K)