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从数据库中检索交通数据(python代码)

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发表于 2023-11-7 11:40 |只看该作者 |正序浏览
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给大家分享一段示例代码,代码的目的是从数据库中检索交通数据,然后使用动态规划算法计算一系列点之间的最短路径。由于项目中没有数据库,具体代码是无法运行的,可以连接自己的数据库,实现代码。
: H9 j: N( @5 a  e' L让我一步步解释代码:* T5 N$ S$ t$ ]' @9 n8 y5 D

/ M+ w, _2 l  d7 s: g1.导入必要的库:

  1. 8 ]5 r% s% m* _+ E5 M7 [% X
  2. import matplotlib.pyplot as plt
    & j% ^6 R7 @3 j! ]# T; l' `
  3. import pylab as pl% R3 L! n- S& b0 A  L+ ~
  4. import connmysql
    0 L8 c3 Q5 d7 D% M# i& k
  5. import pandas as pd
复制代码
2.matplotlib.pyplot 和 pylab 用于绘图,但在代码中并没有用到。8 I% P  o3 k% q9 P! O9 _
3.connmysql 是一个自定义的模块,用于连接到MySQL数据库。+ v% X+ R$ m: |/ m2 `- s
4.pandas 用于处理数据。; K/ ~+ F% o: S  e' _* w  n7 h
5.从数据库中获取交通数据:
  1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
    ' l\" f; c2 H) u7 [8 D\" c! g2 E

  2.   L! n% a7 i$ S
  3. checklist = connmysql.getdata(sql2)
复制代码
这部分代码执行了一个 SQL 查询,从名为 trafic 的数据库表中选择 id、distance 和 duration 列的数据。查询结果存储在 checklist 变量中。
/ a* G, ^2 \8 Q9 W, ~' B( ?; L
! v' D3 p$ D1 _9 l6.创建一个空的DataFrame:
  1. ids = []% ?. q1 E0 b  l$ e

  2. 6 O  `* r$ y. N5 c( n3 Q- e
  3. for i in range(0, len(checklist)):5 [3 p( R! s2 i8 W, r% N
  4. # Y\" ]7 r5 g- y% K' J
  5.     ids.append(checklist[i][0])
    9 y, C; W, O8 f5 x3 [4 K( `

  6. - a$ q! J( p' B8 u8 y. C* F, A$ C/ o
  7. time_dataframe = pd.DataFrame(columns=['distance', 'duration'], index=ids)
复制代码
这段代码创建一个空的 Pandas DataFrame,其中包含两列:distance 和 duration,行索引使用从数据库检索到的 id 值。
" c% d0 W$ a* P6 u- b
2 G0 R1 [- U- E7.填充DataFrame:
  1. for i in range(0, len(checklist)):
    7 W; G* \! h1 `+ i

  2. 4 u( u% g% L9 a% N# _; R
  3.     id = checklist[i][0]+ Z) P, U3 I2 Y' p& ^, \4 l
  4. 8 ~1 Z# Z2 x8 E6 V% U% b
  5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance4 `- v  I  R9 ?
  6. 1 [, f& }5 e! G\" O/ S, Q
  7.     time_dataframe.at[ids[i], 'duration'] = float(checklist[i][2])  # duration
复制代码
在这一部分,代码遍历了从数据库中检索到的数据,并将 distance 和 duration 列的值填充到 DataFrame 中。
+ D# j: c. {0 @, m* h) Z
9 v" H' R$ D2 `2 b. m8.定义一个点的列表 list:) P# H/ \: t8 i9 ]: d: }
6 I4 c( k6 F; e
list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']+ [) t' ]6 m3 t$ a! k
! T( j5 n3 S3 P4 s4 Y5 }
这个列表表示要计算最短路径的一组点。/ S7 z3 Z! E3 d$ \: X! Q' ?! i
2 d8 q. ~" C, e0 T- v. [: k
9.计算最短路径:
  1. routelist = []
    ' y* r& r! d: S( f- z. s* W: _

  2. 4 A: V( l4 R& y9 S3 G
  3. route_distance = []/ V4 W+ e  w+ n. p3 w$ ?
  4. ' I3 F# G7 s# l5 U) q/ Q7 N
  5. for j in range(0, len(list) - 1):
    3 {7 `' N% A  W, b2 @& p! L. ?

  6. 0 Z! R3 f/ x7 y3 {2 p- G7 v2 J
  7.     # ...
复制代码
这是计算最短路径的主要部分,通过循环遍历点列表来查找最短路径。其中,routelist 存储已经计算过的点,而 route_distance 存储每个步骤的最短路径距离。2 k8 e  ~/ N: r" i" A* C
在循环中,代码首先查找未计算过的点,然后计算到达该点的距离,并将其存储在 route_distance 中。最后,更新 routelist 来包括新计算的点。+ t4 A, J& E7 S4 V
最终,routelist 包含了计算出的最短路径上的所有点。这个过程重复了多次,直到找到最终的最短路径。最终的最短路径存储在 routelist 中。
4 A( B% P9 {, A1 F
3 \9 A( W- |9 n1 _1 Z5 P$ z/ U1 w6 c% }$ b7 [

dynamic.py

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