Python：如何创建包含距某个点的欧氏距离的列表字典？

Question

假设我有一个具有给定坐标集的规则点网格，如下所示：

Node IDs            Coordinates
0   1   2           (0,0)  (1,0)  (2,0)
3   4   5           (0,1)  (1,1)  (2,1)
6   7   8           (0,2)  (1,2)  (2,2)

就我而言，常规网格是使用 NetworkX 生成的 2D graph。

如何创建一个 dict 列表，其中键表示网络中的每个节点 ID，列表包含从一个特定节点到与其连接的节点的距离？

示例： 节点 (0,0) 连接到节点 (1,0) 和 (0,1)。考虑到平方距离以避免 sqrt 的计算成本，我想要的字典将以 mydict={0:[1,1],...] 为特征，因为从节点 (0,0) 到其连接的邻居的平方距离在两种情况下都是 1. 每个因此，列表只要每个节点都有邻居。

我没能提供一些代码，因为我不明白如何解决这个问题。非常感谢那些愿意提供帮助的人。

编辑

常规网络是这样创建的：

import networkx as nx
N=3
G=nx.grid_2d_graph(N,N)
pos = dict( (n, n) for n in G.nodes() )
labels = dict( ((i, j), i + (N-1-j) * N ) for i, j in G.nodes() )
nx.relabel_nodes(G,labels,False)
inds=labels.keys()
vals=labels.values()
inds.sort()
vals.sort()
pos2=dict(zip(vals,inds))
nx.draw_networkx(G, pos=pos2, with_labels=False, node_size = 15)

这是获取每个节点的邻居的方法：

for node in G.nodes():
        list_of_neigh=G.neighbors(node) #The connected neighbors of node n

这是访问图中每个节点的方式：

G.nodes()

Answer 1

假设节点是元组 (a,b)，像这样（未测试）？ :

def dist(n1, n2):
    x = n2[0]-n1[0]
    y = n2[1]-n1[1]
    return math.sqrt(x*x + y*y)   # or math.hypot(x, y)

distances = {}
for node in G.nodes():
    list_of_neigh = G.neighbors(node)
    distances[node] = [dist(node, x) for x in list_of_neigh]

Python：如何创建包含距某个点的欧氏距离的列表字典？

Python: how do I create a dict of lists containing the euclidean distances from a point?

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