我正在使用NetowrkX和OsmnX Python软件包来分析道路网络。 获得简化图后，我想通过最短路径计算来评估网络的性能。为了获得特定的索引，我需要包含选择的边缘的最短路径的长度，这是通过高速公路边缘的最短路径。
首先，我列出了我感兴趣的高速公路边缘（G5是我的网络的对应图）：
MW_edges=[(u,v,k,d) for u,d in G5.edges(keys=True,data=True) if d['highway']=='motorway']
我使用以下函数来评估网络中所有节点对的最短路径：
paths=dict(nx.all_pairs_dijkstra_path(G5,cutoff=None,weight='length'))
如何获取/提取所需的最短路径（包括高速公路边缘）？
我无权访问您的图表或类似的玩具示例，而且我也无法完全获得您想要的。主要是：
图形是否加权？您使用dijkstra的事实使我认为是事实，但是随后您正在使用道路网络的事实使我认为事实并非如此。
您的目标是什么？给定两个节点（假设source和target），您是否想要获得组成它们之间最短路径的节点？还是想要所有节点对的所有最短路径？有多种功能针对这些功能进行了优化。
我举了一个玩具示例，其中给定两个节点，该算法返回组成它们之间最短路径的节点。然后找到边缘很简单（只需从返回的列表中连续成对选取节点）即可：
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
nodes = [i for i in range(10)]
edges = [(i,i+1) for i in range(len(nodes)-1)] + [(nodes[0],nodes[-1])] + [(nodes[4],nodes[8])]
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(nodes)
G.add_edges_from(edges)
source,target = 4,9
print("Shortest path between nodes {} and {} = {}"
.format(source,target,nx.bidirectional_shortest_path(G,source,destination)))
nx.draw_networkx(G)
我离开了画线，以帮助更好地可视化事物。我还建议您查看文档here，以更好地了解哪种算法更适合您的用例。
如果我误会了事情，请纠正我！