Wie kann ich in Python schnell Abstände zwischen Breiten- und Längenkoordinaten berechnen?

Schnelle Haversine-Approximation: Eine Python/Pandas-Lösung

Einführung

Berechnung von Abständen zwischen Breitengraden und Längengradkoordinaten ist eine häufige Aufgabe bei der Geodatenanalyse. Allerdings kann die Verwendung der traditionellen Haversine-Formel für Millionen von Zeilen rechenintensiv sein. Dieser Artikel stellt eine schnelle Alternative unter Verwendung der NumPy-Vektorisierung für schnellere Ausführungszeiten vor.

Vektorisierte NumPy-Lösung

Der NumPy-Vektorisierungsansatz nutzt NumPy-Funktionen, die auf Arrays von Daten arbeiten, wodurch vermieden wird die Langsamkeit des Schleifens in Python. Unten ist die vektorisierte Version der Haversine-Funktion:

<code class="python">import numpy as np

def haversine_np(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points
    on the earth (specified in decimal degrees)

    All args must be of equal length.    

    """
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(np.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1

    a = np.sin(dlat/2.0)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2.0)**2

    c = 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))
    km = 6378.137 * c
    return km</code>

Verwendung

Um die vektorisierte Lösung zu verwenden, sollten die eingegebenen Breiten- und Längengrade NumPy-Arrays sein. Um beispielsweise Entfernungen für einen Pandas DataFrame zu berechnen, können Sie die erforderlichen Spalten extrahieren und die Funktion haversine_np wie folgt verwenden:

<code class="python">df = pd.DataFrame(...your_dataframe...)
lon1, lat1, lon2, lat2 = df['lon1'], df['lat1'], df['lon2'], df['lat2']
df['distance'] = haversine_np(lon1, lat1, lon2, lat2)</code>

Vorteile

Die NumPy-Vektorisierung Der Ansatz verbessert die Leistung erheblich und ermöglicht die sofortige Berechnung von Millionen von Entfernungen. Dies wird erreicht, indem die Langsamkeit von Schleifen vermieden und die effizienten Array-Operationen von NumPy genutzt werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich in Python schnell Abstände zwischen Breiten- und Längenkoordinaten berechnen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!