快速半正弦近似:Python/Pandas 解决方案
简介
计算纬度之间的距离经度坐标是地理空间数据分析中的常见任务。然而,对数百万行使用传统的半正矢公式可能会导致计算成本高昂。本文提出了一种使用 NumPy 向量化来缩短执行时间的快速替代方案。
向量化 NumPy 解决方案
NumPy 向量化方法利用对数据数组进行操作的 NumPy 函数,避免了Python 中循环的速度很慢。以下是半正弦函数的矢量化版本:
<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>
用法
要使用矢量化解决方案,输入纬度和经度值应为 NumPy 数组。例如,要计算 Pandas DataFrame 的距离,您可以提取必要的列并使用 hasrsine_np 函数,如下所示:
<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>
优点
NumPy 向量化该方法显着提高了性能,可以立即计算数百万个距离。这是通过避免循环缓慢并利用 NumPy 的高效数组操作来实现的。
以上是如何在Python中快速计算经纬度坐标之间的距离?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本教程演示如何使用Python处理Zipf定律这一统计概念,并展示Python在处理该定律时读取和排序大型文本文件的效率。 您可能想知道Zipf分布这个术语是什么意思。要理解这个术语,我们首先需要定义Zipf定律。别担心,我会尽量简化说明。 Zipf定律 Zipf定律简单来说就是:在一个大型自然语言语料库中,最频繁出现的词的出现频率大约是第二频繁词的两倍,是第三频繁词的三倍,是第四频繁词的四倍,以此类推。 让我们来看一个例子。如果您查看美国英语的Brown语料库,您会注意到最频繁出现的词是“th

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

处理嘈杂的图像是一个常见的问题,尤其是手机或低分辨率摄像头照片。 本教程使用OpenCV探索Python中的图像过滤技术来解决此问题。 图像过滤:功能强大的工具 图像过滤器

Python是数据科学和处理的最爱,为高性能计算提供了丰富的生态系统。但是,Python中的并行编程提出了独特的挑战。本教程探讨了这些挑战,重点是全球解释

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

本教程演示了在Python 3中创建自定义管道数据结构,利用类和操作员超载以增强功能。 管道的灵活性在于它能够将一系列函数应用于数据集的能力,GE

Python 对象的序列化和反序列化是任何非平凡程序的关键方面。如果您将某些内容保存到 Python 文件中,如果您读取配置文件,或者如果您响应 HTTP 请求,您都会进行对象序列化和反序列化。 从某种意义上说,序列化和反序列化是世界上最无聊的事情。谁会在乎所有这些格式和协议?您想持久化或流式传输一些 Python 对象,并在以后完整地取回它们。 这是一种在概念层面上看待世界的好方法。但是,在实际层面上,您选择的序列化方案、格式或协议可能会决定程序运行的速度、安全性、维护状态的自由度以及与其他系

Python的statistics模块提供强大的数据统计分析功能,帮助我们快速理解数据整体特征,例如生物统计学和商业分析等领域。无需逐个查看数据点,只需查看均值或方差等统计量,即可发现原始数据中可能被忽略的趋势和特征,并更轻松、有效地比较大型数据集。 本教程将介绍如何计算平均值和衡量数据集的离散程度。除非另有说明,本模块中的所有函数都支持使用mean()函数计算平均值,而非简单的求和平均。 也可使用浮点数。 import random import statistics from fracti


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

Dreamweaver Mac版
视觉化网页开发工具

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

SublimeText3 英文版
推荐:为Win版本,支持代码提示!

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一个PHP/MySQL的Web应用程序,非常容易受到攻击。它的主要目标是成为安全专业人员在合法环境中测试自己的技能和工具的辅助工具,帮助Web开发人员更好地理解保护Web应用程序的过程,并帮助教师/学生在课堂环境中教授/学习Web应用程序安全。DVWA的目标是通过简单直接的界面练习一些最常见的Web漏洞,难度各不相同。请注意,该软件中