[英]R (or Python) any way to speed up geospatial analysis?
我正在研究一个我要确定彼此之间距离不远的数据点的性质的问题。 基本上,对于每一行数据,我都会尝试确定地理范围内数据点的“邻域”,然后找出该“邻域”的特征。
问题是这是O ^ 2问题,因为我当前嵌套了for循环,这意味着我正在运行nrow ^ 2计算(我有70k行,所以是4.9B!计算....哎呀)
所以我的R(伪)代码是
for (i in 1:n.geopoints) {
g1<-df[i,]
for (j in 1:n.geopoints) {
g2 <- df[j,]
if (gdist(lat.1 = g1$lat, lon.1=g1$lon, lat.2 = g2$lat, lon.2 = g2$lon, units = "m") <= 1000) {
[[[DO SOME STUFFF]]]
}
}
}
如何以更直接的方式实现这一目标? 有我可以依靠的功能吗? 我可以向量化吗?
我在R中有此功能,但是如果有更好的功能可用,则可以轻松地将其放到Python中。
谢谢
这是一种使用data.table
的方法,以及我为该问题编写的重写的data.table
公式,以便它可以在data.table
操作中使用
这个想法是在每个单点,每个单点上执行一个data.table
连接,但是在连接内计算每对点之间的距离,并删除阈值之外的点。 这是受@Jaap出色回答的启发
Haversine公式是
## Haversine formula
dt.haversine <- function(lat_from, lon_from, lat_to, lon_to, r = 6378137){
radians <- pi/180
lat_to <- lat_to * radians
lat_from <- lat_from * radians
lon_to <- lon_to * radians
lon_from <- lon_from * radians
dLat <- (lat_to - lat_from)
dLon <- (lon_to - lon_from)
a <- (sin(dLat/2)^2) + (cos(lat_from) * cos(lat_to)) * (sin(dLon/2)^2)
return(2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a)) * r)
}
我在此示例中使用的数据来自我的googleway
包,它是墨尔本City Loop电车上的电车站
library(googleway)
## Tram stops data
head(tram_stops)
# stop_id stop_name stop_lat stop_lon
# 1 17880 10-Albert St/Nicholson St (Fitzroy) -37.8090 144.9731
# 2 17892 10-Albert St/Nicholson St (East Melbourne) -37.8094 144.9729
# 3 17893 11-Victoria Pde/Nicholson St (East Melbourne) -37.8083 144.9731
# 4 18010 9-La Trobe St/Victoria St (Melbourne City) -37.8076 144.9709
# 5 18011 8-Exhibition St/La Trobe St (Melbourne City) -37.8081 144.9690
# 6 18030 6-Swanston St/La Trobe St (Melbourne City) -37.8095 144.9641
现在我们有数据,并且距离公式,我们可以构建data.table
加盟
library(data.table)
## set the tram stop data as a data.table
dt1 <- as.data.table(tram_stops)
## add a column that will be used to do the join on
dt1[, joinKey := 1]
## find the dinstance between each point to every other point
## by joining the data to itself
dt2 <- dt1[
dt1
, {
idx = dt.haversine(stop_lat, stop_lon, i.stop_lat, i.stop_lon) < 500 ## in metres
.(stop_id = stop_id[idx],
near_stop_id = i.stop_id)
}
, on = "joinKey"
, by = .EACHI
]
dt2现在包含两列距离彼此相距500米以内的stop_id(包括相同的停靠点,因此可以将其删除)
dt2 <- dt2[stop_id != near_stop_id]
当我们使用googleway
,让我们绘制一些结果(要做到这一点,您需要一个Google Maps API密钥,或使用另一个映射库,例如传单)
mapKey <- "your_api_key"
## Just pick one to look at
myStop <- 18048
dt_stops <- dt3[stop_id == myStop ]
## get the lat/lons of each stop_id
dt_stops <- dt_stops[
dt1 ## dt1 contains the lat/lons of all the stops
, on = c(near_stop_id = "stop_id")
, nomatch = 0
]
google_map(key = mapKey) %>%
add_circles(data = dt1[stop_id == myStop], lat = "stop_lat", lon = "stop_lon", radius = 500) %>%
add_markers(dt_stops, lat = "stop_lat", lon = "stop_lon")
data.table
应该非常有效,但是显然我在这里使用的数据只有51行。 您必须让我知道此方法可扩展到您的数据的程度
您可能需要考虑其他方法。 我会使用QGIS之类的GIS工具来细分您的数据。 就像您说的那样,您不需要数据的完整笛卡尔连接,只需本地集群即可。 查看一些聚类问题。
GIS Stackexchange上的这个问题通过一个具有800k数据点的类似类型问题解决。 https://gis.stackexchange.com/questions/211106/clustering-points-polygons-based-on-proximity-within-specifed-distance-using-q
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