[英]Faster way of finding distances between combinations of points
我有一个不同组中点的数据框。 我的实际数据帧超过一千行。 对于每个组的组合,我需要找到组合中每个点与其他点之间的距离。 我总结了每个点的距离。 我有一个解决方案,但是当我处理 63 种组合时它很慢。
为了说明我当前的解决方案,请考虑我只有三个组的示例。 我将它们分类为所有可能的组合,即组合 1 仅包含第 1 组,组合 4 包含第 1 组和第 2 组....(以下可重现数据)
然后我将我的数据框转换为点的 shapefile:
points <- points_csv %>%st_as_sf(coords = c('longitude', 'latitude'))
然后我制作了一个不同组合的向量:
Combination_list = points$combination
Combination_list <- unique(Combination_list)
并使用以下循环:
Density_total = data.frame()
for (b in Combination_list){
filtered <- filter(points, combination == b)
x <- filtered$geometry
for (t in filtered$geometry){
test_point <- filtered$geometry[t]
M <- st_distance(test_point,x)
M <- unclass(M)
D <- sum(M)
df1 <- data.frame(D)
Density_total <- rbind(Density_total,df1)
}}
可重现的数据:
structure(list(Name = c("Group1", "Group1", "Group2", "Group3",
"Group1", "Group1", "Group2", "Group1", "Group1", "Group3", "Group2",
"Group3", "Group1", "Group2", "Group3"), combination = c("Combination1",
"Combination1", "Combination2", "Combination3", "Combination4",
"Combination4", "Combination4", "Combination5", "Combination5",
"Combination5", "Combination6", "Combination6", "Combination7",
"Combination7", "Combination7"), latitude = c(0.1989, 0.1989,
0.201, 0.201, 0.1989, 0.1989, 0.201, 0.1989, 0.1989, 0.201, 0.201,
0.201, 0.1989, 0.201, 0.201), longitude = c(-0.001, -0.0015,
-0.0015, -0.001, -0.001, -0.0015, -0.0015, -0.001, -0.0015, -0.001,
-0.0015, -0.001, -0.0015, -0.0015, -0.001)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-15L), spec = structure(list(cols = list(Name = structure(list(), class =
c("collector_character",
"collector")), combination = structure(list(), class = c("collector_character",
"collector")), latitude = structure(list(), class = c("collector_double",
"collector")), longitude = structure(list(), class = c("collector_double",
"collector"))), default = structure(list(), class = c("collector_guess",
"collector")), skip = 1), class = "col_spec"))
所需的输出应如下所示:
Distance X Y Combination
0.000500000 0.1989 -0.0010 Combination1
0.000500000 0.1989 -0.0015 Combination1
0.000000000 0.2010 -0.0015 Combination2
0.000000000 0.2010 -0.0010 Combination3
0.002658703 0.1989 -0.0010 Combination4
0.002600000 0.1989 -0.0015 Combination4
0.004258703 0.2010 -0.0015 Combination4
0.002600000 0.1989 -0.0010 Combination5
0.002658703 0.1989 -0.0015 Combination5
0.004258703 0.2010 -0.0010 Combination5
0.000500000 0.2010 -0.0015 Combination6
0.000500000 0.2010 -0.0010 Combination6
0.004758703 0.1989 -0.0010 Combination7
0.004758703 0.1989 -0.0015 Combination7
0.004758703 0.2010 -0.0015 Combination7
0.004758703 0.2010 -0.0010 Combination7
将您的数据分配给名为points
的 data.frame。 这是一个dplyr
方法来做到这一点。 您可以使用full_join
生成所有组合,然后计算距离。 在我的机器上使用您的示例数据不到一秒钟。
library(dplyr)
points %>%
full_join(points, by = c("combination" = "combination")) %>%
mutate(distance = (longitude.x - longitude.y)^2 + (latitude.x - latitude.y)^2) %>%
group_by(latitude.x, longitude.x, combination) %>%
summarise(total = sum(distance)) %>%
select(Distance = total, X = latitude.x, Y = longitude.x, combination) %>%
arrange(combination)
`summarise()` regrouping output by 'latitude.x', 'longitude.x' (override with `.groups` argument)
# A tibble: 15 x 4
# Groups: X, Y [4]
Distance X Y combination
<dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 0.00000025 0.199 -0.0015 Combination1
2 0.00000025 0.199 -0.001 Combination1
3 0 0.201 -0.0015 Combination2
4 0 0.201 -0.001 Combination3
5 0.00000466 0.199 -0.0015 Combination4
6 0.00000491 0.199 -0.001 Combination4
7 0.00000907 0.201 -0.0015 Combination4
8 0.00000491 0.199 -0.0015 Combination5
9 0.00000466 0.199 -0.001 Combination5
10 0.00000907 0.201 -0.001 Combination5
11 0.00000025 0.201 -0.0015 Combination6
12 0.00000025 0.201 -0.001 Combination6
13 0.00000907 0.199 -0.0015 Combination7
14 0.00000466 0.201 -0.0015 Combination7
15 0.00000491 0.201 -0.001 Combination7
在这个样本集中,组合 2 和 3 的总距离为 0,因为它们中只有一个点。
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