如何使用distHaversine函数?
我正在尝试在循环中使用R中的distHavrsine函数来计算几百行的某些经纬度坐标之间的距离.在我的循环中，我有以下代码: if((distHaversine(c(file [i，"long"]，file [i，"lat"]])，c(file [j，"long"]，file [j，"lat"]))))
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.pointsToMatrix(x)中的错误:经度>360计算距离
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找出路由器和接收器之间的距离?
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在R中的点数据集中选择n个最均匀分布的点
给出一组点，我试图选择n个点的子集，这些子集在这组点上分布最均匀.换句话说，我正在尝试对数据集进行细化，同时仍要在整个空间中均匀采样. 到目前为止，我有以下内容，但是这种方法可能不适用于较大的数据集.也许有一种更智能的方法来首先选择点的子集...以下代码随机选择这些点的一个子集，并试图使该子集中的点与该子集之外的点之间的距离最小. 建议表示赞赏！ evenSubset
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如何计算SQL Server中多个点之间的距离?
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查找从一个数据集到另一数据集的最接近点(纬度/经度)
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如何计算两个位置之间的距离和时间
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R错误:"check.data中的错误:参数应为数字"
我正在学习有关"kohonen"的信息，R编程语言的库.我创建了一些人工数据来尝试一些功能.我尝试使用"supersom()"仅对连续(即type = as.numeric)数据起作用，并且一切正常.但是，当我尝试运行"supersom()"时，在连续和绝对(类型= as.factor)函数上，我开始遇到一些错误(“参数数据应为数字"). "supersom()"函数具有称为"dist.fc
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使用R中的渐变包为线性混合模型指定相关结构
我正在尝试创建一个线性混合模型(lmm)，该模型允许在点之间进行空间相关(每个点都有经度/纬度).我希望空间相关性基于点之间的较大圆距离. 软件包 ramps 包含一个相关结构，用于计算"haversine"距离-尽管我在实现它时遇到了麻烦.我以前使用过其他相关结构( corGaus ， corExp )，并且没有任何困难.我假设带有'haversine'指标的 corRGaus 可以以相同
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计算两个x/y坐标之间的距离?
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聚类多元时间序列-有关距离矩阵的问题
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计算两个点阵列之间成对角度的矩阵
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numpy-2d中的闭合点的快速熔断器(矢量化)
我有一个与这里的问题类似的问题:融合一些闭合点的简单方法.我想用其坐标的平均值替换彼此靠近的点.单元格中的接近度由用户指定(我说的是欧几里德距离). 就我而言，我有很多积分(大约一百万).此方法有效，但是由于使用double for循环而很耗时. 是否有更快的方法来检测和融合numpy二维数组中的闭合点? 为完整起见，我添加了一个示例: points = array([[38
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我有一些通过连接常规网格的点创建的线，并且希望将正确的线配对以创建表面.这是我的点数组的坐标: coord = np.array([[0.，0.，2.]，[0.，1.，3.]，[0.，2.，2.]，[1.，0.，1.]，[1.，1.，3.]，\[1.，2.，1.]，[2.，0.，1.]，[2.，1.，1.]，[3.，0.，1.]，[4.，0.，1.]]) 然后，我通过连接点来创建线.我的观
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两组点之间的最佳匹配
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数组中两个元素的最大和减去它们之间的距离
我试图找到一个数组中两个元素的最大和减去它们之间的距离.具体来说，我正在尝试计算max {a [i] + a [j]-| i-j |}我目前陷入困境.我显然已经考虑过幼稚的方法(O(n ^ 2)).但是，我很确定有更好，更有效的方法(O(nlogn))甚至O(n).有人可以帮助我解决问题的方法吗?如果有人提出任何提示或简单的想法以开始工作，我将不胜感激.首先对数组进行排序?也许使用动态编程方法?
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3d中从点到线段的距离(Python)
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计算行进距离(而不是两者之间的距离)
我需要计算乘车旅行的距离！没有距离，没有距离.如果我们通过Google提供的API计算距离，则距离可以完全不同. Google可以从一个点到另一点分配1公里，但汽车可以按照骑手想要的方式行驶800米.使用加速度计没有帮助.它适用于步行，但永远不会加快速度. 关于如何获得汽车行驶距离的任何建议? 我尝试使用Google的Location API:distanceTo或distanceBe
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