根据权重可视化节点之间的距离-使用R
我正在尝试绘制一个图形，其中顶点之间的距离对应于边缘权重*，我发现在graphviz中可以绘制这种图形。有没有办法在R中使用igraph包（特别是带有graph.adkacency）做到这一点？ 谢谢， 诺姆 （一次被问到：绘制一个图，其中顶点之间的距离对应于边缘权重） 解决方案 这是不可能的，因为您需要每个三角形的三角形相等才能绘制这样的对象。因此，您只能进行近似估算。
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有两种方法可以计算出相同长度的两个向量之间的距离：欧几里得，曼哈顿，汉明... 我想知道任何一种方法都可以计算不同长度的向量之间的距离。 解决方案 欧几里德距离公式可找到欧几里德空间中任意两点之间的距离。 p> 欧几里得空间中的一个点也称为欧几里得向量。 您可以使用欧几里德距离公式来计算两个不同长度的向量之间的距离。 对于不同维度的向量，适用相同的原理。 假设
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在R中有效计算一个点与一组点之间的所有距离
首先，我是R的新手（昨天开始学习）。 我有两组点，数据和中心，第一个大小为 n ，第二个大小为 K （例如， n = 3823 和 K = 10 ），并且对于每个在第一组 i 中，我需要在第二组中以最小距离找到 j 。 我的想法很简单：对于每个 i ，让 dist [j] 是 i 和 j 之间的距离，我只需要使用 which.min（dist ）来查找我要寻找的内容。 每个点都是
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使用Levenshtein距离匹配的百分比匹配排名
我正在尝试使用Levenshtein距离算法将单个搜索词与可能匹配的字典进行匹配。该算法返回的距离表示为将搜索字符串转换为匹配字符串所需的操作数。 我想将结果显示在排名靠前的“ N”（例如10）匹配项的百分比列表中。 由于搜索字符串可以长于或短于单个字典字符串，因此以百分比表示距离的合适逻辑将定性地表明距离有多近“％”是查询字符串的每个结果，其中100％表示完全匹配。 我考虑了以下选
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R中的Mahalanobis距离
我在StatMatch包中找到了mahalanobis.dist函数（ http： //cran.r-project.org/web/packages/StatMatch/StatMatch.pdf ），但它并未完全满足我的要求。似乎正在计算从data.y中的每个观测值到数据中每个观测值的马哈拉诺比斯距离。x 我想计算一个数据中的观测值的马哈拉诺比斯距离.y对data.x中的所有观测值。如果
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如何在不知道哪个较大的情况下找到两个值之间的差异？
我想知道Python中是否内置了一个可以确定两个有理数之间距离的函数，却没有告诉我哪个更大。 例如 >距离>（6,3） 3 >>距离（3,6） 3 很明显我可以写一个简单的定义来计算哪个更大，然后做一个简单的减法： def distance（x，y）： 如果x> = y： 结果= x-y 其他： 结果= y-x 返回结果 但我宁可不必
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将数据帧转换为“ dist”类的对象。无需实际计算R中的距离
我有一个距离数据框 df site.y = c（“ B”，“ C”，“ D”，“ C”，“ D” ，“ D”），Distance = c（67,57,64,60,67,60）） 解决方案 不久前我遇到了类似的问题，并像这样解决了它： n
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转换“ dist”类的对象进入R中的数据帧
如果有可能将数据帧转换为“ dist”类的对象，是否有可能做相反的事情？将类“ dist”转换为数据框？例如
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计算邮政编码与用户之间的距离。
这不是我紧急需要的问题，更不是一个挑战性的问题，所以不要一整天都花在那些家伙上。 我在2000年左右建立了一个约会网站（早已消失），其中一项挑战是计算用户之间的距离，以便我们可以在X英里半径内显示您的“匹配项”。为了大致说明问题，大致给出以下数据库模式： USER TABLE UserId UserName ZipCode 邮政编码表 邮政编码 纬度 经度 在已
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用C＃计算马氏距离
我正在尝试使用c＃计算马哈拉诺比斯距离。我在网上找不到任何真正的好例子，并且是C＃的新手。我尤其难以使协方差矩阵正确运行。任何帮助，将不胜感激。谢谢！ 使用系统； 使用System.Collections.Generic; 使用System.Linq; 使用System.Text; 使用System.Threading.Tasks; 使用MathNet.Numerics.Linea
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在其他两个位置之间找到位置
我正在尝试在两个现有位置（x，y，z）之间找到一个新位置（x，y，z）。 例如可以说locA和locB之间的距离是2500。locNew应该始终是距离为300的位置，并且应该位于locA和locB的线上。 我没有问题找到locA和locB之间的中点，但是我一直在努力寻找适合这种特定情况的locNew。 我尝试过此操作，但是它返回的点不在从locA到locB的线上： loc
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计算地球上两个坐标之间的距离
我得到两个坐标对，它们的形式为 90°0′0″ N 0°0′0″ E 作为字符串，并希望计算这些点之间的距离一个半径为R = 6371km的球体。 我在互联网上发现了两个公式此处，“ haversine”和“余弦的球形定律”，但它们似乎无效。对于应返回 2 * pi * R / 4 的90°角，haversine操作正确，但余弦失败并返回0。具有更多随机坐标的其他点返回false 我的
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从Python中的集合中高效找到最接近的坐标对
问题 想象我站在机场。给定一个地理坐标对，怎么能有效地确定我所在的机场？ 输入 一个坐标对（x，y）代表我所在的位置。 一组坐标对 [（a1，b1），（a2，b2）...] ，其中每个坐标对代表一个机场。 所需输出 坐标对（a，b）从代表最近机场到点（x，y）的一组机场坐标对中。 低效解决方案 这是我解决此问题的低效率尝试。显然，这在机场集合的长度上是线
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地理算法，用于通过距离和方位角从已知位置查找点的坐标
我想使用Google Maps静态API来显示带有指示边界的路径叠加的地图。 AFAICT该静态API不支持多边形，因此，我打算通过使用路径绘制边界来避免这种情况。 为此，我需要确定在两点之间绘制直线（路径）的点；所以我想要一种算法，该算法可以返回地理位置（即WGS84坐标）到已知点的给定方位角和距离。 有人可以指出我这种算法吗？ 。最好使用C＃，但可以接受其他语言？ 解决
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计算两个坐标之间的距离的功能
我当前正在使用下面的功能，但无法正常使用。根据Google地图，这些坐标（来自 59.3293371,13.4877472 到 59.3225525,13.4619422 ）是 2.2 公里，而函数返回 1.6 公里。如何使此函数返回正确的距离？ function getDistanceFromLatLonInKm（lat1，lon1，lat2，lon2）{ var R = 6371;
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如果/否则：仅在R中不满足第一个条件后，才在设置的距离内选择第一个匹配记录
我想仅在不满足第一个搜索条件后，才在设定的距离内选择最近的所有者。这些位置称为 reflo （参考位置），它们具有相应的x和y坐标（称为 locx 和 locy ）。 条件： 如果 lifetime_census $ reflo == owners $ reflo.x [i] ，则满足条件 如果 lifetime_census $ reflo！= owners $ reflo.x [
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计算两个给定圆弧之间的最小距离
我试图找到一种方法来计算两个给定圆弧之间的最小距离。 我找到了一个解决方法。似乎是对的，但我不知道为什么这是正确的！有人可以证明它正确吗？ 解决方案 您所引用的解决方案之所以起作用是因为它基于方舟的属性： 圆弧是圆的一部分 始终在端点或垂直方向都达到最小距离，因为它使距离最小（目标函数）。想想两个圆-最小值总是垂直于两个圆。 垂直于圆弧总是穿过圆弧的中心，因为半径始终垂直于
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计算向量之间的距离时如何避免由双重“ for循环”引起的二次计算
给出以下计算列表“ vect”中向量之间距离的代码： 将numpy导入为np vect =（[0.123，0.345，0.789]，[0.234，0.456，0.567]，[0.134，0.246，0.831]）$ b $ b def kn（）：v中j的 ： c = np.array（j） 在vect中的z： p = np.array（z） space = np.linalg.no
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查找接近colorBrewer调色板的颜色的颜色名称
我想使用R包SNA进行社交网络分析。 SNA仅使用R颜色名称（文本名称）为元素上色。 我想查找从ColorBrewer调色板（set3）到R中颜色名称的近似匹配项。 在RGB空间中没有很多精确匹配项。 require（RColorBrewer） brew10
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获取一点距离内的单元格编号（栅格）
我需要使用R获得在一个点的距离（例如10 km）内的像元编号，但是我不知道如何处理栅格数据。 库（栅格） r
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