计算包括信噪比的AP的距离
出于某种原因，一个朋友和我自己正在谈论根据从设备获得的信息(RSSI，频率，SNR等)来计算自己(笔记本电脑，电话等)与AP之间的距离..因此，在花了一些时间研究三角测量，三角测量和自由空间路径损耗之后.(在一些博客文章和Wiki的帮助下)，我能够以米为单位从AP到笔记本电脑的距离，结果比我想象的要好得多.每当我在同一个房间中或AP的视线范围内时，准确度约为一英尺. 但是，现在，我想更进一步
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全球地理距离栅格
我想知道是否有人建立了世界各大洲的栅格，其中每个像元等于该像元到最近海岸的距离.该地图将突出显示内陆最偏远的陆地区域. 我想这会简单地 rasterize 全局边界的shapefile，然后计算距离. 解决方案 您可以使用 raster :: distance 进行此操作，该方法计算从每个 NA 单元格到最接近的非 NA 单元格.您只需创建一个栅格，该栅格的陆地像素具有 NA ，非陆
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使用函数计算c#中数组之间的欧几里得距离
我想计算用户输入的点之间的欧几里得距离，如您所见: 静态void Main(string [] args){int numtest = int.Parse(Console.ReadLine());int [，] points = new int [10,2];为(int i = 0; i
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使用Python查找最相似的行
我有两个数据帧(df1和df2).在df1中，我将一行存储一组值，并希望在df2中找到最相似的行. 将熊猫作为pd导入将numpy导入为np#Df1只有一行四列.df1 = pd.DataFrame(np.array([[30，60，70，40]])，column = ['A'，'B'，'C'，'D'])#Df2有50行四列df2 = pd.DataFrame(np.random.randint
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Python-低效的空间距离计算(如何加快速度)
我目前正在尝试使用Python进行一些地理编码.过程如下:我有两个具有经度和纬度值的数据框(df1和df2，房屋和学校)，并且想要为df1中的每个观测值找到df2中最接近的邻居.我使用以下代码: 从tqdm导入tqdm将numpy导入为np将熊猫作为pd导入导入数学def距离(lat1，long1，lat2，long2):R = 6371#以Km为单位的地球半径dLat = math.radia
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在R中选择n个最远的点
给定一组xy坐标，我该如何选择n个点，使这n个点彼此最远离? 下面是一个无效的方法，该方法可能无法很好地处理大型数据集(在最远的1000个点中标识20个点): xy
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在python中将pdist()与您定义的自定义距离函数一起使用
我对 scipy.spatial.distance.pdist(...) 在python中已变得有用且快速. 我需要使用成对的距离函数，该函数是自定义的，而不是度量标准定义的标准默认距离度量标准.让我们做一个简单的例子，假设我不想使用 euclidean 距离函数，如下所示: Y = pdist(X，'euclidean') 相反，我想自己定义欧几里得函数，并将其作为函数或参数传递给
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从向量列表中查找最近的向量|Python
如果给出的话，请列出代表不同组的10个向量A的列表.然后，您有一个向量v1，v2，...，vn的时间序列，每个向量也是一个向量.我想知道是否有一种方法可以在A中为每个v1，v2，...，vn找到“最接近"的向量，如果您定义一些距离度量? 除了循环浏览和比较所有条目之外，还有其他快速的方法吗? 编辑:不，我不是在问如何做k均值或类似的事情. 解决方案 您可以使用
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重新计算距离矩阵
我有一个大的输入矩阵(4000x10000).我使用 dist()为其计算欧几里得距离矩阵(大约需要5个小时). 我需要为“相同"矩阵加一个额外的行(对于4001x10000矩阵)计算距离矩阵.在不重新计算整个矩阵的情况下确定距离矩阵的最快方法是什么? 解决方案 我假设您的额外行意味着加分.如果这表示多余的变量/维度，则会要求使用其他答案. 首先，对于矩阵的欧几里得距离，我建议使用
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计算数据框中两个长纬度坐标之间的距离
我想计算几个GPS点之间的距离.我尝试过 distm(c(lon1，lat1)，c(lon2，lat2)，fun = distHaversine) 仅适用于一点，但不适用于我的数据框中的列. 所以我按照这里的建议尝试了: 计算2个纬度长点之间的距离 但是对于这两种计算，我确实得到了不同的结果: df
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缺少值的向量之间的距离
对于向量 A 和 B ，欧氏距离为: sqrt((A1-B1)^ 2 +(A2-B2)^ 2 +...+(An-Bn)^ 2) A
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在Python中以最快的方式找到3D中给定点的最接近点
所以可以说我在A中有10,000点，在B中有10,000点，并且想找出每个B点中A中最接近的点. 当前，我只是遍历B和A中的每个点，以找出距离最近的那个.即. B = [(.5，1，1)，(1，.1，1)，(1，1，.2)]A = [(1，1，.3)，(1，0，1)，(.4，1，1)]C = {}对于B中的bp:最近距离= -1对于A中的ap:dist = sum((((bp [0] -
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两个地理位置的曼哈顿距离
比方说，我有两个以纬度和经度表示的位置.位置1: 37.5613 ， 126.978 位置2: 37.5776 ， 126.973 如何使用曼哈顿距离计算距离? 编辑:我知道计算曼哈顿距离的公式，如 | x1-x2 |上的 Emd4600 所述.-| y1-y2 | ，但我认为这是针对笛卡尔的.如果可以直接应用 | 37.5613-37.5776 |+ | 126.978-126.97
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“距离"是指四元数之间的距离(或角度大小)?
我想找到两个四元数之间的“距离".“距离"是指单个浮点数或整数，而不是另一个四元数(这就是区别，即 inverse(q1)* q2 ).我猜你可以称呼我想要的“角度大小". 我需要从物理角度进一步旋转物理对象，然后再施加更大的扭矩. 我不了解四元数中涉及的数学，因此基于代码的示例将非常有帮助.我已经看过其他几个问题，但我不相信有任何答案，或者至少不会以我理解的方式回答. 解决方案
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如何计算多个纬度和经度数据之间的距离?
我有1100个站点位置(经度和纬度)数据和10000个房屋位置(经度和纬度)数据.是否可以使用R代码计算每个房屋的车站与房屋之间的最小距离?我还希望每个房屋的距离最小的车站.有可能吗? 解决方案 下面是一个玩具示例，用于查找 m 个点与 n 个城市之间的质量距离.它应该直接转换为您的车站/房屋问题. 我抚养了大城市，旋转了地球(可以这么说)，然后停在了四个城市.然后我再次旋转并停在两
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查找列表中两个点之间的最大距离(方案)
我当前正在尝试从一个点列表中编写一个函数，该函数返回从点p到我的点列表中最远离p的点的距离.我的要点列表如下: (((2.4)(3.6)(5.12)(-4 .3)(8.4.9)(0.-1)) 我也做了一些抽象，以检索一般的car和cdr(以方便查看代码)，以及列表本身的car和cdr. (定义(get-x p)(car p)(定义(get-y p)(汽车p)(定义(获取第一点的点列表)(获
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如何计算R中沿线的两个点之间的地理距离?
输入 我有两个导入到R中的shapefile，所以最终得到了.包含公交路线的空间线数据框.包含公交车站的spacepointsdataframe. 使用停靠点绘制给定的路线，如下所示. 这篇文章提到了PBSmapping 具有 calcLength 函数，可以很好地计算路线的总距离，但是我找不到一种将其与停靠点配对的方法，我也找不到找到一种通过其属性实际将shapefile子集的
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修改Levenshtein距离以进行位置偏移
我正在使用Levenshtein距离算法将作为用户输入提供的公司名称与已知公司名称的数据库进行比较，以找到最接近的匹配项.就其本身而言，该算法可以正常工作，但是我想构建一个Bias，以便如果字符串的初始部分匹配，则认为编辑距离较小. 例如，如果搜索条件为"ABCD"，则两个均为"ABCD Co.".和"XYX ABCD"具有相同的编辑距离.但是，我想增加一个事实，即第一个字符串的起始部分比第
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所有文档之间的成对地球移动距离(word2vec表示形式)
是否存在一个图书馆，该图书馆将整理一份文件清单，并计算出距离的nxn矩阵-提供word2vec模型的地方?我可以看到genism允许您在两个文档之间执行此操作-但我需要在所有文档之间进行快速比较.像sklearns cosine_similarity. 解决方案 “移词器的距离"(应用于单词向量组的移土器的距离)是一个相当复杂的优化计算，它取决于每个文档中的每个单词. 我不知道有什么
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如何在scikit-learn中将用户定义的指标用于最近的邻居?
我正在使用scikit-learn 0.18.dev0.我知道在此处之前，已经问过完全相同的问题.我尝试了此处显示的答案，但出现以下错误 >>>def mydist(x，y):...返回np.sum((x-y)** 2)...>>>X = np.array([[-1，-1]，[-2，-1]，[-3，-2]，[1，1]，[2，1]，[3，2]])>>>nbrs = NearestNeighbors
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