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我创建了一个包含 6 列的 data.table.我的 data.table 有一列比较两个位置:位置 1 和位置 2.我正在尝试使用 distm 函数计算每行位置之间的距离,创建第 7 列.geosphere 包中的 distm 包需要两个不同的向量来计算每个纬度/经度组合.我下面的代码不起作用,所以我想弄清楚如何为函数提供向量. LOC_1_ID LOC1_LAT_CORD LOC1_LON
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我正在使用 R-Leaflet 创建澳大利亚机场及其国际目的地的地图. 这是我的示例数据: df 我认为使用 gcIntermediate 使用弯曲的飞行路径会很酷,所以我创建了一个 SpatialLines 对象: 库(rgeos)图书馆(地圈)p1 然后我使用传单和 Shiny 绘制它: 服务器 %
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我有一个包含两个邮政编码和相应纬度和经度的大型数据集(260 万行),我正在尝试计算它们之间的距离.我主要使用包 geosphere 来计算邮政编码之间的 Vincenty Ellipsoid 距离,但是我的数据集花费了大量时间.有什么可以快速实现的方法? 我的尝试 图书馆(tidyverse)图书馆(地圈)zipdata
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我有一个嵌套的列表列表,我想将这些列表拼凑成一个带有 id 变量的数据框,以便我知道每个列表元素(和子列表元素)来自哪个列表元素. >str(gc_all)3人名单$ 1: num [1:102, 1:2] -74 -73.5 -73 -72.5 -71.9 .....- attr(*, "dimnames")=2 的列表.. ..$ : NULL.. ..$ : chr [1:2] "lon"
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我正在尝试计算两组经度和纬度坐标之间的距离. 我正在使用封装地理层中的distm()函数来完成此操作. 如果我手动在distm()函数中输入值,效果很好,但是我无法在mutate命令中使用它. 在mutate函数中运行它时,出现错误: mutate_impl(.data,点)中的错误:评估错误:向量的长度错误,应为2. @Dotpi在评论中写道“小注释.未对geosphe
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我想创建多个坐标之间的距离的“矩阵".最好使用dplyr/geosphere.我已经看到geosphere软件包提供了此功能.我设法创建了两个向量之间的距离,但是在创建完整矩阵时遇到了困难. 这是具有多个坐标的示例表. df
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在下面的数据中(包含在 dput 中),我对三个人( IndIDII )进行了重复观察(经度和经度).请注意,每个人都有不同数量的位置. >达特印度印度WintLat WintLong1 BHS_265 BHS_265-2015 47.61025 -112.72102 BHS_265 BHS_265-2016 47.59884 -112.70893 BHS_770 BHS_770-2016 42
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我有2个不同长度的数据帧,每个数据帧都有一个经度和纬度坐标.我想通过计算纬度/经度之间的距离来连接两个数据框. 为简单起见,数据帧A(起点)具有以下结构 ID long lat1 -89.92702 44.193672 -89.92525 44.196543 -89.92365 44.197564 -89.91949 44.198485 -89.91359 44.19818 数据帧B
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我想使用来自 geosphere 的 distm 来计算非常大的矩阵中所有点之间的距离. 请参阅一个最小示例: 图书馆(地球)库(data.table)坐标
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我想知道下面是否有任何方法可以优化距离计算过程.我在下面留下了一个小示例,但是我正在处理包含6000行以上的电子表格,并且计算变量d花费了大量时间.可以通过某种方式将其调整为具有相同结果,但是以一种优化的方式. library(rdist)图书馆(tictoc)图书馆(地球)时间
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我想知道计算美国两个邮政编码列之间以英里为单位的距离的最有效方法是使用R. 我听说过Geosphere软件包,用于计算邮政编码之间的差异,但我并不完全了解它,并且想知道是否还有其他方法. 例如说我有一个看起来像这样的数据框. ZIP_START ZIP_END95051 9805394534 9412860193 6066694591 7334494128 9412894015 7
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我有两个数据集A和B,它们分别给出了英国不同点的位置: A = data.frame(参考= c(C,D,E),纬度= c(55.32043,55.59062,55.60859),经度= c(-2.3954998,-2.0650243,-2.0650542))B = data.frame(参考= c(C,D,E),纬度= c(55.15858,55.60859,55.59062),经度= c(
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我有一组坐标: d1
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我有一个ID和坐标数据框.我需要计算所有ID之间的地理距离,将彼此相距太远的ID删除,然后继续进行分析. 我有30k id,它将生成30k x 30k矩阵.这是一个示例: latitude longitude id -23.52472 -46.47785 917_62346 -23.62010 -46.69345 244_42975 -23.61636 -46.4814
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我的df看起来像这样: bid ts纬度经度 1 827566 1999-10-07 42.40944- 88.17822 2 827566 2013-04-11 41.84740 -87.63126 3 1902966 2012-05-02 45.52607 -94.20649 4 1902966 2013-03-25 41.94083 -87.65852 5 3211
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我在R中遇到编码(优化)问题。我有一个较长的数据集,具有GPS坐标(lon,lat,timestamp),对于每一行,我需要检查位置是否在公交车站附近。我有一个.csv文件,所有的公交车站(在荷兰)。 GPS坐标文件的长度为数百万个条目,但可以根据需要进行拆分。公交车站数据集的长度约为5500个条目。 使用以下页面上给出的代码和提示,尤其是这些页面: 1)如何使用以下方法有效地计算一对
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我有两个矩阵,一个矩阵长200K行,另一个矩阵20K.对于第一个矩阵中的每一行(这是一个点),我试图找到第二个矩阵中的哪一行(也是一个点)最接近第一个矩阵中的点.这是我对样本数据集尝试的第一种方法: #Test dataset pixels.latlon=cbind(runif(200000,min=-180, max=-120), runif(200000, min=50, max=85)
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我正在使用R-Leaflet创建澳大利亚机场及其国际目的地的地图. 这是我的示例数据: df
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