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python - 将 sklearn 半正矢输出解释为公里

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 07:38:17 25 4
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我不知道如何解释 sklearn(版本 20.2)中半正矢实现的输出

文档说,“请注意,半正弦距离度量需要[纬度,经度]形式的数据,并且输入和输出均以弧度为单位。”,所以我应该能够转换为公里乘以6371 (距离约为半径)。

两点的有效距离计算如下:

def distance(origin, destination):
lat1, lon1 = origin
lat2, lon2 = destination
radius = 6371 # km

dlat = math.radians(lat2-lat1)
dlon = math.radians(lon2-lon1)
a = math.sin(dlat/2) * math.sin(dlat/2) + math.cos(math.radians(lat1)) \
* math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon/2) * math.sin(dlon/2)
c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a))
d = radius * c

return d

distance([32.027240,-81.093190],[41.981876,-87.969982])
1263.103504537151

这是正确的距离。

使用 BallTree 实现:

from sklearn.neighbors import BallTree
test_points = [[32.027240,41.981876],[-81.093190,-87.969982]]
tree = BallTree(test_points,metric = 'haversine')
results = tree.query_radius(test_points,r = 10,return_distance = True)

results[1]
array([array([0. , 1.53274271]), array([1.53274271, 0. ])],
dtype=object)

与 distanceMetric 实现相同:

dist = DistanceMetric.get_metric('haversine')
dist.pairwise([[32.027240,41.981876],[-81.093190,-87.969982]])
array([[0. , 1.53274271],
[1.53274271, 0. ]])

我还尝试更改顺序,以防它不应该输入为 [[lat1,lat2],[lon1,lon2]] 并且也没有得到我可以解释的结果。

有谁知道如何使用 sklearn 实现从两个坐标获取以公里为单位的距离?

最佳答案

所以问题是 sklearn 要求所有内容都以弧度为单位,但我的纬度/经度和半径分别以度/米为单位。在使用之前,我需要做一些转换:

from sklearn.neighbors import BallTree
earth_radius = 6371000 # meters in earth
test_radius = 10 # meters

test_points = [[32.027240,41.981876],[-81.093190,-87.969982]]
test_points_rad = [[x[0] * np.pi / 180, x[1] * np.pi / 180] for x in test_points ]

tree = BallTree(test_points_rad, metric = 'haversine')
results = tree.query_radius(test_points, r=test_radius/earth_radius, return_distance = True)

关于python - 将 sklearn 半正矢输出解释为公里,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56862277/

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