Блог

у меня есть набор данных, который содержит местоположения gps (lon, lat) и poi (lon, lat), и я хочу (код python) найти ближайшие точки для всех точек gps ко всем местоположениям poi в пределах региона 500,1000,2000 метров.

я попробовал следующее:

knn в python, но это отнимает много времени (преобразуйте ponits в utm)

геометрия.расстояние (но я не могу сделать это в пределах набора точек GPS и местоположений poi)

я нашел это решение в sql: но я хочу решение на python моя проблема в том, как получить ближайшее расстояние между набором точек gps и коллекцией Poi

 SELECT z.zip,
        z.primary_city,
        z.latitude, z.longitude,
        p.distance_unit
                 * DEGREES(ACOS(COS(RADIANS(p.latpoint))
                 * COS(RADIANS(z.latitude))
                 * COS(RADIANS(p.longpoint) - RADIANS(z.longitude))
                   SIN(RADIANS(p.latpoint))
                 * SIN(RADIANS(z.latitude)))) AS distance_in_km
  FROM zip AS z
  JOIN (   /* these are the query parameters */
        SELECT  42.81  AS latpoint,  -70.81 AS longpoint,
                50.0 AS radius,      111.045 AS distance_unit
    ) AS p ON 1=1
  WHERE z.latitude
     BETWEEN p.latpoint  - (p.radius / p.distance_unit)
         AND p.latpoint    (p.radius / p.distance_unit)
    AND z.longitude
     BETWEEN p.longpoint - (p.radius / (p.distance_unit * COS(RADIANS(p.latpoint))))
         AND p.longpoint   (p.radius / (p.distance_unit * COS(RADIANS(p.latpoint))))
  ORDER BY distance_in_km
  LIMIT 15
  

чтобы ускорить процесс, было бы неплохо выполнить некоторые подготовительные работы с вашими данными. Обратите внимание, что есть несколько способов решить эту проблему. Я предполагаю, что вам нужно простое решение без использования сторонних библиотек (PostGIS и геопространственные индексы могут здесь очень помочь).

1. Если количество точек относительно невелико, вы могли бы рассмотреть возможность предварительного вычисления всех расстояний, сохраните его в таблице с обеими точками в качестве первичного ключа и расстояния. Быстро, но занимает много места, и это неудобно, если ваш набор данных очень динамичен.

2. Другой подход, который вы могли бы использовать, — это сгруппировать ваши точки в плитки. Если вы сохраните эту информацию вместе со своими точками, это позволит вам рассматривать только близлежащие фрагменты. Таким образом, у вас будет гораздо меньше точек для вычисления.

3. Вы можете ускорить сами вычисления. В вашем конкретном коде я вижу, что вы постоянно преобразуете свои координаты в радианы. Таким образом, вы могли бы рассмотреть возможность сохранения их в радианах, чтобы вам не нужно было выполнять одно и то же вычисление снова и снова.