【发布时间】:2012-10-24 07:32:00
【问题描述】:
我目前正在使用 Python/Numpy 处理地理/GPS 数据(喜欢它!),并且我面临着计算由坐标对 pn = [lon, lat] 定义的地理点之间的距离的重复任务。
我有一个这样使用的函数:dist = geodistance(p1, p2),它类似于线性代数中的欧几里得距离(向量减法/差),但出现在测地线(球形)空间而不是矩形欧几里得空间中。
以编程方式,欧几里得距离由下式给出
dist = ((p2[0] - p1[0])**2 + (p2[1] - p1[1])**2)**0.5
在数学上,这相当于“惯用的”(因为没有更好的词)句子
dist = p1 - p1 # the "norm" of the vector difference, subtraction.
目前,我的距离是这样的:
p1 = [-51.598354,-29.953363]
p2 = [-51.598701,-29.953045]
dist = geodistance(p1, p2)
print dist
>> 44.3904032407
我想这样做:
print p2 - p1 # these points now are from some fancy datatype
>> 44.3904032407
以及最终目标:
track = numpy.array([[-51.203018 -29.996149]
[-51.203018 -29.99625 ]
[-51.20266 -29.996229]
[-51.20229 -29.996309]
[-51.201519 -29.99416 ]], dtype=fancy) # (**) or something like
print numpy.diff(track)
>> ndarray([[ 0. ]
[ 7.03531252]
[ 39.82663316]
[ 41.50958596]
[ 172.49825765]])
类似的事情是:如果你取两个datetime 对象并减去它们,该操作返回一个timedelta 对象。我想减去两个坐标并得到测地线距离。
我想知道一个类是否可以工作,但是 dtype(例如 float32 的“子类型”)对从列表创建数组有很大帮助(** 这是我从 xml 文件中读取内容的方式)。
非常感谢!
【问题讨论】:
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查看运算符重载。
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您可以将 ndarray 子类化以重载减号运算符,但在您做一些可能令人困惑的事情之前,我会三思而后行。当然也可以添加一个新方法,比如
.dist()。 numpy 文档有一些简单的示例。只需添加一个方法,您实际上不需要做太多事情,否则可能会有点棘手。 -
使用 numpy.array(..., dtype=fancy) 时会遇到的一个问题是你会失去 numpy 的速度,因为它会考虑 Python 对象的数组而不是数字。也许你想要一个 Coord 类型,它有时包含一对数字,有时包含一对数组..
标签: python numpy gps latitude-longitude user-defined-types