python - 如何在 python 中更快地计算多个点组合之间的最小地理距离？

<分区>

我正在尝试找出每位顾客与商店之间的最小距离。目前，我的数据中有约 1500 家商店和约 67 万名顾客。我必须计算 670K 客户 x 1500 家商店的地理距离，并找到每个客户的最小距离。

我在下面创建了 haversine 函数:

import numpy as np
def haversine_np(lon1, lat1, lon2, lat2):

    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(np.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1

    a = np.sin(dlat/2.0)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2.0)**2

    c = 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))
    miles = 6367 * c/1.609
    return miles

我的数据集如下所示，1 个客户数据框 (cst_geo) 和 1 个商店数据框 (store_geo)。以下数字是我编造的，因为我无法分享真实数据的片段:

<表类="s-表"> <头> 客户编号纬度经度 <正文> A123 39.342 -40.800 B456 38.978 -41.759 C789 36.237 -77.348

<表类="s-表"> <头> 商店编号纬度经度 <正文> S1 59.342 -60.800 S2 28.978 -71.759 S3 56.237 -87.348

我在下面编写了一个 for 循环来尝试进行此计算，但运行时间超过 8 小时。我曾尝试使用 deco 但无法进一步优化它。

mindist = []
for i in cst_geo.index:
    dist = []
    for j in store_geo.index:
        dist.append(haversine_np(cst_geo.longitude[i], cst_geo.latitude[i],
                                 store_geo.longitude[j], store_geo.latitude[j]))    
    mindist.append(min(dist))

最佳答案

这可以用 geopy 来完成

from geopy.distance import geodesic

customers = [
    (39.342, -40.800),
    (38.978, -41.759),
    (36.237, -77.348),
]
stores = [
    (59.342, -60.800),
    (28.978, -71.759),
    (56.237, -87.348),
]
matrix = [[None] * len(customers)] * len(stores)
for index, i in enumerate(customers):
    for j_index, j in enumerate(stores):
        matrix[j_index][index] = geodesic(i, j).meters

输出

[[3861568.3809260903, 3831526.290564832, 2347407.258650098, 2347407.258650098], 
[3861568.3809260903, 3831526.290564832, 2347407.258650098, 2347407.258650098],
 [3861568.3809260903, 3831526.290564832, 2347407.258650098, 2347407.258650098]]

您还可以用其他单位表示距离，例如 km、miles、feet ...

关于python - 如何在 python 中更快地计算多个点组合之间的最小地理距离？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/64339689/

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