距离矩阵Haversine

Question

我正在开发一个如下所示的数据框架：

             lat       lon
id_zone
0        40.0795  4.338600
1        45.9990  4.829600
2        45.2729  2.882000
3        45.7336  4.850478
4        45.6981  5.043200

我在试着做一个Haverisne距离矩阵。基本上，对于每个区域，我想计算它和数据中所有其他区域之间的距离。所以对角线上应该只有0。这是我使用的Haversine函数，但是我不能建立我的矩阵。

def haversine(x):
    x.lon, x.lat, x.lon2, x.lat2 = map(radians, [x.lon, x.lat, x.lon2, x.lat2])
    # formule de Haversine
    dlon = x.lon2 - x.lon
    dlat = x.lat2 - x.lat
    a = sin(dlat / 2) ** 2 + cos(x.lat) * cos(x.lat2) * sin(dlon / 2) ** 2
    c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))
    km = 6367 * c
    return km

Answer 1

您可以使用这个答案的解决方案Pandas - Creating Difference Matrix from Data Frame

或者在您的具体案例中，您有一个类似于本例的DataFrame：

             lat       lon
id_zone
0        40.0795  4.338600
1        45.9990  4.829600
2        45.2729  2.882000
3        45.7336  4.850478
4        45.6981  5.043200

您的功能被定义为：

def haversine(first, second):
    # convert decimal degrees to radians
    lat, lon, lat2, lon2 = map(np.radians, [first[0], first[1], second[0], second[1]])

    # haversine formula
    dlon = lon2 - lon
    dlat = lat2 - lat
    a = np.sin(dlat/2)**2 + np.cos(lat) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2)**2
    c = 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))
    r = 6371 # Radius of earth in kilometers. Use 3956 for miles
    return c * r

其中传递lat和lon的first位置和second位置。

然后，您可以使用Numpy创建一个距离矩阵，然后用haversine函数的距离结果替换零：

# create a matrix for the distances between each pair of zones
distances = np.zeros((len(df), len(df)))
for i in range(len(df)):
    for j in range(len(df)):
        distances[i, j] = haversine(df.iloc[i], df.iloc[j])
pd.DataFrame(distances, index=df.index, columns=df.index)

您的输出应该类似于以下内容：

id_zone           0           1           2           3           4
id_zone
0          0.000000  659.422944  589.599339  630.083979  627.383858
1        659.422944    0.000000  171.597296   29.555376   37.325316
2        589.599339  171.597296    0.000000  161.731366  174.983855
3        630.083979   29.555376  161.731366    0.000000   15.474533
4        627.383858   37.325316  174.983855   15.474533    0.000000