Question

我正在编写代码以计算两组点之间的最短距离。本质上，我创建了一个在坐标中有一堆位置的csv，在第二个csv中有坐标堆中的第二位置。例如，列表A中的坐标可以是（50，-10），（60，70），（40，-19），列表B中的坐标可以是（40，87），（60，90），（ 23，20）。我在网上找到的所有可帮助我在列表和单点之间进行计算的内容：这对我而言不起作用。

到目前为止，我已经能够计算出所有点之间的距离（因此，A1和B1，A1和B2，A1和B3，A2和B1等）。很好，但是我想要的是从列表A中的点1到列表B中的任何点的最小距离。从本质上讲，列表B中的哪个位置最接近列表A中的每个点？

我试图找到一种运行它的方法，以便它针对B1，B2，B3等检查A1，然后返回，例如，最短的距离是A1和B3之间的x英里。

到目前为止，我的情况是：

import pandas as pd
import geopy.distance

df = pd.read_csv('AirportCoords.csv')
df2 = pd.read_csv('HotelCoords.csv')

for i,row in df2.iterrows():
coordinate = row.lat, row.long
for i,row in df.iterrows():
    coordinate2 = row.latitude, row.longitude

    distance = geopy.distance.geodesic(coordinate, coordinate2).km
    print(distance)

Answer 1

您正在谈论将A的每个元素与B的每个元素进行比较，这意味着您应该有一个嵌套循环，但是示例代码实际上按顺序有2个循环。

import pandas as pd
import geopy.distance

df = pd.read_csv('AirportCoords.csv')
df2 = pd.read_csv('HotelCoords.csv')


for i,row in df.iterrows(): # A
    a = row.latitude, row.longitude
    distances = []
    for j,row2 in df2.iterrows(): # B
        b = row2.lat, row2.long
        distances.append(geopy.distance.geodesic(a, b).km)

    min_distance = min(distances)
    min_index = distances.index(min_distance)

    print("A", i, "is closest to B", min_index, min_distance, "km")

返回经度/纬度坐标集之间的最小距离

1 个答案: