lat_anomaly_indices = get_anomaly_indices(df['Latitude']) lon_anomaly_indices = get_anomaly_indices(df['Longitude']) speed_anomaly_indices = get_anomaly_indices(df['Speed'])
时间: 2023-06-11 10:10:20 浏览: 45
根据代码,我看出这三行代码分别是获取纬度、经度、速度异常值的索引。其中,`get_anomaly_indices` 函数应该是自定义的函数,可以推测是用于检测异常值的函数。在这里,将纬度、经度、速度列的异常值索引分别存储在 `lat_anomaly_indices`、`lon_anomaly_indices`、`speed_anomaly_indices` 这三个变量中。
相关问题
优化这段代码:import math # 定义一个测试栅格划的经纬度 test_lon = 114 test_lat = 22.5 # 划定栅格划分范围 min_lon = 113.75194 max_lon = 114.624187 min_lat = 22.447837 max_lat = 22.864748 # 定义栅格大小(单位m) accuracy = 500 # 计算栅格的经纬度增加量大小 delta_lon = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004 * math.cos((min_lat + max_lat) * math.pi / 360)) delta_lat = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004) # 计算栅格的经纬度编号 lon_col = (test_lon - (min_lon - delta_lon / 2)) // delta_lon lat_col = (test_lat - (min_lat - delta_lat / 2)) // delta_lat # 计算栅格的中心点经纬度 half_delta_lon = delta_lon / 2 half_delta_lat = delta_lat / 2 hb_lon = lon_col * delta_lon + min_lon - half_delta_lon hb_lat = lat_col * delta_lat + min_lat - half_delta_lat print(lon_col, lat_col, hb_lon, hb_lat, delta_lon, delta_lat)
这段代码的目的是将给定的经纬度划分到以 `accuracy` 为大小的栅格中,然后计算出栅格的中心点经纬度。以下是一些代码优化的建议:
1. 可以将常用的参数值保存在变量中,以便多次使用。例如,可以将栅格划分范围和栅格大小保存在变量中,然后在计算经纬度增量和栅格编号时使用这些变量。
2. 可以使用更具描述性的变量名,以便更容易理解代码的功能。例如,可以将 `lon_col` 改为 `longitude_index`,将 `hb_lon` 改为 `center_longitude`。
3. 可以使用更简洁的语法来计算经纬度增量和栅格编号。例如,可以使用 `numpy` 库的 `arange()` 方法生成等差数组,然后使用 `numpy` 库的 `digitize()` 方法将经纬度划分到栅格中。
4. 可以使用文档字符串来解释代码的功能和参数,以便更易读和维护。
下面是优化后的代码示例:
```
import math
import numpy as np
# 设置常用参数
min_longitude = 113.75194
max_longitude = 114.624187
min_latitude = 22.447837
max_latitude = 22.864748
accuracy = 500
def get_grid_center_point(lon, lat, accuracy):
"""
将给定的经纬度划分到以accuracy为大小的栅格中,然后计算出栅格的中心点经纬度。
:param lon: 经度
:param lat: 纬度
:param accuracy: 栅格大小(单位m)
:return: 栅格中心点的经纬度
"""
# 计算栅格的经纬度增加量大小
delta_lon = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004 * math.cos((min_latitude + max_latitude) * math.pi / 360))
delta_lat = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004)
# 计算栅格的经纬度编号
longitude_index = np.arange(min_longitude, max_longitude, delta_lon)
latitude_index = np.arange(min_latitude, max_latitude, delta_lat)
lon_col = np.digitize(lon, longitude_index) - 1
lat_col = np.digitize(lat, latitude_index) - 1
# 计算栅格的中心点经纬度
half_delta_lon = delta_lon / 2
half_delta_lat = delta_lat / 2
center_longitude = lon_col * delta_lon + min_longitude - half_delta_lon
center_latitude = lat_col * delta_lat + min_latitude - half_delta_lat
return center_longitude, center_latitude
# 调用函数计算栅格中心点经纬度
test_lon = 114
test_lat = 22.5
center_lon, center_lat = get_grid_center_point(test_lon, test_lat, accuracy)
# 打印结果
print(center_lon, center_lat)
```
使用 `numpy` 库的 `arange()` 方法生成等差数组,然后使用 `numpy` 库的 `digitize()` 方法将经纬度划分到栅格中,从而使代码更简洁和易读。同时,添加了文档字符串来解释函数的功能和参数。
indices1 = scatter_tree.query_ball_point([lat, lon], r=radius)
这行代码使用了scipy库中的KDTree数据结构的query_ball_point方法,用于查询以点[lat, lon]为圆心,半径为radius的圆内所有点的索引。具体来说,scatter_tree是已经建立好的KDTree,query_ball_point方法的第一个参数是一个长度为2的数组,表示查询点的坐标,第二个参数是一个数值,表示查询半径。方法返回的是一个列表,包含了所有满足条件的点的索引。可以通过以下代码来查看具体返回的结果:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial import KDTree
# 构造一些随机的点
points = np.random.rand(100, 2)
scatter_tree = KDTree(points)
# 查询以(0.5, 0.5)为圆心,半径为0.2的圆内所有点的索引
lat, lon = 0.5, 0.5
radius = 0.2
indices1 = scatter_tree.query_ball_point([lat, lon], r=radius)
print(indices1)
```
输出结果为一个列表,包含了所有满足条件的点的索引。