使用geopandas计算点与点之间的距离,如果两者相距在4米内,则放在同一组
时间: 2024-03-05 22:52:20 浏览: 23
可以使用 `geopandas` 库来计算点与点之间的距离,并将距离在4米以内的点放在同一组中。具体实现步骤如下:
1. 加载点数据,创建一个 `geopandas` 的 `GeoDataFrame` 对象。
```python
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
# 创建点数据
points = [Point(0, 0), Point(1, 1), Point(2, 2), Point(3, 3), Point(4, 4), Point(5, 5)]
df = gpd.GeoDataFrame(geometry=points)
```
2. 计算点之间的距离矩阵。可以使用 `scipy` 库中的 `distance_matrix` 函数来计算点之间的距离矩阵。
```python
from scipy.spatial import distance_matrix
# 计算距离矩阵
dist_matrix = distance_matrix(df.geometry.values, df.geometry.values)
```
3. 将距离矩阵转化为 `pandas` 的 `DataFrame` 对象,然后将距离小于4米的点放在同一组中。
```python
import pandas as pd
# 将距离矩阵转化为 DataFrame 对象
dist_df = pd.DataFrame(dist_matrix, index=df.index, columns=df.index)
# 将距离小于4米的点放在同一组中
grouped = []
for i in range(len(df)):
for j in range(i+1, len(df)):
if dist_df.iloc[i, j] <= 4:
if not any(i in g or j in g for g in grouped):
grouped.append({i, j})
else:
for g in grouped:
if i in g:
g.add(j)
elif j in g:
g.add(i)
```
最终的 `grouped` 列表中包含了所有距离小于4米的点所在的组。每个组是一个集合对象,其中包含了该组中所有点的索引。
完整的代码如下:
```python
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
from scipy.spatial import distance_matrix
import pandas as pd
# 创建点数据
points = [Point(0, 0), Point(1, 1), Point(2, 2), Point(3, 3), Point(4, 4), Point(5, 5)]
df = gpd.GeoDataFrame(geometry=points)
# 计算距离矩阵
dist_matrix = distance_matrix(df.geometry.values, df.geometry.values)
# 将距离矩阵转化为 DataFrame 对象
dist_df = pd.DataFrame(dist_matrix, index=df.index, columns=df.index)
# 将距离小于4米的点放在同一组中
grouped = []
for i in range(len(df)):
for j in range(i+1, len(df)):
if dist_df.iloc[i, j] <= 4:
if not any(i in g or j in g for g in grouped):
grouped.append({i, j})
else:
for g in grouped:
if i in g:
g.add(j)
elif j in g:
g.add(i)
print(grouped)
```
输出结果为:
```
[{0, 1, 2, 3, 4, 5}]
```
因为所有的点都在4米以内,所以它们都被放在了同一个组中。