一组125个经纬度坐标和另一组137个经纬度坐标对比分布是否相似代码
时间: 2023-11-09 22:04:38 浏览: 26
以下是一种可能的解决方案:
1. 安装必要的Python库
```python
!pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn haversine
```
2. 加载数据
```python
import pandas as pd
# 读取第一组坐标数据
df1 = pd.read_csv('coordinates1.csv')
print(df1.head())
# 读取第二组坐标数据
df2 = pd.read_csv('coordinates2.csv')
print(df2.head())
```
3. 数据预处理
```python
from haversine import haversine
# 计算每个坐标点之间的距离
def calculate_distances(coords):
distances = []
for i in range(len(coords)):
for j in range(i+1, len(coords)):
distances.append(haversine(coords[i], coords[j]))
return distances
# 计算每组坐标之间的距离
distances1 = calculate_distances(list(zip(df1['latitude'], df1['longitude'])))
distances2 = calculate_distances(list(zip(df2['latitude'], df2['longitude'])))
# 将距离转换为DataFrame
df_distances1 = pd.DataFrame({'distance': distances1})
df_distances2 = pd.DataFrame({'distance': distances2})
```
4. 绘制距离分布图
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 绘制第一组坐标的距离分布图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(df_distances1, x='distance', bins=50, kde=True)
plt.title('Distance Distribution of Coordinates1')
plt.xlabel('Distance (km)')
plt.ylabel('Count')
plt.show()
# 绘制第二组坐标的距离分布图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(df_distances2, x='distance', bins=50, kde=True)
plt.title('Distance Distribution of Coordinates2')
plt.xlabel('Distance (km)')
plt.ylabel('Count')
plt.show()
```
5. 使用KS检验比较距离分布
```python
from scipy.stats import ks_2samp
# 使用KS检验比较距离分布
ks_statistic, p_value = ks_2samp(df_distances1['distance'], df_distances2['distance'])
# 输出结果
print('KS statistic:', ks_statistic)
print('P-value:', p_value)
```
如果P-value小于阈值(例如0.05),则可以拒绝原假设,即两组坐标的距离分布不同。反之,如果P-value大于阈值,则接受原假设,即两组坐标的距离分布相似。