TaxiOD['distance'] = geodesic((TaxiOD['SLat'], TaxiOD['SLng']), (TaxiOD['ELat'],TaxiOD['ELng'] ELng)).km

在这段代码中，你想要计算出每个TaxiOD行程的起点和终点之间的距离，并将其存储在名为'distance'的新列中。但是代码中有一个小错误，应该在第二个坐标点的经度（ELng）后面加上一个逗号。

正确的代码应该是：

TaxiOD['distance'] = geodesic((TaxiOD['SLat'], TaxiOD['SLng']), (TaxiOD['ELat'], TaxiOD['ELng'])).km

这样就可以正确计算距离并将其存储在'distance'列中了。

相关问题

geopy.distance.geodesic函数

geopy.distance.geodesic函数是一个用于计算两个地理位置之间距离的函数，它基于地球表面的大圆弧距离来计算距离。该函数接受两个参数，分别是两个地理位置的经纬度坐标。例如，可以使用geopy.distance.geodesic函数计算两个城市之间的距离。函数返回一个距离对象，可以通过调用其属性来获取距离的值和单位。

for model in models: mesh_dir = os.path.join(model_root, model, 'textured.obj') save_dir = os.path.join(save_root, model) os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) print('Read mesh from:', mesh_dir) mesh = o3d.io.read_triangle_mesh(mesh_dir) v = np.asarray(mesh.vertices) f = np.asarray(mesh.triangles) n = np.asarray(mesh.vertex_normals) v_poisson, n_poisson = pcu.sample_mesh_poisson_disk(v, f, n, num_samples=-1, radius=0.0002, use_geodesic_distance=True)

根据你提供的代码，可以看出pcu.sample_mesh_poisson_disk()是一个函数，用于在三角网格上进行Poisson磁盘采样。函数需要以下参数：

- vertices：形状为(n, 3)的NumPy数组，表示三角网格的顶点坐标。
- triangles：形状为(m, 3)的NumPy数组，表示三角网格的面信息。
- vertex_normals：形状为(n, 3)的NumPy数组，表示每个顶点的法向量。
- num_samples：int类型，表示采样的点数。如果num_samples<=0，则会自动计算采样点数。
- radius：float类型，表示Poisson磁盘采样的半径。
- use_geodesic_distance：bool类型，表示是否使用测地距离来计算采样点之间的最小距离。

函数返回两个值：

- v_poisson：形状为(num_samples, 3)的NumPy数组，表示采样得到的点的坐标。
- n_poisson：形状为(num_samples, 3)的NumPy数组，表示采样得到的点的法向量。

在你提供的代码中，函数被调用时传递了三角网格的顶点坐标v，面信息f和顶点法向量n，以及其他参数。函数返回的采样点坐标和法向量被分别赋值给了v_poisson和n_poisson。这些点可以用于后续的操作，例如点云配准等。