基于最短地理距离的数据框匹配 - 腾讯云开发者社区

很久没有出去溜达了，今天天气好，就放松放松去，晚上在办公室没啥事，把以前写的一个基于标准的欧式距离的模板匹配代码共享吧。 ...基于欧式距离的模板匹配就是遍历被匹配图的每一个像素，然后计算以该像素为中心，和模板图重叠部分的像素的欧式距离，当模板图越大时，计算就急剧增加，因此做优化才能有真正的实用价值。 ...两个标量的欧式距离表达式为 (a - b) * (a - b)，展开后为 a^2 + b^ 2 - 2ab，我们每一个像素点的计算就是WM * HM个像素色阶值的距离的累加和（WM和HM分别为模板图的宽度和高度...），模板匹配中，模板图所有像素的平方和是固定的，可以提前计算，而被匹配图中每个像素点周边WM * HM的像素的平方和可以使用类似BoxBlur中懒惰算法快速的得到，而只有两者的成绩项是必须每个点重新计算...1，程序内部分配数据。

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【数据挖掘】基于密度的聚类方法 - OPTICS 方法 ( 核心距离 | 可达距离 | 族序 )

已知条件 : ① 数据集合 : 给定数据集 D ; ② 参数 : 给定两个参数 , \varepsilon -邻域半径参数 \varepsilon , MinPts 参数 ( \varepsilon...-邻域中样本个数最小阈值 ) ; ③ 数据样对象 : 给定一个数据样本 O ; 3 ....已知条件 : ① 数据集合 : 给定数据集 D ; ② 参数 : 给定两个参数 , \varepsilon -邻域半径参数 \varepsilon , MinPts 参数 ( \varepsilon...-邻域中样本个数最小阈值 ) ; ③ 数据样对象 : 给定一个数据样本 O ; 3 ....族序 ( Cluster Ordering ) 概念 : ① 多层次同时聚类 : 不同层次的聚类分组 , 可以同时进行构建 ; ② 顺序处理样本 : 处理数据集样本对象时 , 使用特定的顺序进行处理 ;

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基于 MapVGL 的地理信息维度数据可视化

写在前面工作中接触，简单整理博文内容为基于MapVGL的地理信息维度数据增长可视化 Demo 理解不足小伙伴帮忙指正对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。...所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》基于MapVGL的地理信息维度数据增长可视化 MapVGL，是一款基于WebGL...的地理信息可视化库，可以用来展示大量基于3D的地理信息点线面数据。...设计初衷主要是为了解决大数据量的三维地理数据展示问题及一些炫酷的三维效果。 MapVGL通过地理信息数据生成可视化图层，然后将这些图层添加在地图上层进行管理。...需要注意的是，地理信息数据格式是规定好的，必须具有geometry字段来定义坐标信息，同时可通过properties字段添加附件信息。而geometry字段数据格式使用的是GeoJSON的规范。

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【数据挖掘】基于层次的聚类方法 ( 聚合层次聚类 | 划分层次聚类 | 族间距离 | 最小距离 | 最大距离 | 中心距离 | 平均距离 | 基于层次聚类步骤 | 族半径 )

文章目录基于层次的聚类方法简介基于层次的聚类方法概念聚合层次聚类图示划分层次聚类图示基于层次的聚类方法切割点选取族间距离概念族间距离使用到的变量族间距离最小距离族间距离...最大距离族间距离中心点距离族间距离平均距离基于层次聚类 ( 聚合层次聚类 ) 步骤基于层次聚类 ( 聚合层次聚类 ) 算法终止条件族半径计算公式基于层次聚类总结基于层次的聚类方法...基于层次的聚类方法 : 将数据集样本对象排列成聚类树 , 在指定的层次 ( 切割点 ) 进行切割 , 切割点时刻的聚类分组 , 就是最终需要的聚类分组 ; 也就是这个切割点的切割的时刻...基于层次的聚类方法概念 : 将数据集样本对象排列成树结构 , 称为聚类树 , 在指定的层次 ( 步骤 ) 上切割数据集样本 , 切割后时刻的聚类分组就是聚类算法的聚类结果 ; 2 ....: 聚类的数据样本范围不能无限扩大 , 指定一个阈值 , 只有将该阈值内的样本放入一组 ; 半径指的是所有对象距离其平均点的距离 ; 2 .

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您的位置信息如何被利用?——基于位置信息的应用和地理信息匹配算法

数据科学：数据挖掘、文本挖掘、情感挖掘、意见挖掘、语义挖掘等网络科学：社会网络分析、复杂网络、网络演化、网络动力学模型等空间地理科学：智慧城市、定位导航服务、空间地理匹配、地图网格、地理基础信息等...地理位置的数据什么样子？...这些算法包括如何创建点point、计算点与点，点与线、区域的距离、计算最近距离、生成或拆分Poly、生成网格、区域或热图关于地理信息或空间数据的计算，主要考虑的是经纬度的计算（Lat、Lang），不同的坐标系有差别...四、地理空间数据在大数据时代具有重要的商业应用和决策价值当我们可以普遍活动您的位置信息的时候，只有地图足够精度我们是可以非常好的计算各种地理信息的匹配和展现。 ?...计算落在二环内的人数所以我们只有拥有足够精细或精度的Polygon多边形数据，就可以计算点与线的匹配问题；当然如果我们有更精细的Polygon区域数据，例如小区或地理网格数据，那么谁在哪个楼里办公，

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您的位置信息如何被利用?——基于位置信息的应用和地理信息匹配算法

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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数为默认值时，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据第一条并返回新数据框。感兴趣的可以打印name数据框，删重操作不影响name的值。...从结果知，参数keep='last'，是在原数据的copy上删除数据，保留重复数据最后一条并返回新数据框，不影响原始数据框name。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。一、举一个小例子在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv

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ArcGIS空间分析笔记（汤国安）

矢量数据可以使用空间校正、编辑器等工具实现。栅格数据可以使用地理配准、投影和变换工具集实现空间校正及可执行的任务用于矢量数据的空间位置匹配。...注意网络数据集必须放在放在要素集下网络分析的基本功能网络分析是基于几何网络的特征和属性利用距离、权重和规划条件来进行分析网络分析——路径分析最快路径确定起点、终点，求时间最短的路径...点击网络分析工具条上的求解，可以得到服务范围创建网络分析数据集 shp数据的网络数据集仅支持单一线数据，基于shp文件的网络数据集，只能有一个shp线文件参与地理数据库可以支持多线数据...，并且所有的单元是同样的大小捕捉栅格设置栅格数据集捕捉范围输出的所有栅格数据单元与指定的栅格单元匹配掩膜选择地理处理——环境——栅格分析——掩膜选择已经创建的掩膜栅格数据...通过执行最短路径功能获取最短或最优路径密度制图密度制图根据输入的要素数据集计算整个区域的数据聚集情况，从而产生一个连续的密度表面密度制图主要是基于点数据生成的，以每个待计算格网点为中心

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如何用ArcGIS做出地理断点回归中的距离变量

，也是将淮河/秦岭线作为地理边界，并根据城市和河流的位置制作了距离变量，使用ArcGIS来测量从城市质心到河边最近点的最短距离。...假如我们以后也要去写一篇地理断点回归论文的话，可能也会碰到选取样本地区到地理边界的最短距离并以此作为断点回归的关键变量。那么一个关键问题怎么提取这种距离。...【生成临近表】工具----生成每条道路和每个点的距离；【汇总统计数据】工具---筛选出每个点到每条道路的一组距离中最小的距离；【连接】工具---将点和筛选出的结果进行连接。...不要纠结符不符合地理断点回归特征，我们重点在于如何生成最短距离。具体操作如下：加载江西中心城市与江西高速公路的图层，并注意将数据框进行投影坐标转化，以便得到具体的单位距离。 ?...接下来登场的就是【汇总统计数据】工具，该工具用来筛选出每个城市到每条高速公路的一组距离中最小的距离，进入arctoolbox找到分析工具--统计分析--汇总统计数据，然后按照下图进行参数设置： ?

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（长期更新）《零基础入门 ArcGIS(ArcMap) 》实验二----网络分析（超超超详细！！！）

(4)假设行驶的速度为3m/s,以osm_roads.shp为基础数据,建立包含距离成本和时间成本的网络数据集。...(2)掌握数据库和要素类的建立方式。 (3)掌握创建网络数据集的方法。 (4)掌握在网络数据集中构建最短路径的方法。...2.2 实验方案首先修正错误地块位置,将修正后的数据更新到原数据中,对更新后的数据进行拓扑检查.修正拓扑错误,然后对数据进行人库并构建网络数据集,求出距离成本及时间成本,从而求出指定坐标的最短路径...(4)数据人库：建立osm数据库,将修改后的数据导人数据库中 (5)最短路径分析：建立新建住宅小区的道路网络数据集,设置距离与时间成本,求从“objectid=9150”的建筑物到“obiectid=...，你就会发现，没有问题了，地理数据库拓扑是能选择的，错误选择器也就能点击了。

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学交互 | 使用Tableau制作的可参考交互图

简易操作是很多可视化数据的工作者青睐它的原因。不过数据庞大时加载速度缓慢也遭到不少抱怨。本文介绍一些基于Tableau制作的数据交互图。...允许用户无限制距离地骑，只要持续时间少于30分钟。作品研究30分钟内骑自行车可以到达每个地铁站的范围，使用城市网络线条描绘最短路线和火车站。...图中蓝色的网状线路是表示骑行的路程，颜色深浅表示距离地长短。使用下面的过滤器来查看可行的通勤火车路线和连接。向地图一样，可以选择自行车站点和地铁站点，并获得之间最短的骑行距离。...这个基于tableau的作品有一定局限性，比如第一个交互区内，因为地图选择的问题，因为既不是明了的行政地图又不是地理地图，所以无法清晰了解地震发生的地理位置。各个点的散布显得意义不大。...出品方：data Blog/the guardian 简介：这个交互作品显示数据的方式很有趣，因为它表示的是“gap”（距离）。

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（28）——图算法之单源最短路径

在算法实现中用到一个最小优先级队列，不在树中的顶点都放在基于权值 key 的最小优先级队列 Q 中，对于顶点 v 来说， key[v] 的值是与树 A 中某一顶点连接的某一条边的最小权值，如果不连接，那么...的最短距离估计值逐步逼近其最短距离（运行 |v| - 1 次）；检验负权回路：判断边集 E 中的每一条边的两个端点是否收敛。...如果存在未收敛的顶点，则算法返回false，表明问题无解；否则算法返回true，并且从源点可达的顶点 v 的最短距离保存在 d[v] 中。三、MADlib的单源最短路径相关函数 1....四、单源最短路径示例单源最短路径问题是图算法的经典问题，在现实中有很多应用，比如在地图中找出两个点之间的最短距离、最小运费等。...图算法主要包括图遍历、图匹配、最小生成树、最短路径等几大类，每一类中有多种算法。MADlib仅提供了一种图算法模型，即单源最短路径模型，它是使用Bellman-Ford算法实现的。

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揭秘外卖平台的附近公里设计

GEOGEO 是一种地理空间数据结构，它可以存储和处理地理位置信息。它以有序集合（Sorted Set）的形式存储地理位置的经度和纬度，以及与之关联的成员。...，在指定范围内查找与给定位置相匹配的成员。...地理围栏：可以存储地理围栏的边界信息，并检查给定的位置是否在围栏内。最短路径：可以将城市或节点作为地理位置，结合图算法，查找两个位置之间的最短路径。...代码实现今天的案例是将湖北省武汉市各个区的数据存储在redis中，并以我所在的位置计算离别的区距离，以及我最近10km内的区。数据来源图片我的测试代码如下，其中的运行结果也在对应的注释上有显示。...总结对于需要存储地理数据和需要进行地理计算的需求，可以尝试使用redis进行解决。当然，elasticsearch也提供了对应的数据类型支持。有机会的话，shigen也会逐一的展开分析讲解。

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【YashanDB 知识库】为什么 YashanDB 只有 Geometry 类型，没有 Geogrephy 类型

背景：● Geometry：投影坐标系，平面坐标系，笛卡尔坐标系，Srid 默认 2369，基于平面直角坐标系，在该坐标系内计算出的最短路径是一条直线，计算简单，执行起来更快，但是相对于地球球体表面的数据不准确...● Geogrephy：地理坐标系，大地坐标系，经纬坐标系，球面坐标系，Srid 默认 4326（服务端存储一般用 4326），基于球面坐标系，在该坐标系内计算出的最短路径是一段圆弧，该数据类型的计算考虑了地球是一个球型...● PostGis 的地理数据类型：Geometry 和 Geogrephy● YashanDB 的地理数据类型：Geometry，但是兼顾 PostGis 两种坐标系，通过指定 Srid 来实现两种数据类型的转换...函数，但是 YashanDB 的 ST_Distance 函数可以根据 SRID 自动识别需要计算的是笛卡尔坐标系下的距离，还是基于地理坐标系的圆弧距离，在 YashanDB 下计算圆弧距离用的是椭球坐标系而不是球面坐标系...在使用 st_distance 函数计算两个地理位置距离的操作中，同一条 sql 语句在 pgsql 和 yasdb****上计算的结果不一致：YashanDB：PostGis：主要原因：pgsql 不根据

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Python 算法高级篇：最短路径算法的优化

Dijkstra 算法 Dijkstra 算法用于解决从一个节点到所有其他节点的最短路径问题，但要求边的权重为非负数。该算法维护一个距离表，通过不断选择距离最短的节点来更新表中的距离值。...SPFA 算法 SPFA （ Shortest Path Faster Algorithm ）是一种基于队列的最短路径算法，类似于 Bellman-Ford 算法，但它通过维护一个队列来避免不必要的松弛操作...在实际应用中，你应该根据具体问题的特点来选择合适的算法。 5. 案例分析：地理导航让我们通过一个案例来说明最短路径算法的应用。...假设我们正在开发一个地理导航应用，希望帮助用户找到从一个地点到另一个地点的最短路径。我们可以使用上述算法来解决这个问题。...首先，我们需要将地理区域建模成一个图，其中节点表示地点，边表示道路或路径，边的权重可以表示距离或时间。

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JanusGraph -- 查询谓词和数据类型（janusgraph Search predicates and data types）

（基于Levenshtein编辑距离），则为true 字符串搜索谓词与整个字符串值匹配 textPrefix：如果字符串值以给定的查询字符串开头 textRegex：如果字符串值与给定的正则表达式完全匹配...textFuzzy：如果字符串值类似于给定的查询字符串（基于Levenshtein编辑距离）有关全文和字符串搜索的更多信息，请参见第24.1节“全文搜索”。...26.3 地理谓词下面列举了地理谓词： geoIntersect 如果两个几何对象具有至少一个共同点（相反geoDisjoint），则这是正确的。...有关地理搜索的详细信息，请参见第24.2节“地理映射”。...26.6 地理位置数据类型 Geoshape数据类型支持：点，圆，框，线，多边形，多点，多线和多边形。索引后端目前支持索引：点，圆，框，线，多边形，多点，多线，多边形和几何集合。

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【翻译】图解Janusgraph系列-查询谓词和数据类型（Janusgraph Search Predicates and Data Types）

boolean和uuid仅支持neq和eq 2 文本谓词 Text枚举指定用于查询匹配文本或字符串值的搜索操作符。两种类型谓词区别：文本搜索谓词在文本字符串被标记化后与文本字符串中的单个单词匹配。...（基于Levenshtein编辑距离），则为true 字符串搜索谓词与整个字符串值匹配 textPrefix：如果字符串值以给定的查询字符串开头 textRegex：如果字符串值与给定的正则表达式完全匹配...textFuzzy：如果字符串值类似于给定的查询字符串（基于Levenshtein编辑距离）有关全文和字符串搜索的更多信息，请参见第24.1节“全文搜索”。...有关地理搜索的详细信息，请参见第24.2节“地理映射”。...6 地理位置数据类型 Geoshape数据类型支持：点，圆，框，线，多边形，多点，多线和多边形。索引后端目前支持索引：点，圆，框，线，多边形，多点，多线，多边形和几何集合。

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知识分享之Golang——Bleve中提供的各类搜索方法（二）

以下为基于bleve的search.go文件进行翻译的相关函数使用方式： // NewNumericRangeQuery 为数值范围创建一个新的查询。...来执行地理边界框搜索。...// 参数描述了框的位置，并将返回在框内具有索引地理点的文档。...query.NewGeoBoundingBoxQuery(topLeftLon, topLeftLat, bottomRightLon, bottomRightLat) } // NewGeoDistanceQuery 创建一个新的查询执行地理距离搜索...// 参数描述了位置和距离。 // 文档的索引地理点小于或等于给定位置提供的距离将被返回。

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一篇文章带你玩转PostGIS空间数据库

(geometry A, geometry B)计算两个几何图形之间的最短距离空间连接空间连接（spatial joins）是空间数据库的主要组成部分，它们允许你使用空间关系作为连接键（join...因此，为确保统计信息与表内容匹配，明智的做法是在表中加载和删除大容量数据后手动运行ANALYZE命令。...地理坐标不是笛卡尔平面坐标。如果你的数据在地理范围上是紧凑的（包含在州、县或市内），请使用基于笛卡尔坐标的geometry类型。否则，请使用使用基于球体坐标的Geography。...，而在于使用它们作为匹配参数来查找彼此之间具有特定关系的几何图形。...这就是所谓的"聚簇（clustering）"。基于空间索引的聚簇对于将通过空间查询访问的空间数据是有意义的：相似的事物往往具有相似的位置（地理学第一定律）。写个sql,创建一个索引集群。

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标准的基于欧式距离的模板匹配算法优源码化和实现(附源代码)。

【数据挖掘】基于密度的聚类方法 - OPTICS 方法 ( 核心距离 | 可达距离 | 族序 )

基于 MapVGL 的地理信息维度数据可视化

【数据挖掘】基于层次的聚类方法 ( 聚合层次聚类 | 划分层次聚类 | 族间距离 | 最小距离 | 最大距离 | 中心距离 | 平均距离 | 基于层次聚类步骤 | 族半径 )

您的位置信息如何被利用?——基于位置信息的应用和地理信息匹配算法

您的位置信息如何被利用?——基于位置信息的应用和地理信息匹配算法

【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

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【YashanDB 知识库】为什么 YashanDB 只有 Geometry 类型，没有 Geogrephy 类型

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JanusGraph -- 查询谓词和数据类型（janusgraph Search predicates and data types）

【翻译】图解Janusgraph系列-查询谓词和数据类型（Janusgraph Search Predicates and Data Types）

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