我有两个csv数据集,正在尝试合并在一起。第一个数据集包含非常规的城市名称(即:曼哈顿或皇后区,应该是纽约)及其纬度/经度。第二个数据集包含常规城市名称及其纬度/经度数据。我需要将这两个数据集合并在一起,以便数据集1中的非常规城市名称与基于最接近的纬度/经度的常规城市名称(数据集2)相匹配。
有人能指导我如何编程解决这个问题吗?
谢谢
数据集1示例:
city state latitude longitude
Manhattan NY 42.436503 -71.608599
Long Island NY 54.266667 -6.916667
East Los Angeles CA 56.2
我有两个向量,比方说x=[2,4,6,7]和y=[2,6,7,8],我想要找到每个对应对之间的欧几里德距离,或者任何其他实现的距离。那将是dist=[0, 2, 1, 1]。
当我尝试
dist = scipy.spatial.distance.cdist(x,y, metric='sqeuclidean')
或
dist = [scipy.spatial.distance.cdist(x,y, metric='sqeuclidean') for x,y in zip(x,y)]
我得到了
ValueError: XA must be a 2-dimension
我正在用java开发一个基于瓦片的挖掘者游戏,我希望在玩家周围使用渐变照明,想想Terraria。我目前只是将一个图像与一个矩形重叠,这个矩形上的alpha是我想要的亮度(0.01=black,1=bright),工作正常。我需要帮助的不是我如何设置光照,而是如何编写一个紧凑而有效的算法,让我在离玩家越近的地方得到一个更大的数字,而在离玩家越远的地方得到一个较小的数字。数字应在(1 - 0.01)范围内。每次玩家移动时,我都会调用下面的方法:
public void calculateBlockBrightness(int playerInRow, int playerInCol) {
问题:是什么算法/或算法的使用来检查地理点(纬度和经度)是否属于"geo rect“(由经络连接的4个地理点)?
起初,我认为这是简单的投影加二维平面索引算法,比如r-树,但是这些数据库是如何处理南极/北极和/或-180和180经度附近的点的。
例如,让我们的观点是(0, E 180),而矩形是(N 1, W 179), (N 1, E 179), (S 1, E 179), (S 1, E 179),
其中N=北,E=东,W=西,S=南。
如果将矩形映射到,则得到:
(-126799830,5434036),(139214148,6832332),
(-126799830,-1648