distance

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    假设我有一个500万个点的目录,其3D空间中的x,y,z位置。对于这500万个点中的每一个,我想找到最接近它的10个点(直接的3D欧几里得距离公式)。在Python中,如果我对表中的每个元素执行一个简单的for循环,并在for循环中执行一个数组操作(而不是循环的第二个操作)以查找当前点和所有其他点之间的距离在目录中,这将需要几天/周。我试过一些涉及排序和计算点之间距离的东西,每个表格元素周围只有+

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    此问题可能已被重复。但即使经历了前面的链接,我也无法解决这个问题。 我试图使用formatDistData()函数从无人盯防的包装,但是,运行代码 yDat <- formatDistData(Detects1, distCol="distance", transectNameCol="transect", dist.breaks=db) ,当我得到一个错误说"The distances mu

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    我写了下面的程序打印出一个以a=0,b=1等开头的字母。有人可能请指出为什么使用std :: distance打印出一个空白的-以及我如何摆脱它? // Example program #include <iostream> #include <string> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; i

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    我有两个下三角矩阵与成对地理距离(m1)和另一个与成对遗传距离(m2)。 m1看起来是这样的: SiteA SiteB SiteC SiteA 0.00 SiteB 51 0.00 SiteC 207 61 0.00 m2看起来是这样的: pops 1, 2, 3, 1,

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    我有这样的一个功能: Location locFirstLocation = lastLocations.get(0); LatLngBounds bounds = Utils.boundsForLocations(lastLocations); LatLng middle = bounds.getCenter(); Utils.boundsForLocations看起来是这样的: pub

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    想象一下xy坐标的小数据集。这些点由一个名为indexR的变量组成,共有3组。所有的xy坐标都是相同的单位。数据看起来大致像这样: # A tibble: 61 x 3 indexR x y <dbl> <dbl> <dbl> 1 1 837 924 2 1 464 661 3 1 838 132 4 1 245 882 5 1 1161 604 6

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    在Matlab中,我有两个包含坐标的相当大的矩阵(A和B)。两条线代表x和y,每列代表笛卡尔坐标(x; y)。 现在我想存储矩阵B中所有比1(米)更接近矩阵A中任意点的点。 我可以遍历所有的数据,但它非常耗时(矩阵是2x800000)。 有什么办法可以提升性能吗? 这是我当前的代码结构: new_vec = [0;0]; for i=1:length(A) cur_x = A(1, i

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    我有一个具有约5000个节点的双向加权图表 我有一个“重要”节点(100左右)列表。给定一个起始节点和一个结束节点,如何找到这两个节点之间的最短距离,这两个节点至少通过一个“重要”节点。请注意,没有负面的边缘。我实现了dijkstra的算法来找到给定两个节点的最短距离。我知道如何解决这个问题的唯一方法是查看重要节点列表,找到所有重要节点从开始 - >重要节点#1 - >结束的距离,然后取最小值。有

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    var miles = 120; if (miles > 0 && miles < 10) { miles = miles*50; } if (miles > 10 && miles < 40) { miles = ((miles-10)*1.5)+(10*50); } if (miles > 40 && miles < 100) { miles

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    我希望这个div从A点到B点,反之亦然。问题是dist变量(距离)永远不会变为0,它通常是1或-1(或其他一些其他值的范围),这会导致div陷入僵局而无法到达任何地方。在我完整的代码中,每当我打开页面时,点A和B的位置都是随机的。 下面的例子重现了这个问题。 要按预期设置工作#pointA { top: 5px; left: 5px; } | #pointB { top: 5px; left: 1