geodistpy

Geodistpy：高速かつ正確な地理空間距離計算

Geodistpyは、稲妻の地理空間距離計算用に設計された強力なPythonライブラリです。このREADMEでは、Geodistpyを他の2つの一般的なライブラリ、GeopyとGeographiclibと比較して、Geodistpyの重要なパフォーマンスの利点を強調します。

• ドキュメント：https：//pawangeek.github.io/geodistpy/
• Github Repo：https：//github.com/pawangeek/geodistpy
• Pypi：https：//pypi.org/project/geodistpy/

速度比較

 # Import libraries
from geopy . distance import geodesic as geodesic_geopy
from geographiclib . geodesic import Geodesic as geodesic_gglib
from geokernels . geodesics import geodesic_vincenty

# Define two coordinates
coord1 = ( 52.5200 , 13.4050 )  # Berlin
coord2 = ( 48.8566 , 2.3522 )   # Paris

# Calculate distance with Geopy (based on Geographiclib)
distance_geopy = geodesic_geopy ( coord1 , coord2 ). meters

# Calculate distance with Geographiclib
distance_gglib = geodesic_gglib . WGS84 . Inverse ( coord1 [ 0 ], coord1 [ 1 ], coord2 [ 0 ], coord2 [ 1 ])[ 's12' ]

# Calculate distance with Geokernels
distance_geokernels = geodesic_vincenty ( coord1 , coord2 )

# Print the results
print ( f"Distance between Berlin and Paris:" )
print ( f"Geopy: { distance_geopy } meters" )
print ( f"Geographiclib: { distance_gglib } meters" )
print ( f"Geokernels: { distance_geokernels } meters" )

1000のランダムサンプルの座標（緯度と経度）を使用して、Geodistpy、Geopy、およびGeographiclibの速度比較を実施しました。目標は、これらの座標間のすべてのペアワイズ距離を計算することでした。

Geopy（Geographiclibの測地線）

• 計算時間：約53.356秒
• 精度：Geographiclibに匹敵します
• ジオピーは広く知られていますが、距離計算では比較的遅いです。

Geographiclib

• 計算時間：約36.824秒
• 精度：高
• Geographiclibは確立されていますが、速度の点でまだ遅れています。

Geodistpy（加速されたヴィンテンティーの逆）

• 計算時間：約0.701秒（初期実行、Numbaコンパイルを含む）および0.393秒（後続の実行）
• 精度：地理的に匹敵する高
• Geodistpyは、最適化されたVincentyの逆法を使用して、ぼやけて速い距離計算を行います。

パフォーマンスの比較

• Geodistpyは、Geopyの78〜142倍高速です。
• geodistpyは、地理学の53〜94倍高速です。

コンテキストと背景

Pythonパッケージgeodistpy 、地理的座標間の距離を含む地理空間計算用に設計された多用途のライブラリです。 Geodesyの原則に基づいて構築されており、GPSおよびマッピングアプリケーションで一般的に使用されるWGS 84座標系を使用しています。

なぜそれが作成されたのか

このパッケージは、地理空間距離の計算を簡素化および標準化するために作成されました。地理的距離の計算は、地球の表面の曲率により複雑になる可能性があり、このライブラリはそれらの複雑さを抽象化し、ユーザーが特定の地理空間タスクに集中できるようにします。

例とアプローチ

geodistpyライブラリを使用するための複数の例とアプローチを調べてみましょう。

例1：2つの座標間の計算距離

 from geodistpy import geodist

# Define two coordinates in (latitude, longitude) format
coord1 = ( 52.5200 , 13.4050 )  # Berlin, Germany
coord2 = ( 48.8566 , 2.3522 )   # Paris, France

# Calculate the distance between the two coordinates in kilometers
distance_km = geodist ( coord1 , coord2 , metric = 'km' )
print ( f"Distance between Berlin and Paris: { distance_km } kilometers" )

例2：複数の座標間の距離の計算

 from geodistpy import greatcircle_matrix

# Define a list of coordinates
coords = [( 52.5200 , 13.4050 ), ( 48.8566 , 2.3522 ), ( 37.7749 , - 122.4194 )]

# Calculate the distance matrix between all pairs of coordinates in miles
distance_matrix_miles = greatcircle_matrix ( coords , metric = 'mile' )
print ( "Distance matrix in miles:" )
print ( distance_matrix_miles )

例3：さまざまなメトリックの操作

geodistpyライブラリを使用すると、メートル、キロメートル、マイル、航海マイルなど、さまざまな距離メトリックを使用できます。 metricパラメーターを指定することにより、簡単にそれらを切り替えることができます。

 from geodistpy import geodist

coord1 = ( 52.5200 , 13.4050 )  # Berlin, Germany
coord2 = ( 48.8566 , 2.3522 )   # Paris, France

# Calculate the distance in meters
distance_meters = geodist ( coord1 , coord2 , metric = 'meter' )

# Calculate the distance in nautical miles
distance_nautical_miles = geodist ( coord1 , coord2 , metric = 'nmi' )

print ( f"Distance in meters: { distance_meters } " )
print ( f"Distance in nautical miles: { distance_nautical_miles } " )

結論

迅速かつ正確な地理空間距離計算を必要とするアプリケーションの場合、Geodistpyが明確な選択です。 GeopyとGeographiclibの両方で優れた速度の改善を提供し、大規模なデータセットまたはリアルタイムの地理空間アプリケーションを含むタスクに最適です。その速度にもかかわらず、GeodistpyはGeographiclibと同等の精度を維持し、高速計算が精度を損なうことを保証します。

Geodistpyを採用することにより、地理空間プロジェクトの効率とパフォーマンスを大幅に向上させることができます。これは、距離計算の速度と精度の両方を求める地理空間の専門家と開発者にとって貴重なツールです。

Geodistpyを開始するには、Geodistpyにアクセスして、包括的な使用法についてドキュメントを調べてください。