geopandas.GeoSeries.frechet_distance#

GeoSeries.frechet_distance(other, align=None, densify=None)[来源]#

返回一个 Series，包含与对齐的 other 的弗雷歇距离。

Fréchet距离是一种相似性度量：它是A中任何点与B中最近点之间的最大距离。离散距离是这种度量的近似值：只有顶点被考虑。参数densify通过在计算距离之前将顶点之间的线段拆分，使这种近似变得不那么粗糙。

Fréchet 距离沿其各自的曲线不断变化，曲线的方向是重要的。这使得它比 Hausdorff 距离成为曲线或表面匹配的更佳相似度度量。

该操作以一对一的行方式进行：

Parameters:

otherGeoSeries or geometric object: 要查找距离的Geoseries（逐元素）或几何对象。
alignbool | None (default None): 如果为真，则根据其索引自动对齐GeoSeries。如果为假，则保留元素的顺序。 None默认为真。
densifyfloat (default None): 一个介于 0 和 1 之间的值，它将线字符串的每个子段分割成相等长度的段，使逼近变得不那么粗糙。一个密集值为 0.5 将在每对点之间添加一个中间点。一个密集值为 0.25 将在每对点之间的每个四分之一处添加一个点。

Returns:

Series (float)

示例

>>> from shapely.geometry import Polygon, LineString, Point
>>> s = geopandas.GeoSeries(
...     [
...         Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1)]),
...         Polygon([(0, 0), (-1, 0), (-1, 1)]),
...         LineString([(1, 1), (0, 0)]),
...         Point(0, 0),
...     ],
... )
>>> s2 = geopandas.GeoSeries(
...     [
...         Polygon([(0.5, 0.5), (1.5, 0.5), (1.5, 1.5), (0.5, 1.5)]),
...         Point(3, 1),
...         LineString([(1, 0), (2, 0)]),
...         Point(0, 1),
...     ],
...     index=range(1, 5),
... )

>>> s
0      POLYGON ((0 0, 1 0, 1 1, 0 0))
1    POLYGON ((0 0, -1 0, -1 1, 0 0))
2               LINESTRING (1 1, 0 0)
3                         POINT (0 0)
dtype: geometry

>>> s2
1    POLYGON ((0.5 0.5, 1.5 0.5, 1.5 1.5, 0.5 1.5, ...
2                                          POINT (3 1)
3                                LINESTRING (1 0, 2 0)
4                                          POINT (0 1)
dtype: geometry

我们可以检查GeoSeries中每个几何体与单个几何体的Frechet距离：

>>> point = Point(-1, 0)
>>> s.frechet_distance(point)
0    2.236068
1    1.000000
2    2.236068
3    1.000000
dtype: float64

我们还可以逐行检查两个GeoSeries。上面的GeoSeries具有不同的索引。我们可以根据索引值对齐两个GeoSeries，并使用具有相同索引的元素，使用 align=True，或者忽略索引并根据它们的匹配顺序使用元素，使用 align=False：

>>> s.frechet_distance(s2, align=True)
0         NaN
1    2.121320
2    3.162278
3    2.000000
4         NaN
dtype: float64
>>> s.frechet_distance(s2, align=False)
0    0.707107
1    4.123106
2    2.000000
3    1.000000
dtype: float64

我们还可以设置一个 densify 值，它是介于 0 和 1 之间的浮动值，表示在密集化时，将用于点之间距离的每对点之间距离的分数。

>>> l1 = geopandas.GeoSeries([LineString([(0, 0), (10, 0), (0, 15)])])
>>> l2 = geopandas.GeoSeries([LineString([(0, 0), (20, 15), (9, 11)])])
>>> l1.frechet_distance(l2)
0    18.027756
dtype: float64
>>> l1.frechet_distance(l2, densify=0.25)
0    16.77051
dtype: float64

geopandas.GeoSeries.frechet_distance#

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