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Python で一連の GPS 座標を分析する必要があります。最も頻繁に使用される場所を特定する必要があります。GPS データの精度の問題を考えると、位置の精度はあまり高くありません。説明が難しい (そして Google で情報を検索する) ため、例:

  • 自宅から職場まで毎日車で 2 か月間
  • 旅行ごとにGPSロガーを開始し、旅行の終わりで停止します
  • たまには別のところに行く

スクリプトを実行すると、ドライブが開始および停止した座標を分析する必要があります。位置半径の精度を 20m とすると、最も頻繁に使用される場所は自宅と職場 (それぞれ半径 20m) であることがわかります。 ）。この半径内のどこに駐車したかは問題ではありません。

そのような操作を実行できるPythonのライブラリはありますか? おすすめは何ですか？

ありがとう

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行く場所に主に関心がある場合は、各ドライブから最初と最後のポイントを取得することを検討し、 x時間以上そこにいる場合にのみ中間ポイントを取得することを検討してください。おそらく、最後のk個のデータポイントでのその時点での平均速度がしきい値よりも低い場合. これにより、クラスタリング手法 ( k-means クラスタリングなど) の適用がはるかに簡単になります。

便利な場合があるのは、おおよその最近傍を使用して、特定のポイントに対して比較的近いポイントのコレクションを見つけることです。

グラフィックスからページを取得するには、すべてのデータ ポイントのスペースに高解像度のグリッドを重ね合わせて、各ポイントに対してこのグリッド上に小さな半径のスプラットを作成することもできます。感嘆符を追加するたびに、その時点で費やした時間を累積し、累積時間が最も長いグリッド内のポイントを追跡できます。

于 2013-03-25T20:29:36.670 に答える
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最も頻繁に使用される場所を数えるための簡単な方法は、緯度/経度の小数点の後の最初の 3 桁のみを使用するか、コンマの後の 3 桁に丸めることです。

赤道で:

4 桁: 11 m
3 桁 111m
2 桁 1.1km
1 桁 11.1km
0 桁 111.111 km (2 つの子午線間の距離): 40 000 000 / 360

次に、ハッシュテーブルとして使用し、たとえば 1000 を掛けて小数点 3 桁を取り除き、ハッシュテーブルに java.awt.Point として格納します。

より良い解決策がありますが、これが最初のアイデアです。

于 2013-03-25T20:25:53.077 に答える