R:计算大距离矩阵的更快方法

Question

我正在计算球体上大量位置（5000）之间的距离矩阵（使用哈弗正距离函数）。

这是我的代码：

require(geosphere)
x=rnorm(5000)
y=rnorm(5000)
xy1=cbind(x,y)

计算距离矩阵所需的时间为

 system.time( outer(1:nrow(xy1), 1:nrow(xy1), function(i,j) distHaversine(xy1[i,1:2],xy1[j,1:2])))

执行该程序所需的时间很长。任何建议如何减少完成这项工作的时间消耗！谢谢。

Answer 1

尝试geosphere包中的内置函数？

z <- distm( xy1 )

distm()的默认距离函数 - 计算一组点之间的距离矩阵 - 是Haversine （"distHaversine" ）公式，但您可以使用fun参数指定另一个公式。

在我的 2.6GHz Core i7 rMBP 上，这大约需要 5 秒才能获得 5,000 点。

Answer 2

我在下面添加了一个使用空间风险包的解决方案。该软件包中的关键函数是用C++（Rcpp）编写的，因此非常快。

library(geosphere)
library(spatialrisk)
library(data.table)
x=rnorm(5000)
y=rnorm(5000)
xy1 = data.table(x,y)
# Cross join two data tables
coordinates_dt <- optiRum::CJ.dt(xy1, xy1)
system.time({
  z <- distm( xy1 )
})
# user  system elapsed 
# 14.163   3.700  19.072 
system.time({
  distances_m <- coordinates_dt[, dist_m := spatialrisk::haversine(y, x, i.y, i.x)]
})
# user  system elapsed 
# 2.027   0.848   2.913