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我有一个 CSV 文件，其中的点由 lat/long（~10K 点）标记。我想搜索用户/指定纬度/经度坐标的给定距离内的所有点 - 例如，曼哈顿的质心。

我对编程和数据库很陌生，所以这可能是一个基本问题。如果是这样，我很抱歉。在不使用数据库的情况下在纯 Python 中执行此搜索是否高效？例如，我可以简单地将 CSV 读入内存并使用 Python 脚本进行搜索吗？如果它是高性能的，它会随着点数的增加而很好地扩展吗？

或者这在 Python 中根本不可行，我需要使用支持地理空间查询的数据库进行调查？

此外，我如何理解这些类型的计算的性能，以便我可以对此产生良好的直觉？

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这在没有任何数据库的 python 中绝对是可能的。我肯定会推荐使用 numpy。我会做以下事情：

  1. 将所有点从 csv 读入一个 numpy 数组
  2. 计算每个点到给定点的距离
  3. 对距离进行排序或简单地使用 argmin 找到距离最小的那个

因为所有计算都是矢量化的，所以它们以接近 C 的速度发生。

使用一台正常的计算机，I/O 将需要大约 2-3 秒，而计算将需要不到 100-200 毫秒。

在数学方面，你可以试试http://en.wikipedia.org/wiki/Haversine_formula

于 2013-08-09T21:55:57.883 回答