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我有由 X 和 Y 坐标对组成的大型数据框，并希望计算连续坐标之间的欧几里得距离（最小尺寸约为 2000 对坐标）。

因此，我想计算第 1 行到第 2 行、第 2 行到第 3 行、第 3 行到第 4 行等 的距离。这个问题很好地展示了如何计算轨道数据的第一个点和最后一个点之间的欧几里得距离，但我的数据是更接近：

dff <- structure(list(A = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), T = 0:5, X = c(668L, 670L, 672L, 674L, 676L, 678L), Y = c(259L, 259L, 259L, 259L, 259L, 260L), V = c(NA, 0, 0, 0, 0, 0)), .Names = c("A", "T", "X", "Y", "V"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

似乎应该有一种方法可以创建一个循环来执行此操作，但我不确定如何下标。使用dist()这种大小的数据集的计算要求很高，无论如何我也不确定如何从对角线上提取一次性的矩阵元素。

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就像是

sqrt(diff(dff$X)^2 + diff(dff$Y)^2)

应该管用。这里的关键是diff函数，它给出向量中连续项之间的差异

于 2013-08-20T16:32:08.563 回答
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另一种方法，只是为了好玩：

sqrt(apply(apply(dff[,c("X","Y")], 2, diff)^2, 1, sum))
于 2013-08-20T19:34:09.870 回答