9

我有一长串经度值（len(Lon) = 420481）和另一个纬度值。我想找到经度最小值对应的纬度。

我试过：

SE_Lat = [Lat[x] for x,y in enumerate(Lon) if y == min(Lon)]

但这需要很长时间才能完成。

有谁知道更有效的方法？

或许你对此也有一个建议：我现在尝试找到一个新经度最接近的对应纬度，这个新经度不在原来的经度向量中。我试过这个：

minDiff = [min(abs(x - lon_new) for x in lons)] # not very quick, but works
[(lat,lon) for lat,lon in izip(lats,lons) if abs(lon-lon_new)==minDiff]

最后一行抛出错误，因为有多个匹配项。我目前不知道如何只找到一个值，让我们说第一个。任何帮助是极大的赞赏！

4

6 回答 6

7

我可以推荐 numpy 吗？

import numpy
nplats = numpy.array(lats)
nplons = numpy.array(lons)

# this part is 20x faster than using the built-in python functions
index = numpy.argmin(nplats)

print nplats[index], nplons[index]

这比 min(izip()) 解决方案快得多（使用 420481 随机创建的记录时使用我的设置约 20 倍），当然您需要将数据值存储在 numpy 中以利用这种加速。

于 2011-05-18T13:34:05.287 回答
6 
min(itertools.izip(Lat, Lon), key=operator.itemgetter(1))[0]
于 2011-05-18T12:31:06.297 回答
4

与其直接使用解决此问题的众多替代方案之一（可以在其他答案中看到），不如列举为什么原始示例中的代码如此缓慢。

SE_Lat = [Lat[x] for x,y in enumerate(Lon) if y == min(Lon)]

我们从 OP 得知len(Lon) == 420481. 现在，找到最小值是一个 O(N) 操作（您必须至少查看每个值一次）。在列表推导中，每次迭代都会重新评估条件。上面的代码在每次通过循环时重新计算最小值，将原本应该是 O(N) 的操作变为 O(N^2)（在这种情况下只有 1770亿次迭代）。

简单地将结果缓存min(Lon)在一个局部变量中并在循环条件中使用它而不是每次迭代都重新计算它可能会将运行时降低到可接受的水平。

但是，我个人会采用的方式（假设我以后想要所有的纬度、经度和索引）：

min_longitude, min_index = min(longitude, index for index, longitude in enumerate(Lon))
min_latitude = Lat[min_index]

There are plenty of possibilities though, and which one is best will vary based on the exact use case.

于 2011-05-18T13:39:27.387 回答
0 
pairs = zip(latitudes, longitudes)
minLonPair = min(pairs, key=lambda p:p[1])
print(minLonPair[0])

根据 Ignacio 的解决方案，如果您使用的是 python2，您将希望使用izip而不是zip. 然而，这对于您在 python2 中所做的一切都是正确的。

于 2011-05-18T12:30:52.643 回答
0

这是我原来的答案：

>>> lats = [1,2,3,4]
>>> lons = [5,4,8,9]
>>> from itertools import izip
>>> min(izip(lats,lons), key=lambda x:x[1])
(2, 4)

但是我看到 OP 似乎允许在最小 lon 值下进行多个匹配，为此，我认为没有单行。诀窍是，您只想找到一次 min(lons)，而不是每个 lat,lon 对一次：

>>> lats = [1,2,3,4]
>>> lons = [5,4,8,4]
>>> minlon = min(lons)
>>> [(lat,lon) for lat,lon in izip(lats,lons) if lon==minlon]
[(2, 4), (4, 4)]

这个单线可能对你有用，因为 lambda 参数 minlon 应该只计算一次：

>>> filter(lambda latlon,minlon=min(lons):latlon[1]==minlon, izip(lats,lons))
[(2, 4), (4, 4)]

不确定它在 420481 元素列表上的效果如何。为了可读性和长期支持，我可能会选择更明确的 2-liner 解决方案。

最后一点：有时你只能通过一个序列，例如当它是一个迭代器或生成器的输出时。为了支持多个匹配并且只通过两个列表，这是我能做的最好的：

from itertools import izip

def get_lats_at_min_lon(lats, lons):
    minlon = 200
    minlats = []
    for lat,lon in izip(lats, lons):
        if lon < minlon:
            minlats = [lat]
            minlon = lon
        elif lon == minlon:
            minlats.append(lat)
    return minlon, minlats

lats = iter([1,2,3,4])
lons = iter([5,4,8,4])

print get_lats_at_min_lon(lats,lons)

印刷：

(4, [2, 4])
于 2011-05-18T12:32:45.020 回答
0

只需首先找到索引：

index = min(enumerate(Lon), key=operator.itemgetter(1))[1] 
Lat[index]
于 2011-05-18T12:36:53.417 回答