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我对 AMPL 进行随机编程有疑问，

目前我有三个场景并在每个解决方案之前分配概率。

现在，如果我将这三个场景问题变成一个 10 个场景问题会怎样。我已经有一个 10*10 的概率矩阵，但我不知道如何分配概率。

我想将我的地图的放大部分添加到原始地图中，并作为最终产品，一张显示原始地图和放大/缩放部分的地图。以meuse数据集为例：

我不确定rasterorrasterVIS包中是否有命令可以将栅格的放大部分添加到原始地图上。我已经尝试过该par功能，但这不起作用。任何建议都会受到欢迎。

我正在使用从数字高程模型中提取路线的高程数据

• new.points 是一个 SpatialPoints 对象，在 mygrid 的 CRS 中转换了大约 7000 个点的坐标（经度/纬度）
• mygrid 是一个包含超过 800 万个元素的 SpatialGridDataFrame
  （更多信息在我的上一个问题中）

在 my.elev 中有几个 NA 值，我调试了我的代码，我发现 new.points 中的几乎所有点都重复了不止一次（在我的路线中，很少有段交叉两次）：
- 第一次出现对应的 my .elev 值正确
- 第二个具有 NA 值（或者有时，一个完全不同的值）

我可以轻松解决消除 new.points 中重复值的问题，但我想知道为什么 over 函数不会为同一点返回相同的值。

我确信这个问题已经在其他地方得到了回答，但我无法通过搜索提出这个问题。

我有代表一个国家内的城市以及每个城市的人口的点。我还有一个县的多边形文件。我想找到每个县内最大城市的位置。

如何才能做到这一点？

这是一些数据

结构（列表（国家= c（“我们”，“我们”，“我们”，“我们”，“我们”，“我们”，“我们”，“我们”，“我们”，“我们”，“我们“,
“我们”, “我们”, “我们”, “我们”, “我们”, “我们”, “我们”, “我们”, “我们”, “我们”, “我们”, “我们”, "us", "us"), City = c("cabarrus", "cox store", "cal-vel", "briarwood townhouses", "barker heights", "davie
十字路口”、“蟹点村”、“杜鹃花”、“切斯特菲尔德”、“查尔斯蒙特”、“康纳”、“三叶草花园”、“科里赫高地”、“卡利森”、“克雷斯特维尤英亩”、“克莱格”、“迦南”公园”，“尚蒂伊”，“贝尔格莱德”，“布里斯十字路口”，“虚张声势”，“巴特纳”，“底部”，“班迪”，“博斯蒂安高地”），AccentCity = c（“Cabarrus”，“Cox Store” , “Cal-Vel”, “Briarwood Townhouses”, “Barker Heights”, “Davie Crossroads”, “Crab Point Village”, “Azalea”, “Chesterfield”, “Charlesmont”, “Connor”, “Clover Garden”, “ Corriher Heights”、“Callisons”、“Crestview Acres”、“Clegg”、“Canaan Park”、“Chantilly”、“Belgrade”、“Brices Crossroads”、“Bluff”、“Butner”、“Bottom”、“Bandy”、“Bostian Heights”）、地区= c（“NC”，“NC”，“NC”，“NC”，“NC”，“NC”，“NC”，“NC”，“NC”，“NC”，“NC”，“NC” 、“NC”、“NC”、“NC”、“NC”、“NC”、“NC”、“NC”、“NC”、“NC”、“NC”、“NC”、“NC”、“ NC"), 人口 = c(NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, A_integer_,NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), Latitude = (35.2369444, 35.275, 36.4291667, 35.295, 35.3111111, 35.8319444, 34.7602778, 35.58, 35.81, 5.9341667, 35.7419444, 36.1883333, 35.5605556, 35.0841667, 35.0213889, 35.8655556, 36.2761111, 36.3016667, 34.88, 34.8186111, 35.8377778, 36.1319444, 36.4747222, 35.6419444, 35.7544444), Longitude = c(-80.5419444, -82.0352778, -78.9694444, -81.5238889, -82.4441667, -80.535 , -76.7305556, -82.4713889, -81.6611111, -81.5127778, -78.1486111, -79.4630556, -80.635, -76.7255556, -80.5427778, -78.8497222, -79.7852778, -76.1711111, -77.2352778, -78.1016667, -82.8580556, -78.7569444, - 80.7741667, -81.09, -80.9294444)), .Names = c("Country", "City", "AccentCity", "地区”, “人口”, “纬度”, “经度”), row.names = c(544L, 889L, 551L, 434L, 190L, 975L, 894L, 147L, 717L, 700L, 831L, 773L, 862L, 559L, 915L, 753L, 584L, 695L, 262L, 437L, 372L, 537L, 406L, 178L, 02L), 类别 = "data.frame")

以及在北卡罗来纳州阅读的一些代码

我想找到每个县内人口最多的城市。对不起，我没有可重复的例子。如果我这样做了，我会得到答案！

新手 R 程序员努力将空间组件添加到大型数据集 (>1500 obs)

给定一个列表：观测值、对应的 x/y 点（不是纬度/经度）和属性；我如何编写一个算法来返回给定半径（10）内所有观测值的变量“Z”之和。我需要对每次观察都这样做。

简化的数据头如下：

任何援助将不胜感激。谢谢。

我有 8 个形状文件，每个文件都包含许多河流流域的轮廓。我使用了 rgdal、rgeos 和 sp 的组合来读取这些并形成 8 个 SpatialPolygonsDataFrame 对象的列表。我使用的代码如下：

如何将 8 个元素组合all.catchments成一个 SpatialPolygonsDataFrame 对象？

我为大约 1000 个人中的每一个提供了一堆位置。总数据集过去约为 250 万，我的处理脚本运行大约需要 20 个小时。然而，现在，我有 2400 万个观察结果，我认为我需要清理我的代码，如果可以的话，也许可以使用并行处理。

对于每个点，我想找到最近的多边形（大多数点不在多边形中）和该多边形的距离。这些点主要是海上观测，多边形是离点最近的沿海（美国）县。

我一直在使用 rgeos 包中的 gDistance 函数来执行此操作，并且一直在运行一系列循环（我知道，我知道）以分解我每个人的处理。我花了很多时间试图弄清楚如何以某种方式将其移动到 plyr/dplyr 语法中，但无法完全理解。我认为部分问题与我的对象类 SpatialPoint 和 SpatialPoylgonDataFrames 有关。

我将不胜感激人们可能提出的任何建议。

我的 R 数据中保存了一些形状文件。我首先执行以下

library(sp)

然后运行以下代码：

我想要从这段代码中得到一个 PDF 文件，其中多个形状文件将绘制在多个面板中。但是，此代码没有给出任何输出。代码有什么问题？

虽然有许多类似的主题（例如这里和这里），但我的最终目标与我在 SO 上看到的其他问题略有不同。作为参考，我使用的是 R v 3.1.0。

我有两个矩阵。每个都包含点的坐标。第一个 ( A ) 包含 2,107,377 个点，第二个 ( B ) 包含 26,577 个点。

我想在 B 中找到A中每个点最接近的点。也就是说，我想计算A中的点 1 和B中的每个点之间的距离（26,577 距离），并存储最小值。我想为A中的每个点（2,107,377 最小值）执行此操作。目标是根据B中最接近的点将A中的点组合在一起。因此，B中的一些点将不会被分配；而其他人（很多）将被分配给A中的多个点。

我努力了：

但遇到了内存分配问题（无法分配 >16 Mb 的向量）。

我现在正在运行一个 for 循环：

但是，我预计，这将导致相同的结果，只是速度更慢。

在尝试完全不同的方法（也许学习raster包）之前，我想，我会看看是否有人有任何想法。

在 RI 中有一个带有重复点（坐标和属性）的 SpatialPointsDataFrame，我想删除所有具有相同数据的点...

我在sp包中找到了该remove.duplicates()功能，但它似乎只在位置上删除......还有其他方法吗？

谢谢你

E.