如何一次计算指定坐标和二维X射线数据之间的欧几里德距离(无for循环)
我编写了以下代码。但是,如果数据大小变大,该脚本的速度就会变慢。没有for循环,我如何做同样的事情
import math
import xarray as xr
import numpy as np
#set the specified lat, lon
specific_lat = 15
specific_lon = 65
#create sample xarry data
lat = [0, 10, 20]
lon = [50, 60, 70, 80]
#sample data
test_data = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
#to xarray
data_xarray = xr.DataArray(test_data, dims=("lat","lon"), coords={"lat":lat, "lon":lon})
#calculate distance
xarray_distance = data_xarray #copy
xarray_distance.data[:,:] = 0.0 #zero-reset
for lat in data_xarray.lat.data:
for lon in data_xarray.lon.data:
xarray_distance.loc[{"lat":lat,"lon":lon}] = math.sqrt((lat- spec_lat)**2 + (lon - spec_lon)**2)
print(xarray_distance)
#<xarray.DataArray (lat: 3, lon: 4)>
#array([[21, 15, 15, 21],
# [15, 7, 7, 15],
# [15, 7, 7, 15]])
#Coordinates:
# * lat (lat) int64 0 10 20
# * lon (lon) int64 50 60 70 80
首先,
xarray_distance = data_xarray
不复制对象。两个名称将看到相同的对象以及对其进行的任何更改。对于副本,您需要执行data_xarray.copy()
现在,您不需要使用循环,而是希望利用numpy的矢量化和广播功能一次性创建2D阵列,并将其设置为xarray的对象数据
结果
您会注意到数据是浮动的,考虑到它们所代表的内容,它们可能应该是浮动的。如果您希望将它们保存在原始数据类型中,请替换为
与
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