计算后续位置之间的欧几里得距离答案

【问题标题】：Computing Euclidean distances between subsequent positions计算后续位置之间的欧几里得距离
【发布时间】：2013-08-22 19:33:50
【问题描述】：

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。This question 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() 对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中提取一次性矩阵元素。

【问题讨论】：

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标签： r euclidean-distance

【解决方案1】：

类似

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

应该可以。这里的关键是diff 函数，它给出了向量中连续项之间的差异

【讨论】：

【解决方案2】：

另一种方法，只是为了好玩：

sqrt(apply(apply(dff[,c("X","Y")], 2, diff)^2, 1, sum))

【讨论】：