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Fast Haversine近似（Python /パンダ）

Pandasデータフレームの各行には、2ポイントの緯度/経度座標が含まれます。以下のPythonコードを使用して、多くの（ ）行の非常に長い時間がかかります！

2つのポイントは50マイル未満離れており、精度はそれほど重要ではないことを考慮すると、計算を高速化することは可能ですか？

from math import radians, cos, sin, asin, sqrt
def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points 
    on the earth (specified in decimal degrees)
    """
    # convert decimal degrees to radians 
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
    # haversine formula 
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
    c = 2 * asin(sqrt(a)) 
    km = 6367 * c
    return km


for index, row in df.iterrows():
    df.loc[index, 'distance'] = haversine(row['a_longitude'], row['a_latitude'], row['b_longitude'], row['b_latitude'])
pythonnumpypandasgishaversine
29
Nyxynyx

同じ関数のベクトル化されたnumpyバージョンを次に示します。

import numpy as np

def haversine_np(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points
    on the earth (specified in decimal degrees)

    All args must be of equal length.    

    """
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(np.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1

    a = np.sin(dlat/2.0)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2.0)**2

    c = 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))
    km = 6367 * c
    return km

入力はすべて値の配列であり、数百万のポイントを即座に実行できる必要があります。要件は、入力がndarraysであるが、pandasテーブルの列が機能することです。

たとえば、ランダムに生成された値の場合：

>>> import numpy as np
>>> import pandas
>>> lon1, lon2, lat1, lat2 = np.random.randn(4, 1000000)
>>> df = pandas.DataFrame(data={'lon1':lon1,'lon2':lon2,'lat1':lat1,'lat2':lat2})
>>> km = haversine_np(df['lon1'],df['lat1'],df['lon2'],df['lat2'])

Pythonでは、データの配列をループするのが非常に遅くなります。 Numpyは、データ配列全体を操作する機能を提供します。これにより、ループを回避し、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。

これは vectorization の例です。

66
derricw

単に説明のために、@ ballsdotballsからの回答でnumpyバージョンを取得し、ctypes経由で呼び出されるコンパニオンC実装も作成しました。 numpyは非常に最適化されたツールであるため、Cコードが同じくらい効率的である可能性はほとんどありませんが、多少近いはずです。ここでの大きな利点は、C型を使用して例を実行することで、独自のC関数をPythonにオーバーヘッドをかけずに接続する方法を確認するのに役立ちます。これは特に素晴らしいです。 PythonでなくCソースで小さな部分を書くことで、大きな計算の小さな部分を最適化するだけの場合。ほとんどの場合、numpyを使用するだけで問題は解決しますが、そうしない場合は'numpyのすべては本当に必要ではなく、いくつかのコード全体でnumpyデータ型の使用を要求するカップリングを追加したくないので、ビルド済みにドロップダウンする方法を知ることは非常に便利です-in ctypesライブラリで、自分で実行します。

まず、haversine.cというCソースファイルを作成しましょう。

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>

int haversine(size_t n, 
              double *lon1, 
              double *lat1, 
              double *lon2, 
              double *lat2,
              double *kms){

    if (   lon1 == NULL 
        || lon2 == NULL 
        || lat1 == NULL 
        || lat2 == NULL
        || kms == NULL){
        return -1;
    }

    double km, dlon, dlat;
    double iter_lon1, iter_lon2, iter_lat1, iter_lat2;

    double km_conversion = 2.0 * 6367.0; 
    double degrees2radians = 3.14159/180.0;

    int i;
    for(i=0; i < n; i++){
        iter_lon1 = lon1[i] * degrees2radians;
        iter_lat1 = lat1[i] * degrees2radians;
        iter_lon2 = lon2[i] * degrees2radians;
        iter_lat2 = lat2[i] * degrees2radians;

        dlon = iter_lon2 - iter_lon1;
        dlat = iter_lat2 - iter_lat1;

        km = pow(sin(dlat/2.0), 2.0) 
           + cos(iter_lat1) * cos(iter_lat2) * pow(sin(dlon/2.0), 2.0);

        kms[i] = km_conversion * asin(sqrt(km));
    }

    return 0;
}

// main function for testing
int main(void) {
    double lat1[2] = {16.8, 27.4};
    double lon1[2] = {8.44, 1.23};
    double lat2[2] = {33.5, 20.07};
    double lon2[2] = {14.88, 3.05};
    double kms[2]  = {0.0, 0.0};
    size_t arr_size = 2;

    int res;
    res = haversine(arr_size, lon1, lat1, lon2, lat2, kms);
    printf("%d\n", res);

    int i;
    for (i=0; i < arr_size; i++){
        printf("%3.3f, ", kms[i]);
    }
    printf("\n");
}

Cの規則を守ろうとしていることに注意してください。サイズ変数にsize_tを使用して、参照によってデータ引数を明示的に渡し、渡された入力の1つを変更して、終了時に予期されるデータが含まれるようにhaversine関数が機能することを期待します関数は実際に整数を返します。これは、関数の他のCレベルのコンシューマーが使用できる成功/失敗フラグです。

Python内でこれらの小さなC固有の問題をすべて処理する方法を見つける必要があります。

次に、関数のnumpyバージョンをいくつかのインポートといくつかのテストデータと共にhaversine.pyというファイルに入れましょう。

import time
import ctypes
import numpy as np
from math import radians, cos, sin, asin, sqrt

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points 
    on the earth (specified in decimal degrees)
    """
    # convert decimal degrees to radians 
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(np.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
    # haversine formula 
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = (np.sin(dlat/2)**2 
         + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2)**2)
    c = 2 * np.arcsin(np.sqrt(a)) 
    km = 6367 * c
    return km

if __name__ == "__main__":
    lat1 = 50.0 * np.random.Rand(1000000)
    lon1 = 50.0 * np.random.Rand(1000000)
    lat2 = 50.0 * np.random.Rand(1000000)
    lon2 = 50.0 * np.random.Rand(1000000)

    t0 = time.time()
    r1 = haversine(lon1, lat1, lon2, lat2)
    t1 = time.time()
    print t1-t0, r1

0〜50の間でランダムに選択される緯度と経度（度単位）を作成することを選択しましたが、この説明ではそれほど重要ではありません。

次に行う必要があるのは、Pythonで動的にロードできるようにCモジュールをコンパイルすることです。私はLinuxシステムを使用しています（Googleで他のシステムの例を簡単に見つけることができます）。そのため、私の目標はhaversine.cを共有オブジェクトにコンパイルすることです。

gcc -shared -o haversine.so -fPIC haversine.c -lm

また、実行可能ファイルにコンパイルして実行し、Cプログラムのmain関数が表示するものを確認できます。

> gcc haversine.c -o haversine -lm
> ./haversine
0
1964.322, 835.278,

共有オブジェクトhaversine.soをコンパイルしたので、ctypesを使用してPythonにロードできます。これを行うにはファイルへのパスを指定する必要があります：

lib_path = "/path/to/haversine.so" # Obviously use your real path here.
haversine_lib = ctypes.CDLL(lib_path)

haversine_lib.haversineは、Python関数とほぼ同じように機能します。ただし、入力と出力が正しく解釈されるようにするために、手動で型をマーシャリングする必要がある場合があります。

numpyは実際にこのための素晴らしいツールを提供します。ここで使用するのはnumpy.ctypeslibです。pointer typeを作成して、numpy.ndarraysをこれらのctypes- loaded関数に渡します。ポインター。コードは次のとおりです。

arr_1d_double = np.ctypeslib.ndpointer(dtype=np.double, 
                                       ndim=1, 
                                       flags='CONTIGUOUS')

haversine_lib.haversine.restype = ctypes.c_int
haversine_lib.haversine.argtypes = [ctypes.c_size_t,
                                    arr_1d_double, 
                                    arr_1d_double,
                                    arr_1d_double,
                                    arr_1d_double,
                                    arr_1d_double]

haversine_lib.haversine関数プロキシに、必要な型に従って引数を解釈するように指示していることに注意してください。

さて、それをテストするためにfrom Python残っているのは、サイズ変数と、（Cコードのように）変化する配列を作成して、結果データ、それから呼び出すことができます：

size = len(lat1)
output = np.empty(size, dtype=np.double)
print "====="
print output
t2 = time.time()
res = haversine_lib.haversine(size, lon1, lat1, lon2, lat2, output)
t3 = time.time()
print t3 - t2, res
print type(output), output

__main__のhaversine.pyブロックにすべてをまとめると、ファイル全体は次のようになります。

import time
import ctypes
import numpy as np
from math import radians, cos, sin, asin, sqrt

def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points 
    on the earth (specified in decimal degrees)
    """
    # convert decimal degrees to radians 
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(np.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
    # haversine formula 
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = (np.sin(dlat/2)**2 
         + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2)**2)
    c = 2 * np.arcsin(np.sqrt(a)) 
    km = 6367 * c
    return km

if __name__ == "__main__":
    lat1 = 50.0 * np.random.Rand(1000000)
    lon1 = 50.0 * np.random.Rand(1000000)
    lat2 = 50.0 * np.random.Rand(1000000)
    lon2 = 50.0 * np.random.Rand(1000000)

    t0 = time.time()
    r1 = haversine(lon1, lat1, lon2, lat2)
    t1 = time.time()
    print t1-t0, r1

    lib_path = "/home/ely/programming/python/numpy_ctypes/haversine.so"
    haversine_lib = ctypes.CDLL(lib_path)
    arr_1d_double = np.ctypeslib.ndpointer(dtype=np.double, 
                                           ndim=1, 
                                           flags='CONTIGUOUS')

    haversine_lib.haversine.restype = ctypes.c_int
    haversine_lib.haversine.argtypes = [ctypes.c_size_t,
                                        arr_1d_double, 
                                        arr_1d_double,
                                        arr_1d_double,
                                        arr_1d_double,
                                        arr_1d_double]

    size = len(lat1)
    output = np.empty(size, dtype=np.double)
    print "====="
    print output
    t2 = time.time()
    res = haversine_lib.haversine(size, lon1, lat1, lon2, lat2, output)
    t3 = time.time()
    print t3 - t2, res
    print type(output), output

Pythonとctypesバージョンを別々に実行して時間を計り、結果を出力するために実行します。

python haversine.py

表示されるもの：

0.111340045929 [  231.53695005  3042.84915093   169.5158946  ...,  1359.2656769
  2686.87895954  3728.54788207]
=====
[  6.92017600e-310   2.97780954e-316   2.97780954e-316 ...,
   3.20676686e-001   1.31978329e-001   5.15819721e-001]
0.148446083069 0
<type 'numpy.ndarray'> [  231.53675618  3042.84723579   169.51575588 ...,  1359.26453029
  2686.87709456  3728.54493339]

予想どおり、numpyバージョンはわずかに高速です（長さ100万のベクトルでは0.11秒）が、高速でダーティなctypesバージョンは前かがみになりません。同じデータで0.148秒とかなりいいです。

これをPythonの素朴なforループソリューションと比較しましょう。

from math import radians, cos, sin, asin, sqrt

def slow_haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    n = len(lon1)
    kms = np.empty(n, dtype=np.double)
    for i in range(n):
       lon1_v, lat1_v, lon2_v, lat2_v = map(
           radians, 
           [lon1[i], lat1[i], lon2[i], lat2[i]]
       )

       dlon = lon2_v - lon1_v 
       dlat = lat2_v - lat1_v 
       a = (sin(dlat/2)**2 
            + cos(lat1_v) * cos(lat2_v) * sin(dlon/2)**2)
       c = 2 * asin(sqrt(a)) 
       kms[i] = 6367 * c
    return kms

これを他のファイルと同じPythonファイルに入れて、同じ百万要素のデータで時間を計ると、私のマシンでは一貫して約2.65秒の時間が表示されます。

したがって、ctypesにすばやく切り替えることで、速度を約18倍に向上させることができます。裸の連続データにアクセスすることでメリットが得られる多くの計算では、これよりもはるかに高いゲインが得られることがよくあります。

非常に明確にするために、私はこれをnumpyを使用するよりも優れたオプションとして承認していません。これはまさにnumpyが解決するために構築された問題なので、（a）アプリケーションにctypesデータ型を組み込むことが理にかなっている場合は、独自のnumpyコードを自作する（b）コードをnumpyに等価にマップする簡単な方法がありますが、あまり効率的ではありません。

ただし、Cで何かを書いてPythonで呼び出す場合、またはnumpyへの依存が実用的でない状況（組み込みシステムでnumpyはインストールできません。たとえば）。

13
ely

Scikit-learnの使用が許可されている場合、次の機会を与えます。

from sklearn.neighbors import DistanceMetric
dist = DistanceMetric.get_metric('haversine')

# example data
lat1, lon1 = 36.4256345, -5.1510261
lat2, lon2 = 40.4165, -3.7026
lon1, lat1, lon2, lat2 = map(np.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

X = [[lat1, lon1],
     [lat2, lon2]]
kms = 6367
print(kms * dist.pairwise(X))
9
Kraviz

@ derricwのベクトル化されたソリューション の簡単な拡張機能で、 numba を使用すると、コードをほとんど変更せずにパフォーマンスを2倍向上できます。純粋な数値計算の場合、これはおそらくベンチマーク/テストと、おそらくより効率的なソリューションに使用する必要があります。

from numba import njit

@njit
def haversine_nb(lon1, lat1, lon2, lat2):
    lon1, lat1, lon2, lat2 = np.radians(lon1), np.radians(lat1), np.radians(lon2), np.radians(lat2)
    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1
    a = np.sin(dlat/2.0)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2.0)**2
    return 6367 * 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))

ベンチマークとPandas関数：

%timeit haversine_pd(df['lon1'], df['lat1'], df['lon2'], df['lat2'])
# 1 loop, best of 3: 1.81 s per loop

%timeit haversine_nb(df['lon1'].values, df['lat1'].values, df['lon2'].values, df['lat2'].values)
# 1 loop, best of 3: 921 ms per loop

完全なベンチマークコード：

import pandas as pd, numpy as np
from numba import njit

def haversine_pd(lon1, lat1, lon2, lat2):
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(np.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1
    a = np.sin(dlat/2.0)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2.0)**2
    return 6367 * 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))

@njit
def haversine_nb(lon1, lat1, lon2, lat2):
    lon1, lat1, lon2, lat2 = np.radians(lon1), np.radians(lat1), np.radians(lon2), np.radians(lat2)
    dlon = lon2 - lon1
    dlat = lat2 - lat1
    a = np.sin(dlat/2.0)**2 + np.cos(lat1) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2.0)**2
    return 6367 * 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))

np.random.seed(0)
lon1, lon2, lat1, lat2 = np.random.randn(4, 10**7)
df = pd.DataFrame(data={'lon1':lon1,'lon2':lon2,'lat1':lat1,'lat2':lat2})
km = haversine_pd(df['lon1'], df['lat1'], df['lon2'], df['lat2'])
km_nb = haversine_nb(df['lon1'].values, df['lat1'].values, df['lon2'].values, df['lat2'].values)

assert np.isclose(km.values, km_nb).all()

%timeit haversine_pd(df['lon1'], df['lat1'], df['lon2'], df['lat2'])
# 1 loop, best of 3: 1.81 s per loop

%timeit haversine_nb(df['lon1'].values, df['lat1'].values, df['lon2'].values, df['lat2'].values)
# 1 loop, best of 3: 921 ms per loop
2
jpp

ベクトル化された関数は、「すべての引数は同じ長さでなければならない」ことを指定します。 this に従って「より大きい」データセットの境界を拡張することにより、要素のすべてのi、jペアの距離を効率的に見つけることができます。

from random import uniform
import numpy as np

def new_haversine_np(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    Calculate the great circle distance between two points
    on the earth (specified in decimal degrees)

    """
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(np.radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])

    dlon = lon2 - lon1[:,None]

    dlat = lat2 - lat1[:,None]

    a = np.sin(dlat/2.0)**2 + np.cos(lat1[:,None]) * np.cos(lat2) * np.sin(dlon/2.0)**2

    c = 2 * np.arcsin(np.sqrt(a))
    km = 6367 * c
    return km

lon1 = [uniform(-180,180) for n in range(6)]
lat1 = [uniform(-90, 90) for n in range(6)]
lon2 = [uniform(-180,180) for n in range(4)]
lat2 = [uniform(-90, 90) for n in range(4)]

new = new_haversine_np(lon1, lat1, lon2, lat2)

for i in range(6):
    for j in range(4):
        print(i,j,round(new[i,j],2))
1
chris

これらの答えのいくつかは、地球の半径を「丸め」ます。これらを他の距離計算機（geopyなど）に対してチェックすると、これらの機能はオフになります。

切り替えることができますR=3959.87433マイル単位の回答が必要な場合は、以下の変換定数を使用します。

キロメートルが必要な場合は、R= 6372.8。

lon1 = -103.548851
lat1 = 32.0004311
lon2 = -103.6041946
lat2 = 33.374939


def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):

      R = 3959.87433 # this is in miles.  For Earth radius in kilometers use 6372.8 km

      dLat = radians(lat2 - lat1)
      dLon = radians(lon2 - lon1)
      lat1 = radians(lat1)
      lat2 = radians(lat2)

      a = sin(dLat/2)**2 + cos(lat1)*cos(lat2)*sin(dLon/2)**2
      c = 2*asin(sqrt(a))

      return R * c

print(haversine(lat1, lon1, lat2, lon2))
0
Clay