生成數據集R中

冥思苦想了良好的功能，實現了以下（似乎是顯而易見的，但經驗不足纔想起來）生成數據集R中

有4個問題，我想解決：

計算數據集中所有點（城市）之間的距離（所以在5行，（n-1）+（n-2）+ ... +（nn））總共10個距離）
計算那些城市
計算重力
確定運動的方向（大兩個相比較城市的人口的簡單檢查）

基於這樣一個數據集（值是有點非啓發，但他們應該代表LON-LAT的）：

 location population 
1 10,100  1000 
2 20,200  2000 
3 30,300  3000 
4 40,400  4000 
5 50,500  5000

獲取到包含一個數據集：

距離：位置AB
pop.prod。 =兩個羣體的產物（A 和B）
gravity = pop.prod。/distance

directedness = if A> B;從B到A的邊緣，否則;從A邊向B

 distance pop.prod. gravity directedness 
1-2 x   x   x   x 
1-3 x   x   x   x 
1-4 x   x   x   x 
1-5 x   x   x   x 
2-3 x   x   x   x 
2-4 x   x   x   x 
2-5 x   x   x   x 
3-4 x   x   x   x 
3-5 x   x   x   x 
4-5 x   x   x   x

小免責聲明：這不是一個任務:) 我只是想看看在我住的小區運動/通勤估計，並希望它的好處大家！它背後的想法被稱爲「基於重力的模型」，以估計通勤。

任何幫助，歡迎，也是問題的子集。非常感謝提前。

來源

2017-03-11 Igor

歡迎來到SO，Igor。顯示你的嘗試是最好的做法。否則，這看起來有點奇怪，人們不會「做其他工作」。 – lukeA

非常感謝你@lukaA，我不知道從哪裏開始以及如何去做，所以這非常有幫助，非常感謝。 – Igor

這裏有一個首發：

df <- read.table(header=T, text="  location population 
1 10,10  1000 
2 20,20  2000 
3 30,30  3000 
4 40,40  4000 
5 50,50  5000", stringsAsFactors=F) 

locs <- do.call(rbind, lapply(strsplit(df$location,",",T), as.integer)) 
(idx <- combn(1:nrow(locs), 2)) 
#  [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] 
# [1,] 1 1 1 1 2 2 2 3 3  4 
# [2,] 2 3 4 5 3 4 5 4 5  5 

(distance <- geosphere::distHaversine(locs[idx[1,],], locs[idx[2,],])) 
# [1] 1546488 3044009 4463588 5770107 1500779 2930665 4260187 1436941 2785801 1360777 

(popProd <- df$population[idx[1,]]*df$population[idx[2,]]) 
# [1] 2000000 3000000 4000000 5000000 6000000 8000000 10000000 12000000 15000000 20000000

我覺得這給你一個想法，你可以計算出其餘部分。

來源

2017-03-11 20:06:59 lukeA

生成數據集R中

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