Рассчитать расстояние между адресами: Расстояние %d0%9a%d1%80%d0%b0%d1%81%d0%bd%d0%be%d0%b4%d0%b0%d1%80 - ...

Содержание

Определение длины пути маршрута между адресами

Проблема и цель проекта

Предприятие осуществляет доставку товаров по городу. Для контроля эксплуатации служебного автомобиля необходимо владеть информацией о том, какую дистанцию должна была проехать машина при доставке по указанным адресам.

Подбор инструментов

Преимущества свободных данных и софта

Для реализации проекта предлагается использовать данные и программное обеспечение, которые распространяются под свободными лицензиями. Преимущества такого подхода перед использованием картографических сервисов от Google или Яндекса следующие:

Проект подразумевает обработку данных для внутренних целей, а лицензионные договоры Google и Яндекса требуют использования их сервисов только для создания общедоступных публикаций в виде карт. Т.е. использование услуг этих компаний в нужных нам целях будет незаконным. Конечно, вероятность того, что Яндекс обратит внимание на незначительную нагрузку, которую мы генерируем, очень мала. Но с точки зрения развития бизнеса или его продажи в будущем, лучше сразу отказаться от включения в работу предприятия заведомо нелегальных алгоритмов.
В процессе работы будут постепенно «всплывать» ошибки в используемой базе данных: например, какие-то адреса будут неправильно преобразовываться в координаты. Если мы работаем на основе картографического сервиса Яндекса, то в случае обнаружения ошибок (в нашем опыте такие ошибки у Яндекса были), каждый ошибочный адрес придётся обрабатывать как исключение, поскольку сам Яндекс по нашему запросу исправит эти ошибки только через несколько месяцев. При использовании данных из базы OpenStreetMap, мы можем сами внести исправление в базу, и оно практически сразу станет доступно для нашего приложения.
При необходимости внести какие-либо изменения в работу алгоритмов по геокодированию или прикладке маршрутов, мы можем отказаться от использования открытого API, а запустить эти сервисы на своём оборудовании, поскольку и база данных дорожной сети, и программное обеспечение доступны на условиях свободных лицензий.

Схема работы

Алгоритм вычисления расстояния между двумя адресами состоит из двух этапов:

Геокодирование, т.е. преобразование текстовой строки, содержащей адрес, в географические координаты.
Прокладка маршрута и вычисление его длины.

Open Source Routing Machine

Геокодирование российских адресов

Международный сайт OpenStreetMap.org для геокодирования использует программу Nominatim. У нас есть опыт работы с API Nominatim через статистический пакет R. Исходные коды R-скриптов доступны в репозитории на github.

Для национального проекта OpenStreetMap.ru разработано собственное приложение для поиска адресов и точек интереса. Приложение «заточено» под специфику адресов в России, »понимает« нумерацию домов в духе »14 К2 С1« и может искать дома с двойным адресом. У поисковика доступно API, документация опубликована в форуме. Например, для определения координат дома по адресу «Псков, Маркса, 23» следует отправить запрос вида

http://openstreetmap. ru/api/search?q=Псков, Маркса, 23. Ответ вернётся в формате JSON, координаты хранятся в полях lat и lon.

Для снижения количества ошибок геокодирования и уменьшения объёма лишней информации в ответе в строку запроса рекомендуется добавить параметры точки начала поиска (координаты центра города; аргументы запроса lat и lon), поиск только по адресам (stype=addr), количество ответов установить равным 1 (cnt=1).

Прокладка маршрута

Корифей OpenStreetMap и ведущий новостного блога ШТОСМ Илья Зверев порекомендовал использовать для маршрутизации Open Source Routing Machine. У разработчиков запущен демо-сервер с доступным API (Илья просил не более 20 запросов в минуту, также существует ряд требований).

Предположим, мы хотим узнать длину маршрута между адресами Маркса, 23 и Рижский, 69 в городе Пскове. Через API OpenStreetMap.ru мы узнаём координаты:

Маркса, 23: 57.818023681640625, 28.342592239379883
Рижский, 69: 57.812679290771484, 28. 28318214416504

Полученные координаты мы отправляем на API Open Source Routing Machine в виде запроса http://router.project-osrm.org/viaroute?loc=57.818023681640625,28.342592239379883&loc=57.812679290771484,28.28318214416504. Ответ приходит в формате JSON, в поле total_time содержится предполагаемое время на дорогу (в нашем случае 467 секунд), в поле total_distance — длина маршрута (4582 метра).

OSRM позволяет прокладывать маршрут сразу между последовательностью точек, но не более 25.

Подготовлено для кафе «Моя Италия»

расчет маршрута и расхода топлива — DeGruz

Как рассчитать расстояние между населенными пунктами

Хотите знать, сколько времени затратите в пути? Интересуют расходы топлива на поездку? Необходимо сориентироваться с протяженностью маршрута? Произведите расчет расстояний на нашем сайте. Всего несколько секунд, и вы узнаете расстояние между пунктами отправления и назначения, что позволит спланировать маршрут.

Производя расчет между городами Украины по автодорогам на нашем сайте, вы будете знать, сколько примерно времени придется затратить на поездку, взяв за основу среднюю скорость движения грузового транспорта или легкового транспорта.

Это даст возможность составить график поездок из разных населенных пунктов, распланировать транзитные поездки, учесть пожелания клиентов по срокам доставки.

Расчет расстояния между городами Украины и Европы

Чтобы произвести расчет нужно просто ввести пункты отправления и назначения, и вы узнаете расстояние между ними по имеющимся автодорогам Украины. Расчет расстояний автомобильных дорог Украины позволит выяснить:

расход топлива (бензина) по маршруту;
ближайший маршрут по карте;
рассчитать километраж;
увидеть в таблице расстояний населенные пункты, через которые будет осуществляться поездка;
получить ориентировочные сроки доставки вверенного груза.

Кроме Украинских и Европейских городов вы также можете использовать Расчет между городами России

Рассчитать маршрут по карте Google

Наш сервис использует для отображения автомобильных дорог карты Гугл. Данные карты позволяют производить автоматический расчет расстояний между населенными пунктами с помощью спутниковых координат – это очень удобно, ведь он позволяет исключить необходимость сложных расчетов, долгих измерений и исключает любые неточности.

Результат окажется предельно достоверным, и потому будет однозначно полезным для всех автомобилистов, автолюбителей и путешественников. Кроме того, с помощью сервиса можно найти самый выгодный и дешевый маршрут. Пользуясь нашим сервисом, производя расчет расстояний по автодорогам, прокладывая маршрут, вы экономите свое время, оптимизируя при этом поездку. Ведь наш сервис осуществляет прокладку маршрута в считанные секунды, а полученный результат является на 100% достоверным, что позволяет производить дополнительные расчеты по планированию любой доставки.

А главное, что пользоваться нашим сервисом вы можете абсолютно бесплатно в любое удобное для вас время.

Как проехать — проложите себе маршрут

Если Вы не знаете, как лучше проехать к нужному месту, где ближайшие остановки, каким видом общественного транспорта можно добраться без пересадок, то попробуйте проложить маршрут до нужного адреса или объекта.
Для этого в верхнее поле, вместо слов «ж/д вокзал»

, введите адрес того места, откуда Вы собираетесь выехать. Затем в нижнее поле, вместо адреса «Гоголя 57», введите адрес, куда Вам нужно приехать. Убедитесь, что перед введенными Вами адресами указано название города и нажмите кнопку «Найти маршрут !»
После этого на карте должны появиться значки с номерами маршрутов транспортных средств, которые могут доставить Вас из одной выбранной точки в другую (номер автобуса бывает на белом фоне, маршрутки — на желтом, трамвая — на красном, троллейбуса — на синем).
Если существует несколько вариантов проезда к выбранному месту, то они отобразятся под картой в виде списка, нажимая пункты которого и читая нижеследующие пояснения, можно выбрать для себя наиболее оптимальный.

Чтобы убедиться в актуальности движения по нужным улицам на выбранном маршруте, можно найти его на этом сайте через форму поиска, которая, как и онлайн-карта транспорта, может помочь и тогда, когда маршрут не найден (могут частично не отображаться, например, пригородные маршруты 104ю, 109к, 138, 149, а также междугородние — 205, 269). Если Вы не знаете, где сейчас находитесь, то проверьте, не отобразилось ли Ваше местоположение в поисковой строке раздела ПРОСМОТР УЛИЦ (актуально для мобильных устройств с поддержкой геолокации и в местах, обследованных картографическим Гугломобилем).

А вообще, данный сервис позволяет прокладывать в современных браузерах маршруты далеко за пределами Барнаула — между любыми населенными пунктами, городами и странами. Построить оптимальный путь, рассчитать расстояние между точками и время в пути можно также для пешеходных, автомобильных, а в некоторых регионах — и для велосипедных маршрутов.

Вычислить расстояние между городами и найти близлежащие города на основе GeoPT, в Python в Google App Engine

У меня определена модель городов, которая сохраняет geoname_id и location (как GeoPt) города.

Есть две вещи, которые я хочу достичь.

Я хочу получить все города в радиусе 500km от данного города.
Я хочу рассчитать расстояние в km между двумя городами.

Что было бы лучшим способом достичь этого, имея в виду, что у меня очень большая база данных по городам, и я не хочу много жертвовать фактором производительности. Любая помощь или совет приветствуются.

Это работает отлично, но медленнее:

Функция для вычисления расстояния. Аргументы, переданные этой функции, являются наборами широты и долготы местоположения или Geopt ():

 def HaversineDistance(location1, location2): """Method to calculate Distance between two sets of Lat/Lon.""" lat1, lon1 = location1 lat2, lon2 = location2 earth = 6371 #Earth's Radius in Kms. #Calculate Distance based in Haversine Formula dlat = math.radians(lat2-lat1) dlon = math.radians(lon2-lon1) a = math.sin(dlat/2) * math.sin(dlat/2) + math.  cos(math.radians(lat1)) * math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon/2) * math.sin(dlon/2) c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1-a)) d = earth * c return d

Функция для расчета окружающих городов в радиусе. Это метод под моделью City, в котором хранятся все города:

 def get_closest_cities(self, kms): cities = [] #Find surrounding Cities of a given city within a given radius allcities = self.country.city_set for city in allcities: distance = HaversineDistance((self.location.lat, self.location.lon),(city.location.lat, city.location.lon)) if not distance >= kms: cities.append((city.name, int(distance))) cities.remove(cities[0]) return cities

Google App Engine не поддерживает геопространственные запросы, но вы можете обратиться к геопространственным запросам с помощью Google App Engine с помощью GeoModel .

Вы также можете рассмотреть возможность использования других баз данных, таких как mongoDB которые поддерживают Geospatial Indexing, и, возможно, иметь его как внешнюю службу, которая делает только это.

Расчет определение расстояния между городами и населенными пунктами Украины, России, Европы.

СИТ-Нави — это уникальная онлайн система быстрого расчета расстояний. Расчет расстояний между населенными пунктами производится автоматически с помощью API Google maps. Пользователю достаточно указать начальный и конечный пункт маршрута, а также при надобности промежуточный пункт следования. После чего система выдаст результат и предложит несколько возможных маршрутов отобразив их на интерактивной карте.

Помимо расчета расстояний пользователь также может произвести расчет затрат на топливо, которое потребуется для преодоления заданного маршрута. С СИТ-Нави вам больше не нужно перемножать на калькуляторе расстояние на расход топлива вашим автомобилем. Наша система сделает это за вас.

Интерактивная система перемещаемых информационных блоков, разработанная СИТ-Нави, позволяет пользователю сайта получить различную информацию о населенных пунктах. Также вы можете воспользоваться системой онлайн заказа авиа и железнодорожных билетов, ознакомится с погодными условиями и качеством дорожного полотна по пути следования заданного маршрута, получить информацию о парковках и отелях в пункте назначения.

Информационный блок Wikipedia станет незаменимым помощником при поиске нужной информации о населенных пунктах по пути следования заданного маршрута. Также каждый пользователь сайта имеет возможность оставить свой комментарий относительно качества дорожного покрытия либо оповестить других пользователей о возможных ремонтных работах и опасных ситуациях на участках автотрасс. Больше не надо искать ответ на вопросы, — Как доехать? Как Добраться? — теперь есть «СИТ-НАВИ»!

поиск поезда, билеты на поезд, цена билета поезд, стоимость билета на поезд, билеты на поезд ржд, билеты на поезд онлайн,наличие билетов на поезд, расписание поездов цена билетов, сколько стоит билет на поезд, поиск вагона, билеты на самолет, купить билеты на самолет, дешевые билеты на самолет, билеты на самолет дешево, цены на билеты на самолет, стоимость билетов на самолет, билеты на самолет аэрофлот, билеты на добролет, рейсы на самолет билеты, билеты на самолет самые дешевые, электрогнный билет на смолет

Время отклика и расстояние: есть ли между ними связь?::Журнал СА 7-8.

2018

Рубрика: Администрирование / Сети

Facebook

Twitter

Мой мир

Вконтакте

Одноклассники

Google+

АЛЕКСАНДР ЗЫРЯНОВ, сетевой инженер, CDNvideo, резидент ИТ-кластера фонда «Сколково»

Принципы выбора и критерии оптимальности CDN-сетей почти всегда включают в себя такие метрики, как текущая загруженность каналов связи, текущее состояние серверов и время отклика между клиентом и сервером

Современное использование сети Интернет предполагает загрузку больших объемов данных за короткое время, например при онлайн-просмотре фильмов в высоком разрешении. Как правило, высокая скорость передачи данных осуществляется за счет использования доставки контента, состоящего из большого количества географически распределенных серверов и центра управления, осуществляющего выбор оптимального сервера для каждого клиента. отличаются у различных операторов CDN, однако почти всегда они включают в себя такие метрики, как текущая загруженность каналов связи, текущее состояние серверов и время отклика между клиентом и сервером. В данной статье речь пойдет о последнем.

На первый взгляд кажется, что измерение времени отклика не представляет проблемы, ведь мы можем произвести его в момент обращения клиента. Однако первоначальное обращение клиента происходит к очень ограниченному набору серверов балансировки, которые лишь осуществляют перенаправление на оптимальный сервер. Иными словам, сети CDN необходимо знать, куда направить запрос каждого клиента, еще до того, как этот клиент впервые обратится к сервису. И одним из способов получения такой информации является измерение времени отклика с помощью ping.

Ping – чрезвычайно полезная диагностическая утилита, но, к сожалению, она часто используется хакерами для обнаружения доступных для атаки узлов. По этой причине во многих сетях осуществляется блокировка внешней ping, что препятствует выполнению точных измерений. По нашим наблюдениям, даже для ping на основе ICMP, который блокируется меньше всего, примерно 10-15% префиксов не содержат ни одного отвечающего на ping IP-адреса. Для таких префиксов необходимо выполнить оценку времени отклика иным образом, и одним из возможных способов проведения такой оценки является использование геолокации.

Оценка времени отклика с помощью геолокации

Задержка при передаче данных складывается из двух составляющих: из задержек на оборудовании (конечном и промежуточном) и из задержек, связанных с передачей сигнала на расстояние. В локальных сетях основной вклад вносят задержки на оборудовании, однако в сети Интернет задержка при передаче данных почти полностью определяется тем, какое расстояние предстоит преодолеть сигналу. А поскольку для передачи сигнала на большие расстояния используется оптоволокно, скорость распространения сигнала в котором постоянна и хорошо известна, то, зная расстояние между источником и получателем сигнала, мы можем достаточно точно оценить задержку при его передаче.

Для определения географических координат мы можем использовать геобазы различных поставщиков. Точность определения положения зависит от страны, в которой расположен клиент, и поставщика геобазы. Обычно точность находится в районе 70-90%, однако одновременное использование геобаз различных поставщиков позволяет дополнительно повысить ее, что делает данный метод пригодным для применения.

Впрочем, существует еще один фактор, который может оказать существенное влияние на точность оценки времени отклика с помощью геолокации, – маршрут, по которому осуществляется передача данных. В первую очередь это связано, конечно, с тем, что выбор маршрута в протоколе BGP происходит на основе административных политик, которые совершенно не обязательно учитывают географическое расстояние. Провайдер может предпочесть более мощную точку обмена в соседнем городе той, что расположена поблизости. Или выбрать в качестве uplink более дешевого магистрального провайдера, который имеет мало связей свнешним миром. Или предпочесть передачу трафика извилистым путем по внутренней или партнерской сети использованию более прямого внешнего маршрута.

Даже если вынести за скобки извилистую BGP-маршрутизацию, которую мы еще можем в какой-то степени учесть, вычисляя географическое расстояние между IP-адресами промежуточных хопов, у нас останутся не поддающиеся подобной оценке L2-сети и L3-туннели.

Кроме того, даже отдельно взятый оптический кабель совершенно необязательно будет проложен оптимальным с точки зрения расстояния маршрутом. И наконец, мы можем столкнуться со спутниковыми каналами связи, задержка на которых еще меньше зависит от расстояния между узлами.

Проверка допустимости применения

Чтобы оценить, насколько сильно описанные выше факторы влияют на точность определения времени отклика, было проведено следующее тестирование: для всех префиксов, которые удалось пропинговать (т.е. тех, точное время отклика которых нам было известно), было вычислено оценочное время отклика на основе геоданных.

Если строить график количества префиксов для каждого значения отношения расстояния и реального времени отклика, то в идеальных условиях мы бы получили одну вертикальную линию. Однако с учетом погрешностей мы должны получить кривую, подобную изображенной на рис. 1. Погрешности определения координат и близкая к случайной величине мера неоптимальности пути должны дать нам кривую, близкую к кривой плотности нормального распределения. При этом у нашей кривой должен присутствовать всплеск в районе нуля, состоящий из префиксов, расположенных в том же городе, что и сервер (т.е. с нулевым расстоянием, но ненулевым временем отклика) (см. рис. 1).

Рисунок 1. Теоретическое распределение количества префиксов в зависимости от отношения расстояния и реального времени отклика (идеальный – синяя линия – и учитывающий погрешности варианты – красная линия)

А что же на практике? На практике картина совершенно другая.

Так, в одном из дата-центров Москвы время отклика до префиксов из Украины существенно лучше, чем в другом дата-центре, также расположенном в Москве. При этом в обоих случаях расчетное время отклика до префиксов из Турции сильно отличается от наблюдаемого в реальности. Префиксы из России оказываются практически равномерно распределены по всему диапазону значений (за исключением ожидаемого пика в районе нуля). При этом ближе всего к теоретическому распределению оказываются США и Канада, расположенные на другой стороне земного шара (см. рис. 2 и 3).

Рисунок 2. График распределения в одном из дата-центров Москвы

Рисунок 3. График распределения в другом дата-центре Москвы

Для серверов, расположенных в Израиле, наблюдается еще более существенный сдвиг, поскольку связь этой страны с остальным интернетом в основном осуществляется через Европу. В том числе и с расположенной неподалеку Турцией (см. рис. 4).

Рисунок 4. График распределения в Израиле

Впрочем, и внутри России нередка ситуация, когда связь между двумя провайдерами одного города осуществляется через Москву. Это можно наблюдать, к примеру, на графике Перми, где виден существенный сдвиг российских префиксов в левую (более отдаленную от теоретической) часть графика (см. рис. 5).

Рисунок 5. График распределения в Перми

В Европе и США различия между расчетным и реальным временем отклика менее выражены, однако в наибольшей степени они проявляются как раз для местного трафика и трафика близкорасположенных стран – картина оказывается похожей на то, что мы видели на серверах в Москве для трафика из России (см. рис. 6-8).

Рисунок 6. График распределения в Амстердаме, Голландия

Рисунок 7. График распределения в Лос-Анджелесе, США

Рисунок 8. График распределения в Нью-Йорке, США

В других странах и городах России наблюдается аналогичная картина.

Данные измерения проводились несколько раз в течение полугода, и каждый раз мы получали одни и те же результаты. Проведенный эксперимент показал, что маршруты, по которым осуществляется передача трафика в сети Интернет, отличаются от оптимальных с точки зрения времени отклика на величину, гораздо большую, чем статистическая погрешность. Причем чем меньше географическое расстояние между клиентом и сервером, тем менее точной оказывается оценка времени отклика с помощью географического расстояния. Все это позволяет сделать следующий вывод: время отклика между двумя узлами в сети Интернет слишком слабо зависит от географического расстояния между ними, и одно нельзя использовать в качестве замены другому.

Facebook

Twitter

Мой мир

Вконтакте

Одноклассники

Google+

Простые способы измерения расстояния на картах Google Maps

Мобильное приложение и одноименный сервис Google Maps часто используется для прокладывания простых и сложных маршрутов между точками. Эта функция (именуемая “линейкой”) полезна как автомобилистам, так и велосипедистам, а также пешеходам.

Однако бывают ситуации, когда надо быстро и точно измерить расстояние между городами, улицами, домами и другими объектами. К счастью, в Google Maps такая функция имеется, и в этом пошаговом руководстве мы рассмотрим, как измерить расстояние между координатными через браузер на ПК, мобильном устройстве Android или iPhone.

Содержание:

Через браузер Chrome на ПК

Откройте сервис Google Maps через браузер – https://www.google.ru/maps. Лучше всего использовать “Хром”.
Сфокусируйтесь на фрагменте карты, где нужно измерить расстояние. Для удобства, можно переключаться между спутниковым отображением или картой.
Нажмите правой кнопкой мыши на точке, от которой нужно проложить расстояние до конечной точки и выберите пункт «Измерить расстояние».
Левой кнопкой мыши последовательно прокладывайте маршрут, кликая по карте. Можно чертить дорожки по улицам, проспектам, сквозные маршруты, игнорируя дома и проч.
В процессе прокладывания пути увеличивайте и уменьшайте карту – это поможет более аккуратно выстраивать маршрут, который замеряется в данный момент.
Собственно расстояние будет отображаться в окошке внизу браузера, подсчет ведется в метрах и футах.
Если требуется скорректировать путь, просто удалите лишнюю точку, воспользовавшись в контекстном меню пунктом “Удалить путь”.
Помимо построения маршрута из пункта A в пункт B, можете замкнуть маршрут в кольцо – тогда в окошке с расстоянием будет обновлено соответствующее значение.

Измерение расстояния между пунктами на телефоне (Андроид или iOS)

Если вы чаще всего пользуетесь Google Maps на телефоне, способ расчета расстояния примерно такой же, что и через браузер на ПК, описанный нами выше.

Работает “линейка” таким образом:

Откройте приложение Google Maps. Оно установлено в Андроид по умолчанию.
Сфокусируйтесь на местоположении, от которое хотите проложить линейку.
Тапните по точке на карте и удерживайте в месте, откуда нужно измерять расстояние. В этом месте появится красная “булавка”.
В нижней части окна появится белая панель. Нажмите на нее.
Затем выберите пункт “Измерить расстояние” с изображением линейки, нажмите на него.
Переместите карту с точкой-прицелом в нужное место назначения и нажмите на пункт “Добавить” в появившемся нижнем меню приложения Google Maps.
Таким образом, используя точки, можно составить маршрут любой сложности.
Расстояние будет указано в км в окошке внизу приложения.

Заключение

Как видите, измерить расстояние посредством Google Maps оказалось несложно. Конечно, есть и другие способы, бесплатные сервисы и приложения. В дальнейшем мы дополним руководство. А пока предлагаем поделиться в комментариях вашими способами замера расстояния на карте.

Как включить карту и рассчитать расстояние между двумя местоположениями

Вы можете включить службы «Карта и местоположение» в Salesforce, чтобы пользователям было удобно добавлять адрес в организацию, контакт или интерес. Он использует Карты Google для отображения карт в стандартных полях адреса и помогает пользователям вводить новые адреса с помощью автозаполнения.

При этом эта функция доступна только в выпусках Professional, Enterprise, Performance и Unlimited.Поскольку он недоступен в версии для разработчиков, вам необходимо сначала протестировать его в песочнице, прежде чем включать его в производство.

Расчет расстояния между двумя местоположениями

Кроме того, если вы хотите рассчитать расстояние между двумя местоположениями в Salesforce, вы можете сделать это декларативно, используя функцию РАССТОЯНИЕ(). Расстояние рассчитывается и отображается в виде числа.

Вы можете рассчитать расстояние между:

два стандартных поля адреса
стандартное поле адреса и пользовательское поле геолокации
два настраиваемых поля геолокации
пользовательское поле геолокации и фиксированные координаты

Вы можете указать единицу измерения, мили или километры, в функции при создании поля формулы.Однако единица измерения не возвращается со значением. Следовательно, рекомендуется явно указать его в поле имени формулы, чтобы ваши пользователи знали.

Несмотря на то, что это замечательная функция, есть одна оговорка. Расстояние рассчитывается как прямая линия, независимо от географии и топографии между двумя точками. Таким образом, вы можете увидеть некоторую разницу в возвращаемом значении, и фактическое расстояние может отличаться при расчете направлений между этими точками на картах Google.

Ниже приведено краткое руководство о том, как включить службы карты и определения местоположения и рассчитать расстояние между двумя местоположениями в Salesforce.Руководство охватывает:

Включить правила интеграции данных
Включить карты и настройки местоположения
Создайте поле формулы с формулой DISTANCE()
Создать запись и проверить поле формулы

Каталожные номера:

Формулы Google Maps для Google Sheets

Используйте формулы Google Maps внутри Google Sheets для расчета расстояний, времени в пути, определения направления движения, поиска почтовых индексов с обратным геокодированием и многого другого!

Вы можете применить возможности Карт Google к своим таблицам Google, используя простые формулы без программирования. Вам не нужно регистрироваться в Google Maps API, и все результаты из Google Maps кэшируются на листе, поэтому вы вряд ли достигнете каких-либо квот.

Чтобы дать вам быстрый пример, если у вас есть начальный адрес в столбце A и адрес назначения в столбце B, формула вроде =GOOGLEMAPS_DISTANCE(A1, B1, "вождение") быстро рассчитает расстояние между двумя точки.

Или немного измените формулу =GOOGLEMAPS_TIME(A1, B1, "ходьба") , чтобы узнать, сколько времени потребуется человеку, чтобы пройти от одной точки до другой.

Если вы хотите попробовать формулы Google Maps, не вдаваясь в технические детали, просто сделайте копию этой таблицы Google, и все готово.

Использование Google Maps внутри Google Sheets

В этом руководстве объясняется, как легко создавать собственные функции Google Maps внутри Google Sheets, которые помогут вам:

Рассчитать расстояние между двумя городами или любыми адресами.
Рассчитайте время в пути (пешком, на машине или на велосипеде) между двумя точками.
Получите координаты широты и долготы любого адреса на Картах Google.
Используйте обратное геокодирование, чтобы найти почтовый адрес по GPS-координатам.
Печать маршрутов движения между любыми точками на земле.
Получить адрес из самого почтового индекса.

1. Расчет расстояний в Google Sheets

Укажите пункт отправления, пункт назначения, способ передвижения (пешком или на автомобиле), и функция вернет расстояние между двумя точками в милях.

=GOOGLEMAPS_DISTANCE("Нью-Йорк 10005", "Хобокен, штат Нью-Джерси", "пешком")

 
const GOOGLEMAPS_DISTANCE = (источник, пункт назначения, режим) => {
  const {маршруты: [данные] = [] } = Maps.newDirectionFinder()
    .setOrigin(происхождение)
    .setDestination(пункт назначения)
    .setMode(режим)
    .получить направления();

  если (!данные) {
    выдать новую ошибку("Маршрут не найден!");
  }

  const {legs: [{ Distance: { text: Distance } } = {}] = [] } = data;
  обратное расстояние;
};

2.

Укажите широту и долготу и получите полный адрес точки через обратное геокодирование координат.

=GOOGLEMAPS_DISTANCE("Нью-Йорк 10005", "Хобокен, штат Нью-Джерси", "пешком")

 

const GOOGLEMAPS_REVERSGEOCODE = (широта, долгота) => {
  const { результаты: [данные = {}] = [] } = Maps.newGeocoder().reverseGeocode(
    широта,
    долгота
  );
  вернуть data.formatted_address;
};

3.Получите GPS-координаты адреса

Получите широту и долготу любого адреса на Картах Google.

=GOOGLEMAPS_LATLONG("Ганновер-сквер, 10, Нью-Йорк")

 
const GOOGLEMAPS_LATLONG = (адрес) => {
  const { результаты: [данные = null] = [] } = Maps.newGeocoder().geocode(адрес);
  если (данные === ноль) {
    выдать новую ошибку ("Адрес не найден!");
  }
  const {геометрия: {местоположение: {широта, долгота} } = {} } = данные;
  вернуть `${lat}, ${lng}`;
};

4.

Укажите исходный адрес, адрес назначения, режим движения, и функция будет использовать API Google Maps для печати пошаговых маршрутов проезда.

=GOOGLEMAPS_DIRECTIONS("Нью-Йорк 10005", "Хобокен, штат Нью-Джерси", "пешком")

 
const GOOGLEMAPS_DIRECTIONS = (источник, пункт назначения, режим = "вождение") => {
  const { маршруты = [] } = Maps.newDirectionFinder()
    .setOrigin(происхождение)
    .setDestination(пункт назначения)
    .>]+>/г, "");
        });
      });
    })
    .присоединиться(", ");
};

5. Измерьте время в пути с помощью Google Maps

Укажите адрес отправления, адрес назначения, способ передвижения, и функция измерит примерное время в пути между указанными адресами при наличии маршрута.

=GOOGLEMAPS_DURATION("Нью-Йорк 10005", "Хобокен, штат Нью-Джерси", "пешком")

 
const GOOGLEMAPS_DURATION = (источник, пункт назначения, режим = "вождение") => {
  const { маршруты: [данные] = [] } = Карты. новыйНавигатор()
    .setOrigin(происхождение)
    .setDestination(пункт назначения)
    .setMode(режим)
    .получить направления();
  если (!данные) {
    выдать новую ошибку("Маршрут не найден!");
  }
  const {legs: [{ duration: { text: time } } = {}] = [] } = data;
  время возврата;
};

Совет: повысьте производительность за счет кэширования результатов

Все вышеперечисленные функции Google Sheets внутренне используют API Google Maps для расчета маршрутов, расстояний и времени в пути. Google предлагает ограниченную квоту для операций Карт, и если ваша таблица выполняет слишком много запросов за короткий промежуток времени, вы, вероятно, увидите такие ошибки, как «Служба вызывалась слишком много раз в течение одного дня» или что-то подобное.

Чтобы обойти эту проблему, рекомендуется использовать встроенный кеш Apps Script для хранения результатов и, если в этом случае результаты функции уже существуют, вы будете делать на один запрос к Google Maps меньше. Функции Maps внутри этого Google Sheet также используйте кэширование, и вот как вы можете его реализовать.

 
const md5 = (ключ = "") => {
  константный код = key.toLowerCase().replace(/\s/g, "");
  return Utilities.computeDigest(Utilities.DigestAlgorithm.MD5, ключ)
    .карта ((char) => (char + 256).toString(16).slice(-2))
    .присоединиться("");
};

const getCache = (ключ) => {
  вернуть CacheService.getDocumentCache(). Получить (md5 (ключ));
};


const setCache = (ключ, значение) => {
  const expireInSeconds = 6 * 60 * 60;
  CacheService.getDocumentCache().put(md5(ключ), значение, expireInSeconds);
};


const GOOGLEMAPS_DURATION = (источник, пункт назначения, режим = "вождение") => {
  const key = ["длительность", источник, пункт назначения, режим].join(",");
  
  константное значение = getCache (ключ);
  
  если (значение !== null) возвращаемое значение;
  const { маршруты: [данные] = [] } = Карты.новыйНавигатор()
    .setOrigin(происхождение)
    .setDestination(пункт назначения)
    . setMode(режим)
    .получить направления();
  если (!данные) {
    выдать новую ошибку("Маршрут не найден!");
  }
  const {legs: [{ duration: { text: time } } = {}] = [] } = data;
  
  setCache (ключ, время);
  время возврата;
};

См. также: Встраивание карт Google в сообщения электронной почты и документы

Расчет расстояния между двумя точками с помощью геокодов | Фрэнсис Адриан Вьерн

ПИТОН. ГЕОПРОСТРАНСТВЕННАЯ АНАЛИТИКА.ДАННЫЕ О МЕСТОПОЛОЖЕНИИ.

Как использовать Python для расчета расстояния между двумя наборами геокодов. расположение к бизнесу и недвижимости.

Однако при анализе данных и вычислениях эта фраза немного двусмысленна. Компьютеры понимают концепцию «местоположения» через то, что мы знаем как «геокоды». Это долгота и широта, которые относятся к конкретному месту.

Примечание. Для тех, кто хочет знать, как рассчитать эти геокоды, я написал статью об этом.

Из геокодов разных местоположений мы можем генерировать другие «признаки». Этот процесс является примером разработки геопространственных признаков .

Одной из особенностей является расстояние между пунктом отправления и пунктом назначения. Расстояние играет важную роль во многих задачах машинного обучения, например, прогнозировании оттока клиентов и сотрудников, посещаемости и, в некоторых случаях, прогнозировании благосостояния.

Например, некоторые исследования показывают, что вероятность оттока выше для сотрудников и клиентов, которые расположены дальше от точки интереса , например, филиала или компании. Но только с геокодами невозможно создать эту функцию и, следовательно, использовать ее в моделях машинного обучения.

Но как вычислить местоположение между набором долгот и широт?

Один из способов — использовать формулу для расстояния по окружности.

РАССТОЯНИЕ ВЕЛИКОГО КРУГА / РАССТОЯНИЕ

Расстояние по большому кругу, иногда называемое Ортодомическим или Сферическим расстоянием, является кратчайшим расстоянием между двумя точками на сфере .

Несмотря на то, что это не идеальная сфера, расстояние между двумя точками на поверхности земли может быть аппроксимировано расстоянием по большому кругу.

Формула, учитывая, что у нас есть геокоды, выглядит следующим образом:

Обратите внимание, что в формуле геокоды предполагаются в радианах, а не в градусах. Геокоды, которые мы обычно получаем из Интернета или через поставщиков, таких как API Google, предоставляются в градусах.

Без дальнейших церемоний, вот код для расчета расстояния гаверсинуса:

импортировать numpy как npdef haversine_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
'''
Вычисляет сферическое расстояние между двумя наборами геокодов, исходящих из источника и пункт назначения.

Параметры:
--------------
lat1: float
- широта исходной точки в градусах
lon1: float
- долгота исходной точки в градусах
lat2: float
- широта места назначения в градусах
lon2: float
- долгота места назначения в градусах

Возвраты:
--------------
Плавающее расстояние в км.

'''
r = 6371 # радиус Земли в км

# Преобразовать градусы в радианы - lat1)
delta_lambda = np.radians(lon2 - lon1)

a = np.sin(delta_phi/2)**2 + np.cos(phi1) * np.cos(phi2) * np.sin(delta_lambda/ 2)**2

c = 2 * np.arctan2(np.sqrt(a), np.sqrt(1 - a))

d = r * c

return f'{d:.2f} KM '

Давайте попробуем нашу функцию:

Попробуйте проверить фактическое расстояние от Google Maps и убедитесь, что это действительно хорошее приближение.

Расстояние по большому кругу, или расстояние по гаверсинусу, приблизительно соответствует расстоянию между двумя точками на коротких расстояниях.

Для больших расстояний аппроксимация не работает, так как больше дорожных препятствий, завалов и дорог удлиняет общий путь.

Для этой цели можно попробовать использовать Google API для расчета общего расстояния между двумя точками.

См. мою статью о геокодировании и доступе к API Карт Google:

Дайте мне знать, что вы думаете!

Расчет времени в пути и расстояния между двумя адресами с помощью Excel + Maps API

Вы когда-нибудь хотели рассчитать расстояние с помощью Excel – между двумя местоположениями (физическими адресами)?

Если мы знаем адреса, мы можем перейти на Google Maps или Bing Maps и ввести их, чтобы узнать расстояние и время в пути. Но что, если вы строите какую-то модель (или калькулятор) и хотите узнать расстояние, время в пути, адреса точек (широту, долготу) и, может быть, даже матрицу расстояний (даны два набора точек, все расстояния между ними)? Мы можем использовать общедоступные API-интерфейсы карт Bing или Google Maps, чтобы получить ответ на нашу электронную таблицу.

Что вам нужно:

API бесплатных карт Google Maps или Bing Maps
Excel 2013 или выше (мы будем использовать функции WEBSERVICE() и FILTERXML() в Excel)

Как получить ключ API от Google Maps или Bing Maps:

Процесс ключа API несколько технический и может сбивать с толку.Кроме того, для Google Maps API вам необходимо указать данные своей кредитной карты (согласно Google, вам не будет выставлен счет автоматически). Я сделал небольшое видео, объясняющее процесс. Смотрите ниже (или на нашем канале YouTube).

Использование Excel для расчета расстояния и времени в пути между двумя точками — Bing Maps API

Поскольку процесс получения ключа Bing Maps API прост, давайте предположим, что он у вас есть.

Допустим, у вас есть ключ API в ячейке с именем bingmaps.ключ

В этой демонстрации мы сосредоточимся на расчете расстояния и времени в пути между одним набором точек, но вы можете использовать идеи для расчета матрицы расстояний для диапазона точек. Например, вы можете легко рассчитать время в пути между всеми вашими складами и местами расположения клиентов.

Начните с создания диапазона ячеек для захвата исходного и конечного адресов. Для API карт Bing нам нужен адрес, который нужно разбить на следующие части.

Шаг 1: получение широты и долготы для адресов

Прежде чем рассчитать расстояние, нам нужно знать, где на Земле находятся наши адреса.Поэтому мы будем использовать API поиска точек для преобразования адреса в геолокацию (широта и долгота). Для этого звоним по номеру

http://dev.virtualearth.net/REST/v1/Locations?countryRegion=$1&adminDistrict=$2&locality=$3&postalCode=$4&addressLine=$5&maxResults=1&o= xml &key= bingmaps. key

с нашим адресом.

Заметили все символы $? Используйте ПОДСТАВИТЬ, чтобы заменить их фактическими значениями местоположения.

При вызове этого URL-адреса с помощью WEBSERVICE() вы получите вывод в формате XML (поскольку наш выходной параметр равен o=xml, если вы его опустите, вы получите json).

Пример вывода для этого выглядит следующим образом:

<Ответ xmlns:xsd=”http://www.w3.org/2001/XMLSchema” xmlns:xsi=”http://www .w3.org/2001/XMLSchema-instance” xmlns="http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1"><Авторское право>Авторское право © Microsoft и ее поставщики, 2018 г. Все права защищены. Доступ к этому API запрещен, а содержимое и любые результаты не могут использоваться, воспроизводиться или передаваться каким-либо образом без явного письменного разрешения корпорации Microsoft.http://dev.virtualearth.net/Branding/logo_powered_by.png200OKValidCredentials _REMOVED_1Phillip St, Johnsonville, Wellington 6037, New Zealand < Широта>-41. 22292<долгота>174,80164 -41,2241799174,80136-41,22166 174.80196RoadBlock
Philip StВеллингтонГород ВеллингтонNew ЗеландияPhillip St, Johnsonville, Wellington 6037, New ZealandWellington6037
High Хорошо-41.22292174.80164InterpolationDisplay-41.22292174.80164< /Longitude>InterpolationRoute

Из этого XML нам нужно извлечь значения LAT и LONG, выделенные синим цветом. Для этого мы можем использовать FILTERXML().

Допустим, выходные данные WEBSERVICE находятся в ячейке C21.

Мы можем использовать FILTERXML() следующим образом:

=FILTERXML(C21″,//Широта[1]»)

=ФИЛЬТРXML(C21″,//Долгота[1]»)

Это даст нам значения широты и долготы.

Как работает FILTERXML()? Он берет значение XML в C21 и находит первый тег Latitude (отсюда [1]) где угодно (отсюда //)

Вы можете использовать FILTERXML для проверки кода состояния ответа или других интересных битов.

Шаг 2. Расчет расстояния между двумя геолокациями

Когда у нас есть значения широты и долготы для пункта отправления и назначения, мы можем вызвать API поиска расстояния для расчета расстояния и времени в пути.

URL-адрес поиска расстояния:

https://dev.virtualearth.net/REST/v1/Routes/DistanceMatrix?origins=$1&destinations=$2&travelMode=$3&o=xml&key= bingmaps.key

Например, URL-адрес поиска расстояния для вышеуказанных адресов:

https://dev. virtualearth.net/REST/v1/Routes/DistanceMatrix?origins=- 41.22292,174.80164 &destinations= -41.27868,174.77506 &travelMode= вождение &o=xml&key=$k

9

Результатом этого является XML, который выглядит так:

<Ответ xmlns:xsd=”http://www.w3.org/2001/XMLSchema” xmlns:xsi=”http://www .w3.org/2001/XMLSchema-instance” xmlns="http://schemas.microsoft.com/search/local/ws/rest/v1"><Авторское право>Авторское право © Microsoft и ее поставщики, 2018 г.Все права защищены. Доступ к этому API запрещен, а содержимое и любые результаты не могут быть использованы, воспроизведены или переданы каким-либо образом без письменного разрешения корпорации Microsoft.http://dev.virtualearth.net/Branding/logo_powered_by .png200OKValidCredentials_REMOVED_1Запрос принят. -41.22292174.80164-41.27868 174,7750600 <Расстояние>8.969555555555567.29166666666667 00

Опять же, мы можем использовать FILTERXML() для извлечения соответствующих битов (=FILTERXML(C32″,//TravelDistance[1]») и =FILTERXML(C32″,//TravelDuration[1]»))

Выходные значения по умолчанию указаны в км для расстояния и в минутах для длительности.Вы также можете изменить это значение на мили, часы и т. д., указав дополнительные параметры в URL-адресе поиска. Дополнительные сведения см. в документации разработчика карт Bing.

Расстояние и время в пути в Excel – Google Maps API

Допустим, ваш ключ API Карт Google находится в ячейке с именем gmaps.key

Этот API очень прост в использовании по сравнению с картами Bing (поскольку нам нужно сделать всего один вызов).

URL запроса:

https://maps.googleapis.com/maps/api/distancematrix/ xml ?origins=$1&destinations=$2&mode=$3&key= gmaps.ключ

Например, давайте посмотрим время в пути и расстояние между офисами Microsoft и Apple.

Пример URL:

https://maps.googleapis.com/maps/api/distancematrix/xml?origins=1,+Infinity+loop,+San+Francisco,+CA&destinations=Redmond,+Seattle,+WA&mode=driving&key= gmaps.key

Ответ представляет собой XML (если вы хотите json, замените xml на json), как показано ниже:

0″” encoding=»»UTF-8″»?>

OK
Apple Campus, Cupertino, CA 95014, USA
Redmond, Вашингтон, США

OK

47736
13 часов 16 минут

1379709
1380 км

Мы можем ФИЛЬТРОВАТЬXML этого ответа, чтобы извлечь важные биты следующим образом:

=ФИЛЬТРXML(C15″,//расстояние[1]/текст»)

=ФИЛЬТРXML(C15″,//длительность[1]/текст»)

Скачать шаблон калькулятора расстояний

Нажмите здесь, чтобы загрузить шаблон калькулятора расстояния и времени в пути , чтобы увидеть все эти формулы в действии. Вы должны ввести свой ключ API, чтобы он заработал. Изучите формулы и форматы XML, чтобы узнать больше о том, как работают эти API и как интегрировать их в ваши модели электронных таблиц.

Другие примеры WEBSERVICE():

Сделали что-то классное с помощью WEBSERVICE()?

Вы сделали что-то классное и интересное, используя WEBSERVICE() и FILTERXML()? Пожалуйста, поделитесь идеями и советами в разделе комментариев.

Как рассчитать расстояние между несколькими адресами на карте

Рассчитайте расстояние по прямой между двумя или более адресами, городами за несколько простых шагов с помощью Калькулятора географических измерений.

Загрузите приложение Geo Measure.
Создать новую карту.
Щелкните значок + в правом нижнем углу.
Выберите нужный вариант: Измерение вручную, Измерение GPS.
Нажмите на первую точку карты, затем нажмите на вторую точку (и, если используется измерение нескольких точек, третью, четвертую, пятую и т.
д. точки)
Geo Measure рассчитает для вас расстояние между точками! узнать больше о том, как использовать этот инструмент.

Возможность быстро определить расстояние между несколькими точками на карте может дать важную информацию.

Geo Измерение расстояния позволяет легко вычислить расстояние между двумя или более адресами. Это, наряду со многими другими нашими картографическими инструментами, предоставляет вам информацию.

Что такое инструмент для измерения географического расстояния?

Калькулятор расстояния измеряет расстояние по прямой линии между различными точками на карте.Это отличается от расстояния вождения или времени в пути. Рассчитайте расстояние между физическими адресами, крупными городами или любой другой точкой, выбранной на карте.

Калькулятор расстояний Maptive позволяет выбрать измерение расстояния между двумя адресами или непрерывное расстояние между несколькими точками.

Калькулятор площади географических измерений — это отличный инструмент и приложение для измерения площади поля с помощью GPS. Это очень помогает вам измерять в любом месте, когда вы куда-то путешествуете, если вы хотите рассчитать расстояние между двумя точками и городами.Это яркое приложение для GPS и геодезии. Он используется для фермы, а Google Maps быстро измеряет расстояние. Это поможет вам легко проверить преобразование площади, их единицы и преобразование.

Он уведомит вас, все инструкции о том, что и как вы можете рассчитать расстояние измеряемой площади. Никаких специальных навыков не требуется, любой, у кого есть мод-пост для смартфона, любит Android и ios, может просто использовать приложение и выполнить идеальное измерение расстояния по площади.

Как измерить расстояние Инструмент может помочь вашему бизнесу?

Измерьте расстояние до ваших конкурентов: Убедитесь, что между вами и вашими конкурентами достаточное расстояние при создании новых офисов для вашего бизнеса.

Измерьте расстояние между магазинами: Убедитесь, что ваши магазины не расположены слишком близко друг к другу.

Измерьте расстояние до ваших поставщиков: Оптимизируйте свою цепочку поставок, находя поставщиков, которые ближе всего к вашему бизнесу.

Визуализация расстояния между двумя точками: Наглядно демонстрируйте расстояние между двумя или более точками во время презентаций и встреч.

Измерьте площадь и размер участков, зданий, крыш и многого другого!
Другое удивительное георазмерное измерение Гео надо попробовать
1. ручного измерения
2. GPS-измерения
3. бесплатно и измерения
4. POI
5. Измерение
6. Export KML
10. 9001
0
<noscript><img src='/800/600/https/studfile.net/html/2706/381/html_WuAIlfp6tF.e96G/htmlconvd-jRd2vy_html_cf0230103e6db622.png' /></noscript> youtube.com/embed/EXg8XJ14Ei4?list=TLGGpMPBHDRjKoAxMTA2MjAyMQ» webkitallowfullscreen=»» mozallowfullscreen=»» allowfullscreen=»»/>

Читать популярные блоги:

| Причина найма компании по разработке веб-сайтов

| Список лучших инструментов разработки дополненной реальности для создания вашего приложения дополненной реальности 2021

| Какова стоимость разработки пользовательских приложений для Android?

| Лучший веб-сайт и приложения для творчества, цитат, коротких рассказов и поэтических писателей для публикации своих работ в Интернете

| Лучшая компания по разработке веб-сайтов в Раджкоте, Индия

| Самые популярные технологии и навыки разработчиков программного обеспечения на 2021 год
Нужно получить расстояние между двумя адресами/городами/почтовыми индексами, но не хотите/не можете использовать API? Вот макрос, который я написал, который очищает HTML от Google Maps: excel
Редактировать: Спасибо пользователю /u/aikoaiko , который указал на альтернативу получения пробега от Google без использования Maps. Приведенный ниже код был изменен и теперь работает намного быстрее и надежнее.
Я работаю над анализом для своей компании, пытаясь понять динамику наших исходящих расходов на фрахт в зависимости от продукта/расстояния/типа фрахта. В рамках этого мне приходится просеивать данные, организованные в G-листах, введенных одним из наших менеджеров по логистике. Мне были предоставлены только начальные и конечные почтовые индексы, и я понял, что для того, чтобы понять это, мне нужен пробег между местоположениями.У меня было в основном три варианта:
1.) Попросите нашего ИТ-администратора одобрить покупку доступа API к Google Maps и повысьте мои разрешения, чтобы разрешить выполнение запросов Python/JS из Excel (наше антивирусное программное обеспечение блокирует это. )
2.) Вручную введите каждый почтовый индекс в Google Maps и введите количество миль в каждую ячейку, что может занять вечность.
3.) Создайте сценарий, который будет переходить к картам Google с помощью Internet Explorer, найдите в HTML-коде количество миль и вставьте это значение в Excel.
Я выбрал вариант 3, так как это был самый быстрый и дешевый способ получить необходимую мне информацию.
Я хотел поделиться этим скриптом с сообществом r/Excel на тот случай, если кому-то в будущем понадобится найти расстояния, не платя за услугу или выполняя по одному за раз.
Примечания
1.) Вам потребуется создать ссылки на несколько разных библиотек в вашей рабочей книге: Microsoft Forms 2.0 Object Library , Microsoft Internet Controls и Microsoft HTML Object Library
90) Этот скрипт по существу удаляет HTML-код со страницы навигации Google Maps. Если в случае, если Google решит обновить свой исходный код, это может привести к тому, что макрос перестанет работать должным образом.
3.) В качестве входных значений можно использовать почтовые индексы, адреса, города, штаты или координаты.
4.) Поскольку Excel усекает числа, начинающиеся с 0, макрос написан для добавления 0 к началу любого почтового индекса с < 5 цифр (в основном в штате Нью-Джерси)
Как это работает
1 . ) Сначала вы выделите ячейки, в которые хотите вставить мили, а затем запустите этот макрос.
2.) Вам будут даны две подсказки, первая — выбрать столбец, содержащий ваше начальное местоположение (вы можете выбрать либо столбец, либо отдельную ячейку, не имеет значения). Затем то же самое для вашего места назначения.
3.) Excel сделает свое дело, и через 5-10 секунд вы увидите расстояние в милях, указанное в выделенной ячейке.
Основной код:
Sub GetDistance() Dim rng As Range: Set rng = Selection Затемнить ячейку как диапазон Dim Start_column как целое число Dim End_column как целое число Затемнить результаты как строку Тусклые мили как целое число Затемнить HTMLDoc как HTMLDocument Dim ie As InternetExplorer: Set ie = New InternetExplorer Dim oHTML_Element как IHTMLElement Dim Start_Zip как строка Dim End_Zip как строка Dim Link As String т.е.Без звука = Правда т. е.Видимый = Ложь Starting_Zip Start_column Ending_Zip End_column С ActiveWorkbook.ActiveSheet Для каждой ячейки в rng.Cells При ошибке Возобновить Далее Start_Zip = .Cells(cell.Row, Start_column).Value Если Len(Start_Zip) < 5 и IsNumeric(Start_Zip), то Start_Zip = "0" и .Cells(cell.Row, Start_column).Value Еще Конец, если Конечный_Zip = .Ячейки(cell.Row, End_column).Value Если Len(End_Zip) < 5 и IsNumeric(End_Zip), то End_Zip = "0" и .Cells(cell.Row, End_column).Value Еще Конец, если Ссылка = "https://www.google.com/search?q=driving+miles+between+" & Start_Zip & "+and+" & End_Zip & "" т.е. перейти по ссылке Делать Применение. Подождите (1) Цикл до ie.readyState = READYSTATE_COMPLETE Установите HTMLDoc = ie.document расстояние = HTMLDoc.getElementsByClassName("UdvAnf") Если InStr(distance.innerText, " mi)") = False Тогда результаты = 0 Возобновить Далее Еще результаты = расстояние.внутренний текст Конец, если результаты = Право (результаты, Len (результаты) - Application.WorksheetFunction.Найти("(", результаты)) результаты = слева (результаты, Лен (результаты) - 4) мили = результаты .Cells(cell.Row, rng.Column) = мили Следующий ExitSub: т.е.Выйти Выйти из подпрограммы т.е.Выйти Конец с Конец сабвуфера Sub Starting_Zip (Start_column как целое число) Dim rng As Range При ошибке Возобновить Далее Установите rng = Application. InputBox(_ Заголовок:="Исходное местоположение", _ prompt:="Выберите столбец, содержащий начальные почтовые индексы.", _ Тип:=8) При ошибке Перейти к 0 Если rng ничего, тогда выйдите из Sub Start_column = rng.Columns.Column Конец сабвуфера Sub Ending_Zip (End_column как целое число) Dim rng As Range При ошибке Возобновить Далее Установите rng = Application.InputBox(_ Заголовок:="Место назначения", _ prompt:="Выберите столбец, содержащий почтовые индексы пункта назначения.", _ Тип:=8) При ошибке Перейти к 0 Если rng ничего, тогда выйдите из Sub End_column = rng.Columns.Column Конец сабвуфера
Три способа расчета расстояний в R
[Эта статья была впервые опубликована в блоге Bluecology и любезно предоставлена R-блогерами].(Вы можете сообщить о проблеме с содержанием на этой странице здесь)
Хотите поделиться своим контентом с R-блогерами? нажмите здесь, если у вас есть блог, или здесь, если у вас его нет.
Вычисление расстояния по карте кажется простым, но это может быть сбивает с толку, сколько разных способов сделать это в R.
Эта сложность возникает из-за того, что существуют разные способы определения «расстояние» на поверхности Земли.
Земля имеет шаровидную форму. Итак, вы хотите вычислить расстояния вокруг сферы («расстояния по большому кругу») или расстояния на карте («евклидовы расстояния»).
Затем идут барьеры. Например, для расстояний в океане мы часто хотят знать ближайшее расстояние вокруг островов.
Кроме того, существует дополнительная сложность различных типов пространственных данных. Здесь мы просто рассмотрим точки, но эти же понятия применимы и к другим типы данных, такие как фигуры.
Пример данных
Давайте посмотрим на некоторые примеры данных. Это просто набор точек остров Тасмания. Мы собираемся вычислить, как далеко друг от друга эти точки друг от друга.
Мы будем использовать sf для пространственных данных и tmap для отображения.
Вот карта:
tm_shape(стас) + tm_polygons() + tm_graticules(col = "grey60") + tm_shape (баллы) + tm_symbols (столбец = «черный») + tm_scale_bar(position = c("слева", "внизу")) + tm_shape (баллы) + tm_text("pt", ymod = -1)
Примечание. Я включил масштабную линейку, но, конечно, расстояние между линии долготы сближаются в более высоких широтах.
Расстояния по большому кругу
Первый метод заключается в вычислении расстояний по большому кругу, который учитывает для кривизны земли.Если мы используем st_distance() с непроецированные координаты (т.е. долгота-широта), тогда мы получаем большой круг расстояния (в метрах).
м <- st_distance(pts) м/1000 ## Единицы: [м] ## [,1] [,2] [,3] ## [1,] 0,000 821,5470 1200,7406 ## [2,] 821,547 0,0000 419,5004 ## [3,] 1200,741 419,5004 0,0000
Матрица m дает расстояния между точками (мы разделили на 1000, чтобы получить расстояния в км).
Евклидовы расстояния
Другой вариант — сначала спроецировать точки на проекцию, которая сохраняет расстояния, а затем вычисляет расстояния.Этот вариант вычислительно быстрее, но может быть менее точным, как мы увидим.
Мы будем использовать локальную проекцию UTM. Итак, вы можете видеть, как это выглядит например, мы будем проектировать землю тоже.
tas_utm <- st_crs("+proj=utm +zone=55 +datum=WGS84 +units=m +no_defs") stas2 <- st_transform(stas, crs = tas_utm) pts2 <- st_transform(pts, crs = tas_utm) tm_shape (stas2) + tm_polygons() + tm_graticules(col = "grey60") + tm_shape (pts2) + tm_symbols (столбец = «черный») + tm_scale_bar(position = c("слева", "внизу")) + tm_shape (баллы) + tm_text("pt", ymod = -1)
Обратите внимание, как теперь изгибаются линии широты и долготы.Это происходит потому, что мы проецирование шара на плоскую поверхность. UTM будет наиболее точным в центре своей зоны (мы использовали Зону 55, которая примерно с центром в Тасмании).
Если бы мы хотели точно нанести на карту материковую часть Австралии, мы бы использовали другую зону UTM.
Теперь мы можем вычислить евклидовы расстояния:
м2 <- st_distance(pts2) м2/1000 ## Единицы: [м] ## [,1] [,2] [,3] ## [1,] 0,0000 824,8996 1203,6228 ## [2,] 824.8996 0,0000 419,4163 ## [3,] 1203,6228 419,4163 0,0000
Сравните это с нашими расстояниями по большому кругу:
м/1000 ## Единицы: [м] ## [,1] [,2] [,3] ## [1,] 0,000 821,5470 1200,7406 ## [2,] 821,547 0,0000 419,5004 ## [3,] 1200,741 419,5004 0,0000
Обратите внимание на небольшие различия, особенно между пунктом 1 и другим точки. Первый метод (большой круг) является более точным, но также немного медленнее. Евклидовы расстояния становятся немного неточными для точка 1, потому что она пока находится далеко за пределами зоны проекции UTM.
Точки 2 и 3 находятся в зоне UTM, поэтому расстояние между ними точек почти идентичен расчету большого круга.
Расстояния вокруг барьера
Основная идея заключается в том, что мы превращаем данные в растровую сетку, а затем используйте функцию gridDistance() для расчета расстояний вокруг барьеров (земля) между точками.
Итак, сначала нам нужно растрировать землю. Пакет fastize имеет быстрый способ превратить sf полигоны в землю:
Библиотека
(ускорить) библиотека (растр) библиотека (dplyr) r <- растр (протяженность (stas2), nrows = 50, ncols = 50) rtas <- fastize(summarize(stas2), r)
Я сделал растр довольно блочным (50 x 50).Вы могли бы увеличить разрешение для повышения точности измерения расстояния. Вот как это выглядит:
Теперь нам нужно определить растровую ячейку, в которую попадают точки. Мы делаем это путем извлечения координат из pts2 и запроса их уникальных номера растровых ячеек:
rtas_pts <- rtas xy <- st_coordinates(pts2) icecell <- cellFromXY(rtas, xy)
Теперь мы устанавливаем ячейки нашего растра, соответствующие точкам, в другой номер, чем остальные. Я просто воспользуюсь 3-м пунктом (если мы использовали все точки, то мы получаем ближайшее расстояние вокруг барьеров до любого точка).
rtas_pts[icell[3]] <- 2
Это будет выглядеть как тот же растр, но с точкой, где 3-я точка упал (обратите внимание на красную рамку):
Теперь просто запустите gridDistance , сказав ему вычислять расстояния от ячейки со значением 2 (в данном случае только одна ячейка) и опустить значения 1 (земля) при выполнении расстояний:
d <- gridDistance(rtas_pts, origin = 2, опустить = 1)/1000
Это будет медленнее для больших растров (или очень высокого разрешения).Посмотрим, как выглядит:
Цвета соответствуют расстояниям от точки 3 (местоположение, которому мы присвоили значение «2» в растре).
Теперь мы можем просто запросить значения расстояния в ячейках другого очки:
д [лед] ## [1] 1310,5141 612,1404 0,0000
Итак, 612 км вокруг Тасмании из точки 3 в точку 2, как дельфин плывет.
No related posts.