如何计算R中三维坐标系中两点之间的距离

Question

我正在尝试计算三维坐标系中两点之间的距离。我有两点：1) 'Release' (x, y, z)，和 2) 'Recapture' (x, y, z)。我想为每个重新捕获的个体计算这两点之间的欧氏距离。

我在 R 中导入的数据集如下所示：

|              | Rel_x   | Rel_y   | Rel_z  | Rec_x   | Rec_y   | Rec_z  | Distance |
|--------------|---------|---------|--------|---------|---------|--------|----------|
| Individual_1 | 231.114 | 177.002 | 17.329 | 228.288 | 178.908 | 17.243 | ?        |
| Individual_2 | 239.028 | 178.789 | 16.526 | 239.057 | 178.706 | 16.499 | ?        |
| Individual_3 | 212.109 | 210.142 | 18.791 | 212.300 | 208.693 | 18.372 | ?        |

我还想添加一列（距离）来报告两点'Release'和'Recapture'之间的欧式距离。

我试过使用 dist() 函数，但我不确定我的代码行是否正确，例如

dist (data_set), method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2)

当我运行这行代码时，我收到以下内容：

Warning message: In dist(data_set) : NAS introduced by coercion

你有什么建议吗？

Answer 1

将数据框一分为二，分别为每个点Release和Recapture，然后计算Euclidean metric。

例如，假设您的数据框名为 df，前三列用于第一个点，接下来的 3 列用于第二个点：

sqrt(rowSums(((df[,1:3]-df[,4:6])^2))

Answer 2

我建议只写出来。调用您的数据 data_set 我们可以将另一个答案改编成有效的答案：

data_set$distance = sqrt(rowSums((data_set[, 1:3] - data_set[, 4:6])^2))

更安全的方法是命名列，而不是依赖于位置顺序：

data_set$distance = sqrt(rowSums(
  (data_set[, c('Rel_x', 'Rel_y', 'Rel_z')] - data_set[, c('Rec_x', 'Rec_y', 'Rec_z')])^2
))

如何计算R中三维坐标系中两点之间的距离

How to calculate distance between two points in a three dimensional coordinate system in R

r

euclidean-distance