计算 Azumith 测量中的位置差异

Question

我正在使用 pandas 数据框中的方位角和仰角数据。在此参考系中，测量值指定为 -180 至 180 度方位角和 0 至 90 度仰角。我的数据点在 180 度标记附近徘徊，因此它有时也会记录 -180，因为在该参考系中，它们彼此相邻。

这是我的数据框

Az      El
-179.90 2.43    
179.85  2.30
179.95  2.33
-179.99 2.40    
179.98  2.63    
-179.92 2.67

我正在尝试找出 az 列中任意值之间的最大距离。如果我寻找最小值和最大值，并找到差异，即使真正的最大差异应该是 .25.

，我也会得到 359.97

有人知道可行的算法吗？

这是我当前的代码：

def findMaxDistanceInColumn(dataframe,dimension):
    array = dataframe[dimension].to_numpy().astype(np.float)
    min = np.min(array)
    max = np.max(array)
    difference = max-min
    return difference

Answer 1

您似乎颠倒了计算：您需要在 180 分割的每一侧的最低绝对值：取正值中的最小值 179.85 和最大值的负值，-179.90。现在算一下：

neg_dist = neg_max + 180
pos_dist = 180 - pos_min
final = neg_dist + pos_dist

你能从那里完成吗？

计算 Azumith 测量中的位置差异

Calculate difference in positions in Azumith measurement

python

azimuth

pandas