我有解决方案现在...即使它是不是很有效。 也许有人认为这很有用。 我改变了P的坐标以获得更好的结果。
distance <- data.frame(dist = NA)
coordinates <- data.frame(x=NA,y=NA)
coords <- data.frame(x=c(2140,2162,2169,2167,2158),y=c(1466,1437,1412,1390,1369))
point <- data.frame(x=2130,y=1400)
for(j in 1:(length(coords[,1]))){
distance[2*j-1,1] <- sqrt((coords[j,1]-point[1,1])^2+(coords[j,2]-point[1,2])^2)
coordinates[2*j-1,] <- coords[j,]
}
计算从点P的所有垂直距离和点P的这些趴在分割行
for(j in 1:(length(coords[,1])-1)){
d <- abs((coords[j+1,1]-coords[j,1])*(coords[j,2]-point[1,2])-
(coords[j,1]-point[1,1])*(coords[j+1,2]-coords[j,2]))/
sqrt((coords[j+1,1]-coords[j,1])^2+(coords[j+1,2]-coords[j,2])^2)
t <- abs(((point[1,1]-coords[j,1])*(coords[j+1,1]-coords[j,1])+
(point[1,2]-coords[j,2])*(coords[j+1,2]-coords[j,2]))/
((coords[j+1,1]-coords[j,1])^2+(coords[j+1,2]-coords[j,2])^2))
x <- coords[j,1]+t*(coords[j+1,1]-coords[j,1])
y <- coords[j,2]+t*(coords[j+1,2]-coords[j,2])
if(min(coords$x[j],coords$x[j+1]) <= x && x <= max(coords$x[j],coords$x[j+1]) &&
min(coords$y[j],coords$y[j+1]) <= y && y <= max(coords$y[j],coords$y[j+1])){
if(coords[j,] != c(x,y) && coords[j+1,] != c(x,y)){
distance[2*j,1] <- d
coordinates[2*j,] <- c(x,y)
}
}
}
位置最小距离”的坐标:
p <- which(distance==min(distance, na.rm=TRUE))
coordinates[p,]
你知道会是什么太棒了?带有样本输入和期望输出的[可重现示例](http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a- great-r-reproducible-example)。只是要求包裹建议被认为是SO的主题。 – MrFlick 2014-09-12 15:20:13
使用标准几何图形来查找从点到实线的距离,然后如果该点不在一个线段上,请找到最接近的线段端点。这与'R'无关。 – 2014-09-12 15:45:38
如果你发布公式,你更有可能得到如何把它放在代码中。 – rnso 2014-09-12 15:56:20