SkyCoord.separation 更快的替代方案？

发布于 2025-01-15 06:31:14 字数 309 浏览 5 评论 0原文

我正在使用 SkyCoord.separation 从数组中查找给定坐标周围的像素。我注意到分离功能花费的时间太长。我必须在一个巨大的数据集上重复计算，并且使用这个函数似乎不太实用。是否有比处理数组的 SkyCoord.separation 更快的替代方案？其他类似的函数似乎不接受数组输入，只能计算两组坐标之间的间隔。

例如：我有经度和纬度数组（大小 50,331,648）。我需要找到每一行与数组其余部分的分离。所以我循环运行了 50,331,648 次。

任何建议都会有很大帮助！谢谢

更新：现在使用笛卡尔坐标和点积来计算角度。速度快了大约 7 倍。

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鸩远一方 2025-01-22 06:31:14

这是一个相当快的实现，它使用 numexpr 来提高速度。您也可以使用普通的 numpy 来完成此操作，但速度没有那么快。

import numexpr

def sphere_dist(ra1, dec1, ra2, dec2):
    """
    Haversine formula for angular distance on a sphere: more stable at poles.
    This version uses arctan instead of arcsin and thus does better with sign
    conventions.  This uses numexpr to speed expression evaluation by a factor
    of 2 to 3.

    :param ra1: first RA (deg)
    :param dec1: first Dec (deg)
    :param ra2: second RA (deg)
    :param dec2: second Dec (deg)

    :returns: angular separation distance (deg)
    """

    ra1 = np.radians(ra1).astype(np.float64)
    ra2 = np.radians(ra2).astype(np.float64)
    dec1 = np.radians(dec1).astype(np.float64)
    dec2 = np.radians(dec2).astype(np.float64)

    numerator = numexpr.evaluate('sin((dec2 - dec1) / 2) ** 2 + '
                                 'cos(dec1) * cos(dec2) * sin((ra2 - ra1) / 2) ** 2')

    dists = numexpr.evaluate('2 * arctan2(numerator ** 0.5, (1 - numerator) ** 0.5)')
    return np.degrees(dists)

Here is a pretty fast implementation that uses numexpr for extra speed. You can also do this with plain numpy but it isn't as fast.

import numexpr

def sphere_dist(ra1, dec1, ra2, dec2):
    """
    Haversine formula for angular distance on a sphere: more stable at poles.
    This version uses arctan instead of arcsin and thus does better with sign
    conventions.  This uses numexpr to speed expression evaluation by a factor
    of 2 to 3.

    :param ra1: first RA (deg)
    :param dec1: first Dec (deg)
    :param ra2: second RA (deg)
    :param dec2: second Dec (deg)

    :returns: angular separation distance (deg)
    """

    ra1 = np.radians(ra1).astype(np.float64)
    ra2 = np.radians(ra2).astype(np.float64)
    dec1 = np.radians(dec1).astype(np.float64)
    dec2 = np.radians(dec2).astype(np.float64)

    numerator = numexpr.evaluate('sin((dec2 - dec1) / 2) ** 2 + '
                                 'cos(dec1) * cos(dec2) * sin((ra2 - ra1) / 2) ** 2')

    dists = numexpr.evaluate('2 * arctan2(numerator ** 0.5, (1 - numerator) ** 0.5)')
    return np.degrees(dists)

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