def vitesse(c, d, params):
"""
Calcule la vitesse d'un déplacement.
@param c tuple ("file", "collect_date", "name", "lat", "lng", +1 ou -1)
@param d tuple ("file", "collect_date", "name", "lat", "lng", +1 ou -1)
@param params ParemetreCoutTrajet
@return vitesse, cout
La fonction retourne une valeur aberrante si le temps entre les deux événements est négatifs.
C'est une configuration impossible : on ne peut reposer un vélo avant de l'avoir retiré.
La valeur aberrante est ``1e8``.
Il reste un cas pour lequel, je ne sais pas encore quelle valeur donner :
il s'agit des demi-appariements : un vélo rétiré mais jamais reposé et réciproquement.
"""
if c[0] is None or d[0] is None:
# cas des vélos perdus
if c[0] is None:
if d[0] is None:
return None
else:
return 0.0, 0.0 # je ne sais pas trop quoi mettre
else:
return 0.0, 0.0 # je ne sais pas trop quoi mettre
else:
lat1, lng1 = c[3], c[4]
lat2, lng2 = d[3], d[4]
dh = DataVelibCollect.distance_haversine(lat1, lng1, lat2, lng2)
dt = d[1] - c[1]
if dt.total_seconds() <= 0:
return 1e8, 1e8 # infini
v = dh / (dt.total_seconds() / 3600)
cost = params.cost(dh, dt, v)
return v, cost
def vitesse(c, d, params):
"""
Calcule la vitesse d'un déplacement.
@param c tuple ("file", "collect_date", "name", "lat", "lng", +1 ou -1)
@param d tuple ("file", "collect_date", "name", "lat", "lng", +1 ou -1)
@param params ParemetreCoutTrajet
@return vitesse, cout
La fonction retourne une valeur aberrante si le temps entre les deux événements est négatifs.
C'est une configuration impossible : on ne peut reposer un vélo avant de l'avoir retiré.
La valeur aberrante est ``1e8``.
Il reste un cas pour lequel, je ne sais pas encore quelle valeur donner :
il s'agit des demi-appariements : un vélo rétiré mais jamais reposé et réciproquement.
"""
if c[0] is None or d[0] is None:
# cas des vélos perdus
if c[0] is None:
if d[0] is None:
return None
else:
return 0.0, 0.0 # je ne sais pas trop quoi mettre
else:
return 0.0, 0.0 # je ne sais pas trop quoi mettre
else:
lat1, lng1 = c[3], c[4]
lat2, lng2 = d[3], d[4]
dh = DataVelibCollect.distance_haversine(lat1, lng1, lat2, lng2)
dt = d[1] - c[1]
if dt.total_seconds() <= 0:
return 1e8, 1e8 # infini
v = dh / (dt.total_seconds() / 3600)
cost = params.cost(dh, dt, v)
return v, cost
def distance_path(dfp):
"""
calcule la vitesse moyenne lorsque le chemin est connu
@param dfp liste des chemins
@return moyenne, stddev
"""
dfp = dfp.copy()
dfp["speed"] = dfp["dist"] / dfp["hours"]
dfp["dist"] = dfp.apply(lambda r: DataVelibCollect.distance_haversine(
r["lat0"], r["lng0"], r["lat1"], r["lng1"]),
axis=1)
mean = sum(dfp["speed"]) / len(dfp)
std = sum((x - mean)**2 for x in dfp["speed"]) / len(dfp)
return mean, std**0.5
def distance_path(dfp):
"""
calcule la vitesse moyenne lorsque le chemin est connu
@param dfp liste des chemins
@return moyenne, stddev
"""
dfp = dfp.copy()
dfp["speed"] = dfp["dist"] / dfp["hours"]
dfp["dist"] = dfp.apply(
lambda r: DataVelibCollect.distance_haversine(
r["lat0"],
r["lng0"],
r["lat1"],
r["lng1"]),
axis=1)
mean = sum(dfp["speed"]) / len(dfp)
std = sum((x - mean) ** 2 for x in dfp["speed"]) / len(dfp)
return mean, std ** 0.5