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我有一个简化的城市地图，其中的街道为线串，地址为点。我需要找到从每个点到任何一条街线的最近路径。我有一个执行此操作的脚本，但由于嵌套了循环，因此它在多项式时间内运行。对于15万行（形状为LineString）和10000点（形状为Point），在8 GB Ram计算机上需要10个小时才能完成。

该函数如下所示（抱歉，无法完全重现）：

import pandas as pd
import shapely
from shapely import Point, LineString

def connect_nodes_to_closest_edges(edges_df , nodes_df,
                                   edges_geom,
                                   nodes_geom):
    """Finds closest line to points and returns 2 dataframes:
        edges_df
        nodes_df
    """
    for i in range(len(nodes_df)):
        point = nodes_df.loc[i,nodes_geom]
        shortest_distance = 100000
        for j in range(len(edges_df)):
            line = edges_df.loc[j,edges_geom]
            if line.distance(point) < shortest_distance:
                shortest_distance = line.distance(point)
                closest_street_index = j
                closest_line = line
                ...

然后，将结果保存在表中作为新列，该列将点到线的最短路径添加为新列。

有没有一种方法可以使该功能更快些？

例如，如果我可以为50m左右的每个点过滤出线，这将有助于加快每次迭代的速度？

有没有一种方法可以使用rtree包使其更快？我能够找到一个答案，从而使脚本可以更快地找到多边形的交点，但是我似乎无法使它适用于最接近点到线的地方。

多边形相交的更快方法

https://pypi.python.org/pypi/Rtree/

抱歉，如果已经回答了，但是我在这里也没有在gis.stackexchange上找到答案

谢谢你的建议！