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仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
大家好我是费老师,我写过很多篇介绍geopandas
相关技术的文章,而geopandas
之所以如此高效易用,成为Python GIS生态中的翘楚,离不开其底层依赖库shapely
对其矢量计算功能的支持。
不仅是作为geopandas
的基石,直接使用shapely
中极其丰富的各种矢量操作API,也可以帮助我们轻松实现各种细致入微的矢量操作。而就在几天前,shapely
发布了其颇具里程碑意义的2.0
正式版本,为我们带来了更加澎湃的运算性能提升,以及更稳定更丰富的新功能,今天的文章费老师我就来带大家一览shapely 2.0
版本中的主要新特性🥳。
通常我们不会专门去安装shapely
,在安装geopandas
的过程中它就顺带被安装上了,在我的本地示例虚拟环境中shapely
原先的版本为1.8.5
,通过执行conda update shapely -c conda-forge -y
可将其稳定升级到2.0.0
以上的正式版本:
接下来我们来看看本次大的版本更新中带来了哪些重要内容:
新版shapely
重写了底层对C++库GEOS
的封装方式,大幅度降低了冗余计算成本,并且吸收了pygeos
中的底层逻辑,对各种常用接口进行ufunc向量化运算支持,使得我们可以配合numpy
快速实现,以contains()
为例,基于shapely
的顶级API接口:
在上面的例子中,相较于标量一对一运算和列表批量运算,新的向量化运算分别取得了500多倍和70多倍的运算加速😉。
目前shapely
的所有顶级API,以及shapely.ops
等子模块下的顶级API均已支持向量化运算特性,具体见shapely
中的API文档是否如下图所示提及ufunc
:
在以前的版本中,shapely
中的矢量要素对象是可变的,譬如对于LineString
要素,可以在被创建后,通过为其coords
属性赋值新的坐标串信息以改变其矢量信息:
而从2.0.0
开始,shapely
中所有的矢量要素变为不可变对象,这意味着它们可hash,譬如可以作为字典的键,或pandas
分组运算的分组依据等:
从上面的几个例子中你也可以发现,新版shapely
中我们可以直接从shapely
导入常用的各种矢量要素类,这将作为from shapely.geometry import XXX
方式的备选方式:
在以前的版本中,多部件要素譬如MultiPoint
可以直接视作数组对象来直接按位置索引或迭代,而从2.0.0
开始,原有的方式会引发错误,请注意更换为使用其geoms
属性实现相关操作:
从2.0.0
开始,shapely
新增API接口set_precision()
和get_precision()
用于针对矢量要素进行坐标精度设置和精度查询,非常的方便:
随着对底层GEOS
依赖库的版本更新(当前依赖版本:3.11.1
),一大批新的实用功能函数得以被添加到shapely
中,由于数量非常众多,下面我仅对其中的部分典型新功能函数做介绍:
通过新增的函数extract_unique_points()
,我们可以从指定要素中快速提取去重后的折点要素:
通过新增的函数node()
,我们可以轻松地从线要素中提取出彼此不交叉的片段:
通过minimum_bounding_circle()
和minimum_bounding_radius()
我们可以快速得到目标要素的最小外接圆及其对应半径:
通过dwithin()
,我们可以快速判断要素之间的距离是否小于所给定的阈值:
通过新增的快捷函数force_2d()
和force_3d()
,我们可以直接为指定要素移除/添加z轴信息:
篇幅有限,本文只针对shapely 2.0
中一些比较重要的内容进行介绍,更多新特性请移步其更新说明文档页:https://shapely.readthedocs.io/en/stable/release/2.x.html
以上就是本文的全部内容,欢迎在评论区与我进行讨论~