首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Part3-1.获取高质量阿姆斯特丹建筑立面图像(附完整代码)

3.1 使用geopandas找到街景点(方法1) 1)读取阿姆斯特丹矢量道路数据 2)对建筑做缓冲区 3)裁剪道路数据 4)使用shapelynearest_point找出最近两个 5)使用向量相乘原理计算两个角度...阅读前必看知识 阅读本文前需要了解知识,大部分都能在菜鸟教程找到,你也可以去相应官方网站查找更多信息、 Python基本知识[4],函数isinstance[5]使用 向量积(dot...包如何处理gdb、gpkg等文件地理数据库[9] Geodataframe和GeoSeries属性查看,切片和索引,apply函数使用,[10] shapely几何对象[11]:Point[12...这很好办,我们使用ArcGIS Pro投影工具进行转换 2)相机指向方向方向 heading θ 既然是需要正面的建筑照片,我们肯定是道路上拍摄,网页角度也是以道路上拍摄,并且这个最好要满足距离建筑足够近...=False) 2)使用Shapely获取建筑各边中心 要获取GeoPandas集合体(例如GeoSeriesGeoDataFrame)每个多边形外边界上所有中点,你可以使用Shapely几何对象方法和属性

57110

讲解python多边形裁剪

讲解Python多边形裁剪计算机图形学,多边形裁剪是一个常用技术,用于确定多边形与给定裁剪窗口之间交集。...本篇文章,我们将使用shapely库来进行多边形裁剪操作。shapely是一个Python库,提供了一些用于处理几何图形数据功能。安装和导入shapely库首先,我们需要安装shapely库。...下面是一个示例代码,展示如何使用shapely库对地理多边形进行裁剪:pythonCopy codefrom shapely.geometry import Polygon# 定义多边形1polygon1...然后,我们使用intersection函数计算这两个多边形交集。最后,通过检查交集类型,输出裁剪后多边形顶点坐标给出相应提示。...结语通过使用shapely库,我们可以轻松地进行多边形裁剪操作,实现图形处理裁剪需求。shapely还提供了其他强大几何运算和功能,可以方便地处理各种几何图形数据

41710
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Python地信专题 | 基于geopandas空间数据分析—数据结构篇

    等开源地理空间计算相关框架之上,类似pandas语法风格空间数据分析Python库。...其目标是尽可能地简化Python地理空间数据处理,减少对Arcgis、PostGIS等工具依赖,使得处理地理空间数据变得更加高效简洁,打造纯Python式空间数据处理工作流。...notebookjupyter lab可以图像形式直接显示GeoSeries单个元素: 图3 LineString 对应shapelyLineString,用于表示由多个点按顺序连接而成线...可以理解为闭合线无孔多边形边框,创建时传入数据格式与Polygon相同。...: 图14 同一个GeoSeries可以混合上述类型多种几何对象,这意味着点线面概念上相异几何对象可以共存于同一数据 2.1.2 GeoSeries常用属性 类似pandasSeries

    1.8K20

    数据科学学习手札74)基于geopandas空间数据分析——数据结构篇

    、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上,类似pandas语法风格空间数据分析Python库,其目标是尽可能地简化Python地理空间数据处理,减少对Arcgis、PostGIS等工具依赖,使得处理地理空间数据变得更加高效简洁...MultiPoint   对应shapelyMultiPoint,用于表示多个集合,下面我们创建一个由若干MultiPoint对象组成GeoSeries: # 创建存放MultiPoint对象...图2   jupyter notebookjupyter lab可以图像形式直接显示GeoSeries单个元素: ?...图12 LinearRing LinearRing对应shapely.geometryLinearRing,是一种特殊几何对象,可以理解为闭合线无孔多边形边框,创建时传入数据格式与Polygon...图14   同一个GeoSeries可以混合上述类型多种几何对象,这意味着点线面概念上相异几何对象可以共存于同一数据 2.1.2 GeoSeries常用属性   类似pandas

    2.8K20

    python 各类GIS分析包

    参考链接: Python探索性数据分析 文章目录  shapely-开源GIS库Pysal-空间计量库Geopandas-空间数据分析库Arcpy-arcgis python接口Arcgis API...for pythonGeoplot-高阶地理数据可视化接口 shapely-开源GIS库  Shapely笛卡尔平面对几何对象进行操作和分析Python工具包。...GeoPandas扩展了pandas数据类型,允许其几何类型上进行空间操作。几何操作由 shapely执行。...该包提供了丰富纯正 Python 体验,具有代码完成功能(输入关键字和即可获得该关键字所支持属性和方法弹出列表;从中选择一个属性方法即可将其插入),并针对每个函数、模块和类提供了参考文档。 ...地理教科书中可能已经看到所有标准载体地图都可以轻松访问。本机投影支持:地理空间绘图最基本特性是投影:如何以正确方式将球体展开到平坦表面(地图)上取决于要描绘内容。

    3.1K20

    空间数据可视化笔记——simple features空间对象基础

    那么这些、线、面的对象时如何组成呢,sf包中提供了全套应用函数和方法来处理sf对象。...这一很有必要说明,因为你现在继续运行老代码时候,特别是使用maptools导入shp格式数据,已经开始出现警示,并且忠告我们readShapePoly函数即将被遗弃,并强烈建议使用rgdal包readORG...Python,基础点线面几何对象主要是通过shapely包来进行支持。...以上演示了Python构建基础、线、面以及集合、线集合、面集合构造方法。...主页和pythonshapely包对于空间几何体构造描述,相信这些内容对于你理解sf技术 空间地理信息方面的应用会有很大价值。

    1.6K50

    使用 geopandas 和 shapely(.shp) 进行地理空间数据处理和可视化

    而Python geopandas 和 shapely 是两个非常强大库,提供了便捷功能来处理和可视化地理空间数据。...本文将介绍如何使用 geopandas 和 shapely 来读取、处理、可视化和保存地理Shapefile文件。 1....(figsize=(10, 10)) gdf.plot(ax=ax) plt.show() 这将显示一个具有地理数据图形窗口,您可以在其中观察地理边界、、线多边形等地理要素。...shapely box 函数构建了一个矩形框,并使用 difference 函数从 GeoDataFrame 清除了该矩形框内地理要素。...使用 gdf.difference() 函数,从原始地理数据删除 bbox 区域内地理要素,并将结果保存到 gdf 。10. 创建一个新图形窗口,大小为 10x10 英寸。

    2.6K10

    Google Earth Engine(GEE)——使用 GeoPandas 和 Uber H3 空间索引进行快速多边形分析

    这些单元格 id 具有独特属性,例如附近单元格具有相似的 id,您可以通过截断它们长度来找到父单元格。这些属性使得诸如聚合数据查找附近对象、测量距离之类操作非常快速。...在这篇文章,我将向你展示如何创建使用密度图geopandas和h3-py库Python。 国家地理空间情报局海事安全信息门户以反航运活动消息形式提供所有海盗事件形状文件。...该数据集包含全球 8000 多个已记录盗版事件位置。这是原始点图层 QGIS 可视化效果。 我们将通过 H3 提供六边形网格上聚合事件点来创建密度图。我们从导入库开始。...我们groupbyh3列上使用 Panda 函数,并count输出添加一个新列,其中包含每个 H3 id 行数。...这篇文章中使用代码和数据集可以Github 存储库中找到。您还可以 Binder 实时运行 Jupyter Notebook 。

    29410

    python地理处理包shapely

    文章目录 构建集合图形以及获取集合图形信息 多边形显示 多边形分割 Polygon 被 MultiLineString 切割 merge 多个多边形 从Python形状多边形中提取/坐标 检查地理是否...Python多边形内外 Python中用shapely做(1)生成二个多边形区域,计算想交面积(2)生成一个与一多边 通过缓冲来构建一个缓冲圆 一般对象和方法 Points LineString...Python多边形内地理坐标必须正确存储。...object at 0x...> 6、也可以使用一系列混合实例坐标元组来构造LineString。...(集术语)与空集重合,则返回True >>>> Point().is_empty True >>> Point(0, 0).is_empty False 注意:操作符模块attrgetter

    4.4K40

    python与地理空间分析(一)

    气象数据分析地理空间要素是一个必须考虑关键特征项,也是重要影响因素。...CAD文件 CAD是工程制图常用文件格式,一般是通过AutoCAD软件创建,格式后缀一般为DXFDWG虽然,工程制图中也会应用到一些地理空间分析算法,但是一般地理空间分析工具对其支持非常少,...实际应用也很少见。...通常这些格式依赖于相关地理参考信息辅助文本文件才能够GIS软件中使用,例如WKT,prj等文件。 压缩格式 地理空间栅格数据往往占用空间比较大,需要采用高级压缩算法进行存储。...Shapelywkt操作中有了简单演示,可以提供对矢量数据读写,但是着重于对矢量数据几何操作。

    8K52

    数据科学学习手札146)geopandas拓扑非法问题发现、诊断与修复

    而我们平时工作研究中使用各种矢量数据,由于原始数据加工过程不规范等问题,偶尔会导致某些要素自身矢量数据信息非法。   ...这样非法要素读到geopandas或是PostGIS等常用GIS工具进行一些矢量计算操作时会触发拓扑错误问题,而今天文章,我们就来学习一下geopandas如何有效地解决此类要素拓扑非法问题...2 geopandas解决拓扑错误问题 2.1 geopandas中常见要素拓扑错误情况   geopandas,要素合法性(validity)是针对面要素、多部件面要素而言,同其底层依赖...shapely库一样,遵守着OGC(开放地理空间联盟)标准,shapely高度完备功能封装下,我们日常创建面要素矢量时只需要注意别出现下面几种常见情况就行: 错误情况1:坐标串自交叉 错误情况...,jupyter中非法shapely要素还会像上面各图那样以红色显示(合法是绿色)。

    1.2K20

    数据科学学习手札150)基于dask对geopandas进行并行加速

    Python GIS利器,兼顾着高性能和易用性,特别是在其0.12.0版本开始使用全新shapely2.0矢量计算后端后,性能表现更是一路狂飙。   ...今天文章,我将为大家简要介绍如何基于dask对geopandas进一步提速,从而更从容应对更大规模GIS分析计算任务。...2 dask-geopandas使用   很多朋友应该听说过dask,它是Python生态里非常知名高性能计算框架,可以针对大型数组、数据框及机器学习模型进行并行计算调度优化,而dask-geopandas.../demo_points.gdb', driver='OpenFileGDB')   使用dask-geopandas时,我们首先还是需要用geopandas进行目标数据读入,再使用from_geopandas...,可以看到,与geopandas计算比较,dask-geopandas取得了约3倍计算性能提升,且这种提升幅度会随着数据集规模增加而愈发明显,因为dask可以很好处理内存紧张时计算优化:

    1.1K30

    Python最强地理可视化库Cartopy安装教学

    Cartopy最初是英国气象局开发,目的是让科学家能够快速、方便、最重要是准确地地图上可视化他们数据。...cartopy主要特点是面向对象投影定义,以及投影之间转换点、线、向量、多边形和图像能力。...上不行,Cartopy必须要先安装GEOS、Shapely和 pyshp这三个依赖库,这时候小机灵鬼你又来了,你是不是会说我直接扎这三个库pip安装,然后pip install cartopy不就好了...Python 实现 ESRI Shapefile 读写包; shapely:操作和分析空间地理对象; cartopy:Cartopy 安装包,地图制图工具。...接下来先查找一下所安装库是否含有Cartopy依赖库 pip list 然后使用如下命令卸载 pip uninstall xxxx 安装 Cartopy cmd窗口中cd进入你存放下载好文件文件夹

    6K30

    geopandas 0.14版本重要更新内容一览

    python版本提升至3.9: 因此,推荐大家以3.9版本作为建立GIS运算Python环境基础,这里我们以conda为例,直接建立新虚拟环境来做演示(下面的命令为了加速下载过程使用到相关国内conda...,以及新版geopandas、jupyterlab安装: 2.2 geopandas 0.14版本底层依赖变动 0.14版本,geopandas底层将默认使用shapely(>=2.0版本)进行高性能矢量运算...且geopandas将会在未来要发布1.0正式版本,直接移除对pygeos,以及旧版shapely(<2.0版本)支持: 2.3 新增一系列矢量计算方法 在这次新版本,基于shapely为GeoSeries...()方法 新增remove_repeated_points()方法,用于沿要素坐标串定义方向,将距离阈值以内坐标点视作重复要素进行移除,默认阈值为0,你可以实际应用灵活调整阈值,从而起到简化要素目的...sjoin_nearest()新增参数exclusive,默认为False,当设置为True时,会在计算过程自动忽略与自身要素相同最近邻要素,非常实用,省得我们在做sjoin_nearest()最近邻搜索计算之前手动排除要素自身

    32430

    rasterio安装和使用

    前言 很久没更新公众号啦,给看客老爷们汇报下我最近都在忙啥。由于工作和自己原因,需要搞一科研,这一直是我短板。所以我浅学了一下大学数学(线代、高数和概率论),准备结合Python做一些事情。...学习数学同时了,还在学习遥感数据处理(感觉遥感比较好水论文),一般处理遥感数据我们会使用ENVI,但是毕竟我会Python,所以我就上网查了一些内容,就发现了rasterio这个第三方库。...大家可能听过GDAL库,其实rasterio是基于GDAL库二次封装,更加符合Python风格主要用于空间栅格数据处理Python库。所以本文就简单介绍下rasterio安装和使用。...rasterio使用 其实我用Python来操作影像就两个要求,一是能读取到各个影像波段数据,二是经过一些处理后,能再将数据存为影像。...width 宽度 height 高度 bounds 地理范围 transform 反射变化参数 crs 坐标参考系 当然我们最关心如何读取波段数据,其实很简单,用read函数即可。

    1.7K40

    使用Python分析瑞幸和星巴克全国门店分布关系

    2、瑞幸门店选址集中星巴克周边,数据显示方圆500米范围内,全国平均每个星巴克门店周边有0.6个瑞幸门店。 准备阶段 此次分析任务用到工具有下秒数据机器人、Python、shapely。...shapely是Python第三方库,用来处理经纬度数据,可以判断不同地理坐标之间距离和包含关系。...因此瑞幸门店分布更加分散,没有过度集中一线城市。 星巴克全国分布热力图 通过星巴克门店热力图也能看到,红色高密度区主要集中沿海地区,内陆则呈现状式分布,比较稀疏。...这次从方圆500米范围看看瑞幸星巴克周边聚集情况。 我们使用Python和其第三方库shapely来进行处理数据shapely主要用来处理地理坐标数据。...from shapely.geometry.polygon import Polygon 第二步:从API抽取数据 # 抽取星巴克和瑞幸门店数据,通过下秒机器人API调用 # 抽取星巴克门店数据

    41750

    Python数据可视化分析瑞幸和星巴克全国门店分布图

    2、瑞幸门店选址集中星巴克周边,数据显示方圆500米范围内,全国平均每个星巴克门店周边有0.6个瑞幸门店。 准备阶段 此次分析任务用到工具有下秒数据机器人、Python、shapely。...shapely是Python第三方库,用来处理经纬度数据,可以判断不同地理坐标之间距离和包含关系。...因此瑞幸门店分布更加分散,没有过度集中一线城市。 星巴克全国分布热力图 通过星巴克门店热力图也能看到,红色高密度区主要集中沿海地区,内陆则呈现状式分布,比较稀疏。...这次从方圆500米范围看看瑞幸星巴克周边聚集情况。 我们使用Python和其第三方库shapely来进行处理数据shapely主要用来处理地理坐标数据。...from shapely.geometry.polygon import Polygon 第二步:从API抽取数据 # 抽取星巴克和瑞幸门店数据,通过下秒机器人API调用 # 抽取星巴克门店数据

    60310

    使用Python和Geopandas进行地理数据可视化实用指南

    本文将介绍如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化,并提供实用代码示例。1. 准备工作开始之前,确保已经安装了Python和Geopandas库。...Geopandas支持多种地理数据格式,包括Shapefile、GeoJSON、Geopackage等。本示例,我们将使用一个Shapefile格式地图数据。...from shapely.geometry import Point​# 创建一个对象代表某个地点经纬度point = Point(-74.006, 40.7128)​# 空间查询,找出距离该最近城市...地图叠加与分组地图可视化,有时候需要将不同地理数据叠加在一起,并根据某些条件进行分组显示。...结论与展望通过本文介绍和案例演示,我们了解了如何使用Python和Geopandas进行地理数据分析和可视化。

    56810

    使用Matplotlib & Cartopy绘制我国台风路径图

    夏天一到,沿海地区经常会遭到台风袭扰,可谓苦不堪言。 之前公众号做过一个关于我国1945~2015年历史台风统计可视化展示,发现很多有趣数据,比如说台风登陆最多城市是湛江。...image.png 大家可以去翻看历史文章,附有完整代码和数据,有兴趣做些可视化探索。 大数据告诉你,台风最喜欢我国哪个省市登陆 这次文章不研究台风数据,而是尝试用Python来绘制台风路径。...主要第三方库 用到主要工具包有pandas、numpy、matplotlib、cartopy、shapely,前三个库大家可能都熟悉,下面介绍下后两个库使用场景。...❝cartopy:基于matplotlibpython地理数据处理和可视化库,本文会用来展示地图 shapely: 是一个对几何对象进行操作和分析Python库,本文用来处理点线数据 ❞ cartopy...但这里没有区别显示台风强度,一般是.add_geometries()方法添加参数调整。

    3K20
    领券