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shapely的nearest_point找出最近的两个点 5）使用向量相乘的原理计算两个点间的角度...阅读前必看知识点 在阅读本文前需要了解的知识点，大部分都能在菜鸟教程找到，你也可以去相应的官方网站查找更多信息、 Python的基本知识[4]，函数isinstance[5]的使用 向量的点积（dot...包如何处理gdb、gpkg等文件地理数据库[9] Geodataframe和GeoSeries的属性查看，切片和索引，apply函数的使用，[10] shapely包中的几何对象[11]：Point[12...这很好办，我们使用ArcGIS Pro中的投影工具进行转换 2）相机指向的方向或方向 heading θ 既然是需要正面的建筑照片，我们肯定是在道路上拍摄的，网页中的角度也是以道路上的点拍摄的，并且这个点最好要满足距离建筑足够近...=False) 2）使用Shapely获取建筑各边的中心点 要获取GeoPandas集合体（例如GeoSeries或GeoDataFrame）中每个多边形的外边界上所有中点，你可以使用Shapely库的几何对象方法和属性
讲解Python多边形裁剪在计算机图形学中，多边形裁剪是一个常用的技术，用于确定多边形与给定裁剪窗口之间的交集。...在本篇文章中，我们将使用shapely库来进行多边形的裁剪操作。shapely是一个Python库，提供了一些用于处理几何图形数据的功能。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的交集。最后，通过检查交集的类型，输出裁剪后的多边形的顶点坐标或给出相应的提示。...结语通过使用shapely库，我们可以轻松地进行多边形裁剪操作，实现图形处理中的裁剪需求。shapely还提供了其他强大的几何运算和功能，可以方便地处理各种几何图形数据。
等开源地理空间计算相关框架之上的，类似pandas语法风格的空间数据分析Python库。...其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理，减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖，使得处理地理空间数据变得更加高效简洁，打造纯Python式的空间数据处理工作流。...notebook或jupyter lab中可以图像的形式直接显示GeoSeries中的单个元素： 图3 LineString 对应shapely中的LineString，用于表示由多个点按顺序连接而成的线...可以理解为闭合的线或无孔多边形的边框，创建时传入数据的格式与Polygon相同。...： 图14 在同一个GeoSeries可以混合上述类型中的多种几何对象，这意味着点线面在概念上相异的几何对象可以共存于同一份数据中 2.1.2 GeoSeries常用属性 类似pandas中的Series
、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的，类似pandas语法风格的空间数据分析Python库，其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理，减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖，使得处理地理空间数据变得更加高效简洁...MultiPoint 对应shapely中的MultiPoint，用于表示多个点的集合，下面我们创建一个由若干MultiPoint对象组成的GeoSeries： # 创建存放MultiPoint对象的...图2 在jupyter notebook或jupyter lab中可以图像的形式直接显示GeoSeries中的单个元素： ?...图12 LinearRing LinearRing对应shapely.geometry中的LinearRing，是一种特殊的几何对象，可以理解为闭合的线或无孔多边形的边框，创建时传入数据的格式与Polygon...图14 在同一个GeoSeries可以混合上述类型中的多种几何对象，这意味着点线面在概念上相异的几何对象可以共存于同一份数据中 2.1.2 GeoSeries常用属性 类似pandas中的
参考链接： Python中的探索性数据分析 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是在笛卡尔平面对几何对象进行操作和分析的Python工具包。...GeoPandas扩展了pandas的数据类型，允许其在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的 Python 体验，具有代码完成功能（输入关键字和点即可获得该关键字所支持的属性和方法的弹出列表；从中选择一个属性或方法即可将其插入），并针对每个函数、模块和类提供了参考文档。 ...在地理教科书中可能已经看到的所有标准载体地图都可以轻松访问。本机投影支持：地理空间绘图的最基本特性是投影：如何以正确的方式将球体展开到平坦的表面（地图）上取决于要描绘的内容。
那么这些点、线、面的对象时如何组成的呢，sf包中提供了全套的应用函数和方法来处理sf对象。...这一点很有必要说明，因为你现在继续运行老代码的时候，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包中的readORG...在Python中，基础的点线面几何对象主要是通过shapely包来进行支持的。...以上演示了在Python中构建基础点、线、面以及点集合、线集合、面集合的构造方法。...主页和python中shapely包对于空间几何体构造的描述，相信这些内容对于你理解sf技术在 空间地理信息方面的应用会有很大价值。
而Python中的 geopandas 和 shapely 是两个非常强大的库，提供了便捷的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的图形窗口，您可以在其中观察地理边界、点、线或多边形等地理要素。...shapely 库中的 box 函数构建了一个矩形框，并使用 difference 函数从 GeoDataFrame 中清除了该矩形框内的地理要素。...使用 gdf.difference() 函数，从原始地理数据中删除 bbox 区域内的地理要素，并将结果保存到 gdf 中。10. 创建一个新的图形窗口，大小为 10x10 英寸。
这些单元格 id 具有独特的属性，例如附近的单元格具有相似的 id，您可以通过截断它们的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、测量距离之类的操作非常快速。...在这篇文章中，我将向你展示如何创建使用点密度图geopandas和h3-py库在Python。 国家地理空间情报局的海事安全信息门户以反航运活动消息的形式提供所有海盗事件的形状文件。...该数据集包含全球 8000 多个已记录盗版事件的点位置。这是原始点图层在 QGIS 中的可视化效果。 我们将通过在 H3 提供的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groupby在h3列上使用 Panda 的函数，并count在输出中添加一个新列，其中包含每个 H3 id 的行数。...这篇文章中使用的代码和数据集可以在我的Github 存储库中找到。您还可以在 Binder 中实时运行 Jupyter Notebook 。
文章目录 构建集合图形以及获取集合图形点信息 多边形显示 多边形分割 Polygon 被 MultiLineString 切割 merge 多个多边形 从Python形状多边形中提取点/坐标 检查地理点是否在...Python中的多边形内或外 Python中用shapely做（1）生成二个多边形区域，计算想交的面积（2）生成一个点与一多边 通过点缓冲来构建一个缓冲圆 一般对象和方法 Points LineString...Python中的多边形内或外 地理坐标必须正确存储。...object at 0x...> 6、也可以使用一系列混合点实例或坐标元组来构造LineString。...（在点集术语中）与空集重合，则返回True >>>> Point().is_empty True >>> Point(0, 0).is_empty False 注意：在操作符模块的attrgetter
在气象数据分析中，地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项，也是重要的影响因素。...CAD文件 CAD是工程制图常用的文件格式，一般是通过AutoCAD软件创建的，格式后缀一般为DXF或DWG虽然，在工程制图中也会应用到一些地理空间分析的算法，但是一般的地理空间分析工具对其支持非常少，...在实际应用中也很少见。...通常这些格式依赖于相关的地理参考信息的辅助文本文件才能够在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的空间比较大，需要采用高级的压缩算法进行存储。...Shapely在wkt操作中有了简单的演示，可以提供对矢量数据的读写，但是着重于对矢量数据的几何操作。
如何用Python分析诸如各国人口和GDP数据，各省市房价等地理相关数据，并在地图上优雅地展示你的结果？你需要geopandas!??...一，GeoPandas总体介绍 geopandas 是pandas在地理数据处理领域的扩展包，主要基于Pandas(普通数据处理), shapely(地理数据分析),fiona(地理数据读取),matplotlib...(地理数据可视化)等构建而成。...其中GeoSeries是pandas中的Series的一个子类，GeoDataFrame是Pandas中的DataFrame的一个子类。...并且需要设置其中的一列GeoSeries为当前活跃状态的GeoSeries，默认的地理数据分析操作都是对活跃状态的GeoSeries进行的。
而我们平时工作研究中使用到的各种矢量数据，由于原始数据加工过程的不规范等问题，偶尔会导致某些要素自身的矢量数据信息非法。 ...这样的非法要素读到geopandas或是PostGIS等常用GIS工具中，在进行一些矢量计算操作时会触发拓扑错误问题，而今天的文章中，我们就来学习一下在geopandas中如何有效地解决此类的要素拓扑非法问题...2 在geopandas解决拓扑错误问题 2.1 geopandas中常见的要素拓扑错误情况 在geopandas中，要素的合法性（validity）是针对面要素、多部件面要素而言的，同其底层依赖的...shapely库一样，遵守着OGC（开放地理空间联盟）标准，在shapely高度完备的功能封装下，我们在日常创建面要素矢量时只需要注意别出现下面几种常见的情况就行： 错误情况1：坐标串自交叉 错误情况...，在jupyter中非法的shapely要素还会像上面各图那样以红色显示（合法是绿色）。
Python GIS利器，兼顾着高性能和易用性，特别是在其0.12.0版本开始使用全新的shapely2.0矢量计算后端后，性能表现更是一路狂飙。 ...在今天的文章中，我将为大家简要介绍如何基于dask对geopandas进一步提速，从而更从容的应对更大规模的GIS分析计算任务。...2 dask-geopandas的使用 很多朋友应该听说过dask，它是Python生态里非常知名的高性能计算框架，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') 在使用dask-geopandas时，我们首先还是需要用geopandas进行目标数据的读入，再使用from_geopandas...，可以看到，在与geopandas的计算比较中，dask-geopandas取得了约3倍的计算性能提升，且这种提升幅度会随着数据集规模的增加而愈发明显，因为dask可以很好的处理内存紧张时的计算优化：
Cartopy最初是在英国气象局开发的，目的是让科学家能够快速、方便、最重要的是准确地在地图上可视化他们的数据。...cartopy的主要特点是面向对象的投影定义，以及在投影之间转换点、线、向量、多边形和图像的能力。...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，然后在pip install cartopy不就好了...Python 实现的 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的库是否含有Cartopy的依赖库 pip list 然后使用如下命令卸载 pip uninstall xxxx 安装 Cartopy 在cmd窗口中cd进入你存放下载好的文件的文件夹
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环境的基础，这里我们以conda为例，直接建立新的虚拟环境来做演示（下面的命令中为了加速下载过程使用到相关国内conda...，以及新版geopandas、jupyterlab的安装： 2.2 geopandas 0.14版本底层依赖变动 在0.14版本中，geopandas底层将默认使用shapely（>=2.0版本）进行高性能矢量运算...且geopandas将会在未来要发布的1.0正式版本中，直接移除对pygeos，以及旧版shapely（<2.0版本）的支持： 2.3 新增一系列矢量计算方法 在这次新版本中，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，将距离在阈值以内的坐标点视作重复点要素进行移除，默认阈值为0，你可以在实际应用中灵活调整阈值，从而起到简化要素的目的...sjoin_nearest()新增参数exclusive，默认为False，当设置为True时，会在计算过程中自动忽略与自身要素相同的最近邻要素，非常的实用，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
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。由于工作和自己的原因，需要搞一点科研，这一直是我的短板。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。...学习数学的同时了，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库二次封装的，更加符合Python风格的主要用于空间栅格数据处理的Python库。所以本文就简单介绍下rasterio的安装和使用。...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的数据，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 当然我们最关心的是如何读取波段数据，其实很简单，用read函数即可。
2、瑞幸门店选址集中在星巴克周边，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 此次分析任务用到的工具有下秒数据机器人、Python、shapely。...shapely是Python的第三方库，用来处理经纬度数据，可以判断不同地理坐标之间的距离和包含关系。...因此瑞幸门店的分布更加分散，没有过度集中在一线城市。 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在沿海地区，内陆则呈现点状式分布，比较稀疏。...这次从方圆500米范围看看瑞幸在星巴克周边的聚集情况。 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中抽取数据 # 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
本文将介绍如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化，并提供实用的代码示例。1. 准备工作在开始之前，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。在本示例中，我们将使用一个Shapefile格式的地图数据。...from shapely.geometry import Point# 创建一个点对象代表某个地点的经纬度point = Point(-74.006, 40.7128)# 空间查询，找出距离该点最近的城市...地图叠加与分组在地图可视化中，有时候需要将不同的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的介绍和案例演示，我们了解了如何使用Python和Geopandas进行地理数据的分析和可视化。
夏天一到，沿海地区经常会遭到台风的袭扰，可谓苦不堪言。 之前在公众号做过一个关于我国1945~2015年历史台风统计的可视化展示，发现很多有趣的数据，比如说台风登陆最多的城市是湛江。...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，台风最喜欢在我国哪个省市登陆 这次的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 用到的主要工具包有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的使用场景。...❝cartopy：基于matplotlib的python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的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，一般是在.add_geometries()方法中添加参数调整。
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