如何使用sql从具有纬度和经度的数据集中获得具有代表性的均匀分布子集？

从具有纬度和经度的数据集中获得具有代表性的均匀分布子集，可以通过以下步骤实现：

确定目标区域：首先，需要确定感兴趣的地理区域范围，即要从数据集中筛选的地理位置范围。
数据清洗：对数据集进行清洗，确保数据的准确性和完整性，删除可能存在的重复数据、无效数据以及缺失的经纬度信息。
数据转换：将经纬度信息转换为具体的地理坐标，如使用经纬度转换工具将经纬度转换为对应的地理位置名称或者地址。
网格化划分：将目标区域划分为网格，可以使用不同的网格大小或密度来控制最终选择的数据点数量。常用的网格划分方法包括正方形网格和六边形网格。
计算网格内数据点数量：统计每个网格内的数据点数量，以确定每个网格的数据密度。
选择代表性数据点：根据设定的数据点数量或者数据密度要求，在每个网格中选择代表性的数据点，例如选择网格中心点或者距离网格中心最近的数据点。
数据可视化：将选取的代表性数据点在地图上进行可视化展示，以便进一步分析和应用。

需要注意的是，以上步骤中的数据转换、网格化划分以及数据可视化可以借助相关的地理信息系统（GIS）工具或者库来实现，如PostGIS、ArcGIS、Leaflet等。

对于腾讯云的相关产品和服务，推荐使用腾讯云地理位置服务（Tencent Map Location Service），该服务提供了丰富的地理位置数据处理和可视化的能力。具体产品介绍和使用文档可以参考腾讯云地理位置服务官方网站：https://cloud.tencent.com/product/lbs

相关·内容

Python气象绘图教程特刊（二）等值线

气象站的分布的特点是北多南少（有闲钱建设气象站的国家基本在北半球，陆地基本集中于北半球，世界人口集中于北半球），陆多海少（陆地易于永久和半永久观测站建设，海上的漂浮测站和轮船的观测不稳定）。...主要是说明站点资料的一些使用困难，比如站点代表性不足（青藏高原西部一个站需要代表十几万平方公里）。下面才是具体的站点绘制等值线教程。...其实，在你的脑子里，你已经进行了网格化和插值的操作，这些红色的数字就是你人脑插值法进行的插值，人脑插值法是你脑子里一种感性的插值法，与我们的使用的径向基函数插值、克里金插值等方法相比，误差较大比较随意。...经度从108到111，分为30格，每格0.1°；纬度从29到32，分为30，每格0.1°，所以我们获得的新网格精度为0.1°*0.1°。 ?...'#数据文件地址 df=pd.read_excel(filename)#读取文件 lon=df['lon']#读取站点经度 lat=df['lat']#读取站点纬度 rain=df['precipitation

7.5K4 2

社交网络中抽取有代表性的用户

1.为什么要做这个问题 1.1 从社会应用角度在HCI(人机交互)中,实施调查和去获得用户的反馈都是主要针对有代表性的用户....对于目前日益增长的社交网络用户,从大量的社交网络用户中抽取一个具有代表性的子集才是Human-readable的,有益于数据分析,相当于一个数据摘要. 1.2 从科研方法的角度从大量模型或数据点中抽取一个保留了原数据集的特征是机器学习...,代表性子集应尽可能拟合原数据集的样本分布,即,与原数据集具有较少的分布损耗(类似于原数据集中每个领域的人物分布,代表性子集能够拟合原数据集每个领域的人物分布) 3.从差异性角度上,代表性子集需要能够作为每个领域的典型人物...),即,与原数据集用户具有较少的特征损耗 2.从分布角度,代表性子集在满足(1)条件下应尽可能的分散或稀疏,使得子集可以尽可能地还原原数据集的分布,即,P具有具有稀疏性; -note:如果仅仅要求特征损耗最小...将用户以各个属性构建向量,以向量之间的距离来定义人物之间的代表性. 以Twitter社交拓扑为例,当A用户关注了B用户,将会有A指向B的一条有向边, 3.如何具体评价子集的代表性 4.方法

7862 1

特征工程：Kaggle刷榜必备技巧（附代码）！！！

在今天的推文中，我们将谈谈：各种特征创建方法——自动和手动处理分类特征的不同方法经度和纬度特征一些kaggle技巧以及其他一些关于特征创建的想法总而言之，这篇帖子是关于我们已经学习并最终经常使用的有用的特征工程方法和技巧...你可以在此处使用任何名称。现在它只是一个空桶。 ? 让我们将数据帧添加到其中。添加dataframe的顺序并不重要。要将数据帧添加到现有的实体集中，我们执行以下操作。 ?...以gzip格式提交Kaggle：一小段代码可以帮助你节省无数小时的上传时间。请享用。 ? 使用纬度和经度特征本部分将详细介绍如何很好地使用经纬度特征。对于此任务，我将使用操场比赛的数据： ?...我们创建了以下特征： A.两个纬度/经度之间的半正矢距离：根据其纬度和经度，半正矢公式确定了一个球面上两点之间的大圆距离。 ? 然后我们可以像这样使用函数： ?...然后我们可以像这样使用函数： ? D.上下车点间的中心纬度和经度这些是我们新创建的列： ? ? 原因一：结构化数据 ▍自动编码器有时人们也使用自动编码器来创建自动特征。什么是自动编码器？

5.1K6 2

如何为地图数据使用tSNE聚类

编译：yxy 出品：ATYUN订阅号在本文中，我会展示如何在经纬度坐标对上使用tSNE来创建地图数据的一维表示。这种表示有助于开发新的地图搜索算法。这对于诸如“这个经纬度坐标是新泽西或者纽约的吗？”...在这篇文章中，我们将首先看看如何在真值表逻辑数据集上使用tSNE维度映射，然后我们将使用相同的概念将经纬度坐标映射到一维空间。...1维空间中，让我们传入一个映射数据集例子：波士顿，迈阿密和旧金山经纬度组成的映射数据集。...具有较低维空间表示同时在与采样的高维空间相同的坐标空间中保留空间信息具有许多优点。我们可以对来自基本数据结构的这些数据使用所有1维排序和搜索算法。...此外，将经纬度维数降低到1维会减少进行距离计算所需计算量的一半。我们可以只取新的1维表示的差，而不取经度和维度值之间的差。

1.5K3 0

机器学习中的特征工程总结！

对于一个机器学习问题，数据和特征往往决定了结果的上限，而模型、算法的选择及优化则是在逐步接近这个上限。特征工程，顾名思义，是指从原始数据创建特征的过程。...良好特征的特点避免很少使用的离散特征值良好的特征值应该在数据集中出现大约 5 次以上。这样一来，模型就可以学习该特征值与标签是如何关联的。...每个纬度的房屋数在数据集中，latitude 是一个浮点值。不过，在我们的模型中将 latitude 表示为浮点特征没有意义。这是因为纬度和房屋价值之间不存在线性关系。...添加更多箱可让模型从纬度 37.4 处学习和维度 37.5 处不一样的行为，但前提是每 1/10 个纬度均有充足的样本可供学习。另一种方法是按分位数分箱，这种方法可以确保每个桶内的样本数量是相等的。...然后，如果你对这些独热编码进行特征组合，则会得到可解读为逻辑连接的二元特征，如下所示： country:usa AND language:spanish 再举一个例子，假设你对纬度和经度进行分箱，获得单独的

2.1K1 0

Redis三种特殊类型

getadd 添加地理位置规则:两级无法添加, 我们一般会下载城市数据, 直接通过java程序一次性导入参数key 值(纬度、经度、名称) 具体的限制，由EPSG:900913 / EPSG:3785.../ OSGEO:41001 规定如下：有效的经度从-180度到180度。...有效的纬度从-85.05112878度到85.05112878度。当坐标位置超出上述指定范围时，该命令将会返回一个错误。...如果两个集合具有相同的基数，我们说这两个集合等势。基数和等势的概念在有限集范畴内比较直观，但是如果扩展到无限集则会比较复杂，一个无限集可能会与其真子集等势（例如整数集和偶数集是等势的）。...Bitmaps 位图数据结构都是操作二进制位来进行记录就只有 0 和1 两个状态测试使用bitmap来记录周一到周日的打卡周一 1 周二 0 周三 1 周四 0 周五 1

6282 0

geohash之2d 地理空间索引

例如，您可能会写一个查询来查找餐馆距离酒店的特定距离，或查找某个特定邻域内的博物馆。本文档介绍了如何在文档中存储位置数据以及如何创建地理空间索引。...有关查询存储在地理空间索引中的数据的信息，请参阅使用2d索引查询地空间。存储位置数据要使用2d地理空间索引，您必须在预定的二维坐标系（例如经度和纬度）上对位置数据建模。...考虑以下两个例子： loc : [ x, y ] loc : { x: 1, y: 2 } 所有文件必须以相同的顺序存储位置数据。如果您将纬度和经度用作坐标系，请始终先存储经度。...2d索引的默认范围为经度和纬度，并使用边界值-180（含180）和180（不含）。重要 2d索引的默认边界允许应用程序插入无效纬度大于90或小于-90的文档。...默认情况下，2d地理空间索引假设经度和纬度的边界为-180（含180 度），即180度（即[-180,180 ））。MongoDB返回一个错误，并拒绝指定范围之外的坐标数据的文档。

2.2K4 0

优化表（一）

如果表有真实的(或真实的)数据，可以使用管理门户中的调优表功能自动计算和设置它的区段大小值; Selectivity 在InterSystems SQL表(类)中，每个列(属性)都有一个与之相关联的选择性值...BlockCount 当编译一个持久化类时，类编译器会根据区段大小和属性定义计算每个SQL映射使用的映射块的大致数量。...何时运行调优表应该在每个表填充了具有代表性的实际数据之后，在该表上运行tune Table。通常，在数据“激活”之前，只需要运行一次tune Table，这是应用程序开发的最后一步。...通常，在添加、修改或删除表数据时不应重新运行Tune Table，除非当前数据的特征发生了数量级的更改，如下所示：相对表大小：Tune Table假设它正在分析具有代表性的数据子集。...如果该子集是代表性子集，则该子集只能是整个数据集的一小部分。如果联接或其他关系中涉及的表的ExtentSize保持大致相同的相对大小，则当表中的行数发生变化时，Tune Table结果仍然是相关的。

1K2 0

DeepMind通天了！AI中期天气预报吊打全球顶级气象台：1台TPU1分钟预测10天天气

GraphCast的三阶段模拟过程如下： 1. 使用从网格点到多网格的有向边的GNN，将原始经纬度网格的输入数据映射到多网格上的学习特征中； 2....(a) 输入的天气状态是在高分辨率的纬度-经度-气压层网格上确定的。 (b) GraphCast预测天气的下一个状态是纬度-经度-压力级网格。...如图1a所示，研究人员将时间指数t处的天气状态表示为。环绕地球的网格对应每个纬度、经度和压力级别的变量。表面和大气变量分别由放大视图中的黄色和蓝色框表示。...使用具有从网格点到多网格的定向边的GNN，GraphCast的编码器（图1d）首先将原始经纬度网格的输入数据，映射为多网格上的学习特征。...然后，解码器（图1f）使用具有定向边缘的GNN，将最终的多网格表示映射回经纬度网格，并将该网格表示ˆ+与输入状态ˆ+相结合，形成输出预测，ˆ++1 = ˆ+ + ˆ +。

1.1K2 0

【系统设计】邻近服务

总结一下，需要做一个邻近服务，可以根据用户的位置（经度和纬度）以及搜索半径返回附近的商家，半径可以修改。因为用户的位置信息是敏感数据，我们可能需要遵守数据隐私保护法。...• 服务是无状态的，支持水平扩展。 Business 服务商户创建，更新，删除商家信息，以及用户查看商家信息。数据库集群数据库集群可以使用主从配置，提升可用性和性能。...数据首先保存到主数据库，然后复制到从库，主数据库处理所有的写入操作，多个从数据库用于读取操作。接下来，我们具体讨论位置服务 LBS 的实现。 1....同样的用户的纬度和经度可以用 user_latitude 和 user_longitude 表示，半径用 radius 表示。上面的搜索过程可以翻译成下面的伪 SQL 。...而 Geohash 可以把二维的经度和纬度转换为一维的字符串，通过算法，每增加一位就递归地把世界划分为越来越小的网格，让我们来看看它是如何实现的。

1.1K1 0

交友系统设计：哪种地理空间邻近算法更快？

1、SQL 邻近算法我们可以将用户经、纬度直接记录到数据库中，纬度记录在 latitude 字段，经度记录在longitude 字段，用户当前的纬度和经度为 X，Y，如果我们想要查找和当前用户经、纬度距离...同时“between X-D and X+D”以及“between Y-D and Y+D”也会产生大量中间计算数据，这两个 betwen 会先返回经度和纬度各自区间内的所有用户，再进行交集 and 处理...，分别针对经度和纬度，求取当前区间（对于纬度而言，开始的区间就是[-90, 90], 对于经度而言，开始区间就是[-180, 180]）的平均值，将当前区间分为两个区间。...如此不断重复，可以在经度和纬度方向上，得到两个二进制数。这个二进制数越长，其所在的区间越小，精度越高。...合并规则是，从第一位开始，奇数位为经度，偶数位为纬度，上面例子合并后的结果为 01101 11111 11000 00100 00010，共 25 位二进制数。

2281 0

好文速递：局部城市气候的全球多模式预测

由于全球规模的地球系统模型中几乎没有普遍的城市代表性，因此没有这种预测。在这里，我们结合了气候建模和数据驱动方法，以提供二十一世纪全球城市气候的多模型预测。...尽管构建多模型合奏被认为是具有稳健性和不确定性特征的确定性或概率性气候预测的最佳实践，但使用那些非城市预测来评估在建筑环境中气候驱动的人类社会风险（例如因为能源支出，劳动生产率，城市冲突，人类死亡率和发病率...为了解决这个缺点，最近的工作要么是使用区域气候模型（RCM）从一个或两个GCM物理地缩小了一个或两个GCM的气候预测，这些模型在有限的区域上以高计算成本获得了城市土地计划，或者在GCM中实现了城市代表性...这是一个重大遗漏，因为到2100年，全球最大的城市预计将集中在非洲和东南亚。...颜色表示具有市区土地的网格单元（总共4,439个网格单元）。每个有色点代表相对于嵌入其中的0.9°纬度××1.25°经度模型网格的十年平均JJA子网格城市2µm空气温差。

5524 0

一文了解geohash原理，实践实战设计思路

偶数位放经度，奇数位放纬度，把2串编码组合生成新串：11100 11000 00000 01101。是不是又有点懵了，它是如何组合的呢？...用的不是很多注意：单单基于 mysql 实现 “附近的人”；优点：简单，一张表存储经纬度即可；缺点：数据量比较小时可以使用，同时可以配合redis缓存查询结果集，效果也是ok的；但是数据量比较大的时候...获取指定key里返回所有指定名称的位置(经度和纬度)；时间复杂度O(log(n))，n是排序集中的元素数注意事项： ① geopos命令返回的是一个数组，每个数组中的都由两个元素组成：第一个是位置的经度...，中心点是由给定的位置元素决定的，不是使用经度和纬度来决定中心点。...其实在上面已经给出了答案，使用georadiusbymember命令中的 STOREDIST将排好序的数据存入一个zset集合中，以后分页查直接从zset集合中取数据即可： localhost:6379

3.9K2 0

系统设计：附近人或者地点服务

2.考虑到他们的位置（经度/纬度），用户应该能够在一个小时内找到所有附近的地方给定半径。 3.用户应该能够添加关于某个地方的反馈/评论。反馈可以有图片，文本和评级。...每个位置将存储在单独的一行中，由LocationID唯一标识。每个地方的经度和纬度将分别存储在两个不同的列中，并执行快速搜索；这两个字段都应该有索引。...b、网格我们可以把整张地图分成更小的网格，把位置分成更小的集合。每个网格将存储位于特定经度和纬度范围内的所有位置。这个方案将使我们能够只查询几个网格来找到附近的地方。...因此，在地区不断增长的同时，保持地方的均匀分布是相当困难的。为了从这些情况中恢复，我们要么重新划分数据，要么使用一致性哈希。...我们需要在每个地方存储LocationID和Lat/Long，因为信息服务器可以通过它构建它们的四叉树。请注意，我们将地点的数据保存在哈希集中，这将使我们能够快速从索引中添加/删除地点。

4.3K10 4

redis | 九、redis之Geospatial

当在社交网站和其他大多数需要查询半径的应用中使用时，这些偏差都不算问题。但是，在最坏的情况下的偏差可能是0.5%，所以一些地理位置很关键的应用还是需要谨慎考虑。 2. 它是如何工作的？...sorted set使用一种称为Geohash的技术进行填充。经度和纬度的位是交错的，以形成一个独特的52位整数....从key里返回所有给定位置元素的位置（经度和纬度）。...由两个元素组成的坐标，分别为经度和纬度。...返回的geohashes具有以下特性：他们可以缩短从右边的字符。它将失去精度，但仍将指向同一地区。它可以在 geohash.org 网站使用，网址 http://geohash.org/。

6632 0

Redis GeoHash核心原理解析

小麦的计算思想很朴素，就是通过过滤的方法来减小参与计算的餐馆数目，从某种角度上讲，机机在使用索引技术。...但是对于空间上的一个点（二维，包括经度和纬度），如何排序呢？又如何索引呢？解决的方法很多，下文介绍一种方法来解决这一问题。...每个POI都有经纬度信息，用图1b的SQL语句在mySQL中建立了POI_spatial的表，其中lat和lng两个字段来代表纬度和经度。为后续分析方便起见，我人造了40万个POI数据。...根据这个思路我们执行SQl查询（图5）（注：经度或纬度每隔0.001度，距离相差约100米，由此推算出矩形左下角和右上角坐标），发现过滤后正好剩下两个POI。...执行SQL查询（图7），发现时间已经大大降低，从方法2的0.36秒下降到0.01秒 ? 三、B树能索引空间数据吗？

1.5K2 0

一文看懂数据预处理最重要的3种思想和方法

▲图2.8 澳大利亚从1982年到1993年月和年降水量标准差的直方图 02 抽样抽样是一种选择数据对象子集进行分析的常用方法。在统计学中，抽样长期用于数据的事先调查和最终的数据分析。...反过来说，若样本近似地具有与原数据集相同的（感兴趣的）性质，则称样本是有代表性的。如果数据对象的均值（平均值）是感兴趣的性质，而样本具有近似于原数据集的均值，则样本就是有代表性的。...假定每个组内的对象高度相似，但是不同组中的对象不太相似。图2.10a显示了一个理想簇（组）的集合，这些点可能从中抽取。 ? ▲图2.10 从10个组中找出具有代表性的点使用抽样可以有效地解决该问题。...一种方法是取数据点的一个小样本，逐对计算点之间的相似性，然后形成高度相似的点组。从每个点组取一个点，则可以得到具有代表性的点的集合。...从算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术。所涵盖的主题包括：数据预处理、预测建模、关联分析、聚类分析、异常检测和避免错误发现。

1.2K1 0

Redis 实战篇：Geo 算法教你邂逅附近女神

码老湿，阅读了你的巧用数据类型实现亿级数据统计之后，我学会了如何游刃有余的使用不同的数据类型（String、Hash、List、Set、Sorted Set、HyperLogLog、Bitmap）去解决不同场景的统计问题...实战根据经纬度和距离获取外接矩形最大、最小经纬度以及根据经纬度计算距离使用了一个第三方类库： com.spatial4j...，可以看到SQL语句也非常的简单。...” 思路对了，为了实现对经纬度比较，Redis 采用业界广泛使用的 GeoHash 编码，分别对经度和纬度编码，最后再把经纬度各自的编码组合成一个最终编码。...这样就实现了将经纬度转换成一个值，而 Redis 的 GEO 类型的底层数据结构用的就是 Sorted Set来实现。我们来看下 GeoHash 如何将经纬度编码的。

1.6K1 0

R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告|附代码数据

它对于数据探索很有用，因为维数减少到几个维度（例如2或3维）允许可视化样本然后可以使用这种可视化来从数据获得见解（例如，检测聚类并识别异常值）。...酿酒厂的地理位置由于区域对威士忌起着重要作用，我们将通过绘制其纬度和经度来探索数据集中的酿酒厂所在的位置。...使用此核，可以按如下方式减少维数：检索到新维度后，我们现在可以在转换后的空间中可视化数据：就可视化而言，结果比我们使用常规PCR获得的结果稍微粗糙一些。...我们知道很难预测数据集中代表性不足的苏格兰地区。那么，如果我们局限于更少的地区，会发生什么？...# 注意：这会高估实际效果 accuracy <- get.accuracy(preds.kpca, df$Region[samp.test]) 摘要我们看到了如何使用PCA，KPCA和t-SNE来降低数据集的维数

6440 0

地理坐标系与投影坐标系的区别

我们要将地球上的数字化信息存放到球面坐标系统上，如何进行操作呢？地球是一个不规则的椭球，如何将数据信息以科学的方法存放到椭球上？这必然要求我们找到这样的一个椭球体。...这样的椭球体具有特点：可以量化计算的。具有长半轴，短半轴，偏心率。以下几行便是Krasovsky_1940椭球及其相应参数。...地面点P的位置用大地经度L、大地纬度B和大地高H表示。当点在参考椭球面上时，仅用大地经度和大地纬度表示。...大地经度是通过该点的大地子午面与起始大地子午面之间的夹角，大地纬度是通过该点的法线与赤道面的夹角，大地高是地面点沿法线到参考椭球面的距离。方里网:是由平行于投影坐标轴的两组平行线所构成的方格网。...但是我们在一副地形图上经常见到方里网和经纬度网，我们很习惯的称经纬度网为大地坐标，这个时候的大地坐标不是球面坐标，她与方里网的投影是一样的（一般为高斯），也是平面坐标

2.1K6 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云