uninstall rtree -y pip install rtree -i https://pypi.douban.com/simple/ pip install pygeos -i https:...//pypi.douban.com/simple/ 安装/更新完成后，检验一下geopandas是否被正确安装： 下面我们就来看看这次版本更新中有哪些重要新变动吧~ 2.1 新增空间最近连接方法...sjoin_nearest() 我们都知道利用geopandas中的sjoin()，可以完成基于多种空间拓扑关系的空间连接操作。 ...但有些时候我们需要判断的并不是左右两表中矢量列相交、包含等直接的拓扑关系，而是左右两表矢量列之间距离至少xx米这类的空间距离关系判断，这在旧版本的geopandas中，通常可以左右两边分别做缓冲区后进行常规空间连接来实现...file in os.listdir() if 'test.' in file] 2.6 支持对矢量数据自动推断合适的横轴墨卡托坐标参考系 其实这个特性在0.9版本中就已加入，但是还有一些小问题
rtree -y pip install rtree -i https://pypi.douban.com/simple/ pip install pygeos -i https://pypi.douban.com...geopandas中的sjoin()，可以完成基于多种空间拓扑关系的「空间连接」操作。...但有些时候我们需要判断的并不是左右两表中矢量列相交、包含等直接的「拓扑关系」，而是左右两表矢量列之间「距离至多xx米」这类的空间距离关系判断，这在旧版本的geopandas中，通常可以左右两边分别做「缓冲区...for file in os.listdir() if 'test.' in file] 2.6 支持对矢量数据自动推断合适的横轴墨卡托坐标参考系 其实这个特性在0.9版本中就已加入，但是还有一些小问题...，在使用新版geopandas时，如果遇到未知bug，欢迎在https://github.com/geopandas/geopandas/issues及时提交说明，一起帮助geopandas变得更加好用和完善
前言 这篇文章依旧是基于上一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）而写，此文章中介绍了使用 geopandas 的 overlay 函数对两个 GeoDataFrame 对象取相交或相异的部分...，即进行空间压盖分析。...= geopandas.overlay(data1, data2, how='intersection') 首先需要在 Ubuntu 系统上安装 geopandas 类库，可以使用 pip 直接安装，...装完 geopandas 后需要安装 Rtree 类库，执行如下命令： pip install Rtree 安装完毕后执行上面的 overlay 语句，Windows 下能够正常运行，在 Ubuntu...types, LP_c_double instance instead of LP_c_double instance 在 Google 中反复搜索此问题，倒是 Rtree 的 github 中就有此问题的记录
-y 而如果你已经安装了先前版本的geopandas，那么在你的对应环境下，终端执行下列命令即可进行版本升级： mamba update geopandas -y 新安装或升级完成后，检查一下版本变化...实现自由的坐标点级别转换计算，而无需关心输入的要素是点线面中的哪种： 2.1.16 新增get_geometry()方法 新增方法get_geometry()，用于将矢量列各要素视作多部件要素，进行快捷位序索引...dwithin型空间关系判断 针对sjoin()方法，新增了dwithin型空间关系判断，使得我们可以在geopandas中真正意义上直接实现“匹配与目标要素距离在XXX以内的纪录行”： 2.2.2...标记为废弃的API 新版本中也新增了一系列标记为废弃的API，将会在未来某个版本正式移除，请注意及时调整你的相关代码逻辑，其中主要的有： unary_union将废弃，更换为union_all() use_pygeos...将废弃并在1.1版本中正式移除 由于pygeos已经合并入geopandas底层矢量计算所依赖的新版shapely中，因此对应的use_pygeos设置项也将退出历史舞台： crs属性赋值以修改坐标系的方式将在未来版本被禁用
读者在使用ArcGIS软件完成前两步时未遇到明显问题，但在执行第三步时遇到了性能瓶颈，即使用ArcGIS和GeoPandas进行空间连接操作时系统会卡死。...这是因为这些操作往往需要大量的内存和CPU资源。 空间连接特别是在点数据量很大时，是一个资源密集型的操作，因为它需要对每个点检查其与其他几何对象（如行政区边界）的空间关系。...dask-geopandas的使用： dask-geopandas旨在解决类似的性能问题，通过并行计算和延迟执行来提高处理大规模地理空间数据的效率。...索引和优化：在进行空间连接之前，为行政区数据建立空间索引可以大大提高查询效率。...例如，在合并或连接操作之前，仔细考虑是否所有列都需要参与操作。 使用更高效的空间连接 在使用dask_geopandas进行空间连接时，确保操作是高效的。
-y 而如果你已经安装了先前版本的geopandas，那么在你的对应环境下，终端执行下列命令即可进行版本升级： mamba update geopandas -y 新安装或升级完成后，检查一下版本变化...实现自由的坐标点级别转换计算，而无需关心输入的要素是点线面中的哪种： 2.1.16 新增get_geometry()方法 新增方法get_geometry()，用于将矢量列各要素视作多部件要素，进行快捷位序索引...dwithin型空间关系判断 针对sjoin()方法，新增了dwithin型空间关系判断，使得我们可以在geopandas中真正意义上直接实现“匹配与目标要素距离在XXX以内的纪录行”： 2.2.2 配合...标记为废弃的API 新版本中也新增了一系列标记为废弃的API，将会在未来某个版本正式移除，请注意及时调整你的相关代码逻辑，其中主要的有： unary_union将废弃，更换为union_all() use_pygeos...将废弃并在1.1版本中正式移除 由于pygeos已经合并入geopandas底层矢量计算所依赖的新版shapely中，因此对应的use_pygeos设置项也将退出历史舞台： crs属性赋值以修改坐标系的方式将在未来版本被禁用
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。...QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的，并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。...赫尔辛基大学的 AutoGIS 课程有一个很好的例子，将空间索引与 geopandas 一起使用。 在这篇文章中，我想谈谈另一个名为H3 的空间索引系统。...要将结果可视化或将其导出到 GIS，我们需要将 H3 单元 ID 转换为几何图形。该 h3_to_geo_boundary 函数采用 H3 键并返回形成六边形单元格的坐标列表。...将其与使用空间索引的 QGIS 模型进行比较，该模型至少需要 5 倍。H3 特别适合这种空间聚合并且速度非常快。 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。
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!??...geopandas 的以下功能非常常用： 1，文件读写 2，空间查询 3，坐标转换 4，空间join 5，地理数据可视化 #安装geopandas !...POINT (1.00000 1.00000) 2 POINT (2.00000 3.00000) dtype: geometry 2，常用属性方法 #注：一般来说GeoSeries和空间相关的属性和方法对于...#空间查询可以建立rtree快速找到某个范围内的对象，GeoSeries也具有该功能 sindex = df.sindex #可以调用intersection方法用一个bbox（可以来自geom.bounds...join #空间join实际上是利用空间索引实现的。
GeoPandas安装命令如下： pip install geopandas 如果上述命令安装出问题，则推荐使用conda安装GeoPandas，命令如下： conda install geopandas...或： conda install --channel conda-forge geopandas 除了GeoPandas需要安装，以下第三方库也需要安装： pip install mapclassify..._subplots.AxesSubplot at 0x7f75ed0d27f0> 对称差集symmetric_difference # 需要pip install rtree # 提取不在gdf1和pdf2..._subplots.AxesSubplot at 0x7f75ed256d60> 4.2 空间连接 空间连接允许将两个或多个空间数据集合并成一个新的数据集。...how：连接方式，可选项如下： inner （默认选项）：返回两个GeoDataFrame中具有共同空间索引的几何体的交集。
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。...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： 2.1 向量化矢量操作带来高达百倍的性能提升 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...，新的向量化运算分别取得了500多倍和70多倍的运算加速。...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...from shapely.geometry import XXX方式的备选方式： 2.4 多部件要素不再可视作序列型对象 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
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。...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： 2.1 向量化矢量操作带来高达百倍的性能提升 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...，新的向量化运算分别取得了500多倍和70多倍的运算加速。 ...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...shapely.geometry import XXX方式的备选方式： 2.4 多部件要素不再可视作序列型对象 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
二、安装相关库为了实现Pandas与GIS的结合，需要安装一些额外的库：geopandas：扩展了Pandas的功能，支持地理空间数据。matplotlib：用于绘制图形。...pip install geopandas matplotlib shapely fiona contextily三、常见问题及解决方法1....空间索引与查询问题描述：对大规模地理数据进行空间查询时，性能较差。 解决方案：使用geopandas的空间索引来加速查询。...# 创建空间索引gdf.sindex# 执行空间查询point = Point(-73.9847, 40.7506)nearest = gdf[gdf.distance(point).sort_values...五、总结通过以上内容，我们了解了如何使用Pandas和Geopandas进行地理信息系统的数据处理与分析。掌握了这些技巧后，我们可以更高效地处理和可视化地理数据，从而为决策提供有力支持。
」的拓展功能，可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据，以及开展空间数据分析，而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具，自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。...本文就将针对如何利用geopandas向PostGIS空间数据库写入及读取矢量数据进行介绍。...图1 2 geopandas与PostGIS进行交互 为了能在geopandas中与postgresql和PostGIS建立连接，请确保以下3个库已经安装： pip install sqlalchemy..., psycopg2, geoalchemy2 接下来我们需要保证postgresql中存在可以连接的空间数据库，在「pgAdmin」界面内新建数据库，譬如这里我们新建数据库demo： 图2 图3...，用于指定将哪些列作为索引 「parse_dates」：列表，用于预解析时间类型数据 ❞ 接着我们从PostGIS中读取刚才写入的表： 图10 简简单单，我们就实现了与PostGIS的交互。
，可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据，以及开展空间数据分析，而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具，自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。 ...本文就将针对如何利用geopandas向PostGIS空间数据库写入及读取矢量数据进行介绍。 ?...图1 2 geopandas与PostGIS进行交互 为了能在geopandas中与postgresql和PostGIS建立连接，请确保以下3个库已经安装： pip install sqlalchemy..., psycopg2, geoalchemy2 接下来我们需要保证postgresql中存在可以连接的空间数据库，在pgAdmin界面内新建数据库，譬如这里我们新建数据库demo： ?...的坐标参考系设定方式 index_col：字符型或列表，用于指定将哪些列作为索引 parse_dates：列表，用于预解析时间类型数据 接着我们从PostGIS中读取刚才写入的表： ?
txtai执行机器学习工作流来转换数据，并构建支持人工智能的文本索引来执行相似性搜索。txtai支持索引文本片段、文档、音频和图像。管道和工作流支持使用机器学习模型转换数据。...本文将介绍向量化数据、机器学习管道和工作流的方法。 ---- 向量化数据 txtai最初支持在文本部分建立索引。txtai现在支持文档、音频和图像。文档和音频将在下面的管道部分显示。...本节将展示如何向量化图像和运行相似性搜索。 ? sentence-transformers最近增加了对OpenAI CLIP模型的支持。该模型将文本和图像嵌入到同一空间，实现了图像相似性搜索。...问题-使用文本上下文回答问题 标签-使用zero-shot分类模型将标签应用于文本，还支持相似性比较。...例如，提取文本，对其进行总结，将其翻译成英语并将其加载到嵌入索引中。这需要代码以有效的方式将这些操作连接在一起。 工作流简单而强大，它接受可调用对象并返回元素。
计划涵盖geopandas的数据结构、投影坐标系管理、文件IO、基础地图制作、集合操作、空间连接与聚合。...作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇，通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。...geopandas的安装和使用需要若干依赖包，如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas，可能会引发依赖包相关错误导致安装失败...作为pandas.DataFrame的延伸，GeoDataFrame同样支持pandas.DataFrame中的.loc以及.iloc对数据在行、列尺度上进行索引和筛选。...为GeoDataFrame添加了.cx索引方式，可以传入所需的空间范围，用于索引与传入范围相交的对应数据： # 选择与东经80度-110度，北纬0度-30度范围相交的几何对象 part_world =
为了帮助轻松复制，已将代码改编为Google Colab，并突出显示了该平台的独特之处 - 否则整个代码可以使用Python 3.6+和相关软件包在本地计算机上运行。...）导入到Google Colab驱动器中 - 需要记住，文件是短暂的，需要在每次使用平台后更长时间上传它们： from google.colab import files uploaded = files.upload...执行此代码时，将看到Colab上传文件，然后可以单击左侧的Colab Files选项卡以确保该文件与Google的默认Sample Data目录一起存在。...for i in text]) 仔细检查单词索引和转换是有意义的 - 一个错误可能会抛弃整个数据集，使其难以理解。交叉检查的例子 - 转换之前和之后 - 在Github存储库中可用。...首先，需要创建矢量文件 - 将其暂时保存在Colab中或下载到本地机器： f = open('vectors.tsv' ,'w') f.write('{} {}\n'.format(vocab_size
R-Tree是一种用于多维空间索引的数据结构，尤其适用于地理信息系统、数据库和计算机图形学等领域。它解决了在高维空间中快速查询和检索对象的问题。...数据库索引：在数据库中对多维数据进行索引，提高查询效率。计算机图形学：在3D环境中快速查找碰撞或邻近的对象。3. Python R-Tree实现Python的rtree库提供了R-Tree的实现。...挑战实现复杂：R-Tree的分裂和插入算法相对复杂，实现起来需要谨慎。内存消耗：相比于一维索引，R-Tree需要更多的内存来存储边界框信息。...物联网设备监控在物联网(IoT)环境中，传感器节点可能分布在广阔的空间中。使用R-Tree对这些节点进行索引，可以快速定位故障设备或监控特定区域的设备状态。...总结R-Tree作为一种高效的空间索引算法，已经广泛应用于各种领域。通过理解其原理、优化和变种，我们可以更好地应对多维空间数据的挑战。
为了解决这个问题，你可以把以下链接加入书签：https://colab.research.google.com/notebooks/empty.ipynb 这将打开一个特殊的 scratch notebook...运行某个单元的一部分 你也可以运行某个单元的一部分，通过选择单元格并点击 Runtime 索引到 Run Selection 按钮或使用键盘快捷键 Ctrl + Shift + Enter。 ?...首先，你需要安装 flask 和 flask-ngrok。 !...查看资源限制 Colab 为他们的免费版本和专业版本提供了以下规格。根据自己的情况，如果你需要更好的运行时间、GPU 和内存，你可以以每月 10 美元的价格切换到专业版本。 ?...运行后台任务 在某些情况下，我们需要先启动一些 Web 服务器或后台任务，然后才能执行常规程序。
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇，通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。...geopandas的安装和使用需要若干依赖包，如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败...2 数据结构 geopandas作为pandas向地理分析计算方面的延拓，基础的数据结构延续了Series和DataFrame的特点，创造出GeoSeries与GeoDataFrame两种基础数据结构...、列尺度上进行索引和筛选，这里我们以geopandas自带的世界地图数据为例： world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres...图35 而除了这些常规的数据索引方式之外，geopandas为GeoDataFrame添加了.cx索引方式，可以传入所需的空间范围，用于索引与传入范围相交的对应数据： # 选择与东经80度-110
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