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Basemap工具函数(3)

rotate_vector 给定向量场的 东西 和 南北 方向分量以及经纬度点，然后对向量进行旋转，使向量场在地图投影上以适当的方向显示。...因此很难使用例子展示其是如何起作用的。...坐标是简单的范围，而数据是 x 和 y 坐标的和。因此，左下角值最小，右上角值最大。 注意：经度以 30 为起始点。...如果 lon0是经度的初始点或是输出数组的最后一个点，要设置 start cyclic 设置经度值，经度在[0 lon0]区间 函数返回被排序后的数据和转换后的经度 注意： 和 shiftdata 的主要差异是...坐标和数据不是严格意义上的经纬度和有意义的数据。坐标是简单的范围，而数据是 x 和 y 坐标的和。因此，左下角值最小，右上角值最大。

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【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。...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。...Geohash 的使用非常广泛的，另外 Redis 和 MongoDB 都提供了相应的功能，可以直接使用。 3 ....内部节点 网格的左上角和右下角的坐标，以及指向 4个 子节点的指针。 叶子节点 网格的左上角和右下角的坐标，以及网格内的商家的 ID 数组。

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交友系统设计：哪种地理空间邻近算法更快？

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...又如何得到当前用户位置周边的其他网格呢？我们看 下实践中更常用的动态网格和 GeoHash 算法。 3、动态网格算法 事实上，不管如何选择网格大小，可能都不合适。...我们再看下性能和灵活性更好的 GeoHash 算法。 4、GeoHash 算法 除了动态网格算法，GeoHash 事实上是另外一种变形了的网格算法，同时也是 Redis 中Geo 函数使用的算法。...架构和算法通常是一个复杂系统的一体两面，架构是关于整体系统是如何组织起来的，而算法则是关于核心功能如何处理的。...都展现了这一点。

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Python气象绘图教程特刊（二）等值线

首先，你参考了1002.5百帕这个点，这导致了你决定连线的凹凸性。下面，通过一个图理解什么是站点数据的网格化和插值。 ? 这就是你在进行天气分析时心里默认的连线方式了。...现在每0.5单位分隔，然后假定的在其中某些位置存在1000百帕的点，然后将这些点连接起来。...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。...使用径向基函数插值（黑线）和我人脑插值（红线）的比较： ?...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°。 ?

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空间索引 - GeoHash算法及其实现优化

目前空间索引的实现有 R树和其变种GIST树、四叉树、网格索引等。 网格索引不再多提，使用普通的hash表存储地点和风格之间的映射来实现。...要解决这个问题，我们就需要所其周边八个方格也考虑上，将自身方格和周边八个方格内的点都遍历一次，再返回符合要求的点。那么如何知道周边方格的前缀呢？...数据查询 数据查询时，我们需要获取中间方块的最小 score 值和其范围，最小 score 值很简单，直接将二进制位不足52位的在后面补0。...此外，为了避免边界点问题，我们还需要把周围八个方格的 score 值范围也获取到。 我们在划分地图时，每多划分一次，会添加经度和纬度两个二进制位，在精度最高时，那么每一个方格的最大值和最小值之间差1。...由此，我们通过下面的方法获取到一个方格的最大和最小 score 值之差。

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Polar坐标投影(C++)

90.0 : 270.0;         }         else {             //注：由于经向和纬向的球面距离不等(华南，经向>纬向)，故点(1,1)与中心点(0,角不等45度，...) / perDegreeX);     } /**  * 功能：获得屏幕坐标对应的纬度值(根据极坐标中心点的纬向球面距离来计算)，与雷达仰角有关。  ...//8、获得极坐标中心点的经度     double  getCenterLongitude();     //9、获得极坐标中心点的纬度     double  getCenterLatitude()...，主要用于雷达产品的定位、底图叠加、转换为经纬度网格产品、拼图等。     ...double  getLongitude(int x, int y);     //22、根据屏幕坐标获得对应的纬度值，主要用于雷达产品的定位、底图叠加、转换为经纬度网格产品、拼图等。

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如何高效率地实现它？

使用时的注意点： 1）Redis GEO操作中只包含了“增”和“查”的操作，并无专门“删除”命令。...距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 - WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...当我们根据输入半径和中心点位置计算出的能够覆盖目标区域的最高等级的九宫格（网格）时，就已经对九宫格外的元素进行了筛除。...如何通过geohash网格的范围框选出元素对象？效率如何？ 首先在每个geohash网格中的geohash值都是连续的，有固定范围。所以只要找出有序集合中，处在该范围的位置对象即可。

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griddata三维空间插值「建议收藏」

从这一篇文章，你将要学到 如何利用griddata进行三维空间插值； 及其适用范围和进阶的逐步插值 背景 最近在做一个项目，要为上海市13000+个普通住宅楼盘算基本价格，俗称基价，可以从第三方来的案例数据只能覆盖大约...y = interpolateData["lat"] #待插值的楼盘纬度 xx, yy = np.meshgrid(x, y) #平面网格点待插值的位置 zz = griddata...), z, (xx, yy), method='nearest', fill_value = z.median(), rescale = True) #stats.mode(z)[0][0]在没有价格的网格点插值...nearest 返回最接近插值点的数据点的值。 cubic 返回由三次样条确定的值。 返回由分段立方，连续可微（C1）和近似曲率最小化多项式表面确定的值。...y = interpolateData["lat"] #待插值的楼盘纬度 xx, yy = np.meshgrid(x, y) #平面网格点待插值的位置 zz = griddata

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使用griddata进行均匀网格和离散点之间的相互插值

文章目录 1 griddata函数介绍 2 离散点插值到均匀网格 3 均匀网格插值到离散点 4 获取最近邻的Index 插值操作非常常见，数学思想也很好理解。...3 均匀网格插值到离散点 在气象上，用得更多的，是将均匀网格的数据插值到观测站点，此时，也可以逆向使用 griddata方法插值；这里就不做图显示了。...使用griddata进行插值 inputs: all_data,形式为：[grid_lon,grid_lat,data] 即[经度网格，纬度网格，数值网格] station_lon: 站点经度 station_lat...inputs: point_lon_lat: 给定点的经纬度，eg:[42.353,110.137] lon_grid: 经度网格 lat_grid: 纬度网格 return: index: [index_lat...,index_lon] ''' #step1: 获取网格空间分辨率;默认纬度和经度分辨率一致 det = lon_grid[0,1]-lon_grid[0,0] #step2

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GeoHash: 二维空间的一维表示

空间的网格化 先说明下什么是空间的网格化 将区域一分为二,分别用0,1表示,并将划分的区域继续一分为二的划分下去,如此迭代; 如图,绿色区域便可使用字符串[01]表示; 第一位0,代表蓝色区域的上半部分...二. geohash算法 geohash算法便是基于上面空间网格化的思想,对经纬度分别进行网格化的分层处理,最后再组合一起. 1. 经纬度的分层. 以北京的经纬度116.46和39.92为例....首先将经度也按一分为二的方式不断迭代划分下去, 按如下图可知,经度116.46可使用字符串[11010 01011]表示 将纬度也按一分为二的方式不断迭代划分下去....可以用一个字符串表示经度和纬度两个坐标 2....表示的并不是一个点,而是一个区域 3. geohash编码长度越短,精度越低,能表示的区域越大;反之,编码长度越长,精度越高,能表示的区域越小. geohash算法已经被redis,elasticsearch

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Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢？

距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。...这个范围参数包括满足条件的最高的geohash网格等级(精度) 以及 对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置；（后续会有详细说明） 3、对九宫格进行遍历，根据每个geohash网格的范围框选出位置对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...当我们根据输入半径和中心点位置计算出的能够覆盖目标区域的最高等级的九宫格（网格）时，就已经对九宫格外的元素进行了筛除。...如何通过geohash网格的范围框选出元素对象？效率如何？ 首先在每个geohash网格中的geohash值都是连续的，有固定范围。所以只要找出有序集合中，处在该范围的位置对象即可。

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Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的？

距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 - WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。...这个范围参数包括满足条件的最高的geohash网格等级(精度) 以及 对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置；（后续会有详细说明） 3、对九宫格进行遍历，根据每个geohash网格的范围框选出位置对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...当我们根据输入半径和中心点位置计算出的能够覆盖目标区域的最高等级的九宫格（网格）时，就已经对九宫格外的元素进行了筛除。...如何通过geohash网格的范围框选出元素对象？效率如何？ 首先在每个geohash网格中的geohash值都是连续的，有固定范围。所以只要找出有序集合中，处在该范围的位置对象即可。

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看用 Redis 如何实现微信「​附近的人」​功能？

距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 - WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。...这个范围参数包括满足条件的最高的geohash网格等级(精度) 以及 对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置；（后续会有详细说明） 3、对九宫格进行遍历，根据每个geohash网格的范围框选出位置对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...当我们根据输入半径和中心点位置计算出的能够覆盖目标区域的最高等级的九宫格（网格）时，就已经对九宫格外的元素进行了筛除。...如何通过geohash网格的范围框选出元素对象？效率如何？ 首先在每个geohash网格中的geohash值都是连续的，有固定范围。所以只要找出有序集合中，处在该范围的位置对象即可。

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用 Redis 查询 “附近的人” ！妙啊！

距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。...这个范围参数包括满足条件的最高的geohash网格等级(精度) 以及 对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置；（后续会有详细说明） 对九宫格进行遍历，根据每个geohash网格的范围框选出位置对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...当我们根据输入半径和中心点位置计算出的能够覆盖目标区域的最高等级的九宫格（网格)时，就已经对九宫格外的元素进行了筛除。...如何通过geohash网格的范围框选出元素对象？效率如何？首先在每个geohash网格中的geohash值都是连续的，有固定范围。所以只要找出有序集合中，处在该范围的位置对象即可。

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Redis 实现「附近的人」

距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 - WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。...这个范围参数包括满足条件的最高的geohash网格等级(精度) 以及 对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置；（后续会有详细说明） 3、对九宫格进行遍历，根据每个geohash网格的范围框选出位置对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...当我们根据输入半径和中心点位置计算出的能够覆盖目标区域的最高等级的九宫格（网格）时，就已经对九宫格外的元素进行了筛除。...如何通过geohash网格的范围框选出元素对象？效率如何？ 首先在每个geohash网格中的geohash值都是连续的，有固定范围。所以只要找出有序集合中，处在该范围的位置对象即可。

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Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的呢？

距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。...//根据最大、最小geohash值筛选zobj集合中满足条件的点 return geoGetPointsInRange(zobj, min, max, lon, lat, radius...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...当我们根据输入半径和中心点位置计算出的能够覆盖目标区域的最高等级的九宫格（网格）时，就已经对九宫格外的元素进行了筛除。...如何通过geohash网格的范围框选出元素对象？效率如何？ 首先在每个geohash网格中的geohash值都是连续的，有固定范围。所以只要找出有序集合中，处在该范围的位置对象即可。

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揭开Redis“附近的人”的神秘面纱

距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 - WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。...这个范围参数包括满足条件的最高的geohash网格等级(精度) 以及 对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置；（后续会有详细说明） 3、对九宫格进行遍历，根据每个geohash网格的范围框选出位置对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...当我们根据输入半径和中心点位置计算出的能够覆盖目标区域的最高等级的九宫格（网格）时，就已经对九宫格外的元素进行了筛除。...如何通过geohash网格的范围框选出元素对象？效率如何？ 首先在每个geohash网格中的geohash值都是连续的，有固定范围。所以只要找出有序集合中，处在该范围的位置对象即可。

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Redis 到底是怎么实现“附近的人”这个功能的？

距离的单位和用户给定的范围单位保持一致。 - WITHCOORD：将位置对象的经度和维度也一并返回。...这个范围参数包括满足条件的最高的geohash网格等级(精度) 以及 对应的能够覆盖目标区域的九宫格位置；（后续会有详细说明） 3、对九宫格进行遍历，根据每个geohash网格的范围框选出位置对象。...在实际搜索时,首先会根据搜索半径计算geohash网格等级（即右图中网格大小等级），并确定九宫格位置（即红色九宫格位置信息）；再依次查找计算九宫格中的点（蓝点和红点）与中心点的距离，最终筛选出距离范围内的点...当我们根据输入半径和中心点位置计算出的能够覆盖目标区域的最高等级的九宫格（网格）时，就已经对九宫格外的元素进行了筛除。...如何通过geohash网格的范围框选出元素对象？效率如何？ 首先在每个geohash网格中的geohash值都是连续的，有固定范围。所以只要找出有序集合中，处在该范围的位置对象即可。

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