在python中将json转换为字符串时，请尝试使用str()和json.dumps()。
二、Shp转GeoJSON 2.1 GeoJSON格式说明 GeoJSON本质依旧是JSON，其基本格式如下： { "type": "FeatureCollection", "features...（MultiPolygon）： 多多边形的格式为四维列表，其geometry下type属性传入"MultiPloygon"，由于多多边形要素中存在几种特殊情况，下面我们在geojson.io中进行对应...[102.6397705078125,35.074964853989556] ] ] ] } } 可以看到在多个多边形不重叠时...： 有孔的多边形在类别上也是归类到MultiPolygon，下面是一个示例： ? ...''' record = [r.decode('gb2312','ignore') if isinstance(r, bytes) else r for
但是老版数据中，市级数据中缺少绘制区域的多边形数据，让市级分布图的绘制稍麻烦一些，新版中也许会有改进。 用R绘制地图比较简单。...mapproject 2 GIS地图的数据结构及省市地图的绘制 GIS地图有很多种存储格式，其中shapefile格式（.shp）可以通过R的maptools包打开。...这种情况下，在fortify处理数据的时候一定要特别注意索引与多边形一一对应，同时又要保持地名信息，黑魔法在代码中： # mydat = readShapePoly("maps/bou4/BOUNT_poly.shp...然后再把采集好的数据在R软件里面把像素坐标换算成地理坐标，在利用R软件sp包和maptools的函数整合成SpatialPolygonsDataFrame，最后保存为shp格式的地图文件。...我们先采集图上参考坐标线上的经纬交点坐标，在R中建立换算关系： mg_pos = data.frame(x = c(103,103,403,403), y = c(75,275,75,275
其中的“空间分布”最好是在地图上展示，才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成，是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程，谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述，开R地图中文教程之先河。...但是老版数据中，市级数据中缺少绘制区域的多边形数据，让市级分布图的绘制稍麻烦一些，新版中也许会有改进。 用R绘制地图比较简单。...mapproject 2 GIS地图的数据结构及省市地图的绘制 GIS地图有很多种存储格式，其中shapefile格式（.shp）可以通过R的maptools包打开...然后再把采集好的数据在R软件里面把像素坐标换算成地理坐标，在利用R软件sp包和maptools的函数整合成SpatialPolygonsDataFrame，最后保存为shp格式的地图文件。...我们先采集图上参考坐标线上的经纬交点坐标，在R中建立换算关系： mg_pos = data.frame(x = c(103,103,403,403), y = c(75,275,75,275
在arcgis中查看： ? ...成功~ 接下来是线文件： '''shp文件写出部分''' import shapefile w_line = shapefile.Writer(r'C:\Users\hp\Desktop\shp写出...(r'C:\Users\hp\Desktop\shp写出\三峡博物馆面矢量数据', autoBalance=shapefile.POLYGON) w_polygon.field...可以与高德网页上的形状对比，非常吻合，至此，我们就完成了shp文件的生成，下面我们简单的在R中用leaflet进行可视化，这里选用Carto的底图（WGS84坐标系），对应的R代码如下： rm(list...(crt_station@coords)$coords.x1,lat=data.frame(crt_station@coords)$coords.x2, radius
可导出geojson shapefile osm svg格式· 它能绘制细节丰富的失量建筑物轮廓，并支持高度· 它能一键生成建筑分层分户矢量数据· 它能绘制无缝地理网格，支持层级数据· 它能绘制各种点/...· 它能加载和维护海量点/线/面数据· 它能设计GIS场景下的三维漫游· 它能设计GIS场景下的三维模型管理，模型定位/3D点序列· 它能导出支持属性映射的第三方数据格式· 它能导出成GeoJSON、ShapeFile...它能导出丰富的建筑物数据· 它的用户主要来自政府、企业、高校、设计院等机构，数据完全本地化· 它同样可作为GIS数据标注来使用出色的傻瓜化的轮廓绘制能力，绘制精美的轮廓自由绘制、矩形绘制、自由多直角边绘制、正多边形绘制...属性值可以自动设置要素填充色支持自定义属性字段映射，完美对接第三方业务系统丰富的GIS数据导出可导出为geojson shapefile osm svg格式OSM格式 快速贴图转城市模型osm转城市模型支持更大数据量维护大数据量的加载...编辑 删除上海市60w+建筑物按轮廓裁剪支持在GIS场景下三维漫游设计生产的GIS数据有更多的玩法，你可以在软件中自定义漫游路线，漫游镜头设计。
前言 读者来信 我之前是 1、先用arcgis 栅格转点 2、给点添加xy坐标 3、给添加xy坐标后的点通过空间连接的方式添加行政区属性 4、最后计算指定行政区的质心 之前的解决办法是用arcgis 完成第一步和第二步...针对这个情况，我们可以从几个方面进行分析和建议： 性能瓶颈分析： ArcGIS和GeoPandas在处理大量数据时可能会遇到性能问题，特别是在普通硬件上运行时。...ddf.spatial_shuffle() GeoPandas 的熟悉的空间属性和方法也可用，并且将并行计算： python 计算几何对象的面积 ddf.geometry.area.compute() 检查几何对象是否在某个多边形内...，然后转换为dask_geopandas对象。...此外，确保在执行空间连接之前，两个数据集已经有了匹配的坐标参考系统（CRS）。这样可以避免在每个分区上重复昂贵的CRS转换操作。
将fiona作为操纵矢量数据读写功能的后端，使用geopandas.read_file()读取对应类型文件，而在后端实际上是使用fiona.open来读入数据，即两者参数是保持一致的，读入的数据自动转换为...蒙版过滤 蒙版过滤和bbox过滤功能相似，都是筛选与指定区域相交的数据记录，不同的是蒙版过滤通过mask参数可以传入任意形状的多边形，不再像bbox过滤那样只接受矩形： data = gpd.read_file...图16 可以看到只有跟红色多边形相交的几何对象被读入。...图17 2.2 矢量文件的写出 在geopandas中使用to_file()来将GeoDataFrame或GeoSeries写出为矢量文件，主要支持shapefile、GeoJSON以及GeoPackage...') 可以看到在output文件夹下，成功导出了完整的shapefile： ?
使用geopandas.read_file()读取对应类型文件，而在后端实际上是使用fiona.open来读入数据，即两者参数是保持一致的，读入的数据自动转换为GeoDataFrame。...本文使用到的所有数据都可以在文章开头提及的Github仓库对应本文路径下找到： 图1 2.1.1 shapefile 作为非常常见的一种矢量文件格式，geopandas对shapefile提供了很好的读取和写出支持...不同的是蒙版过滤通过mask参数可以传入任意形状的多边形，不再像bbox过滤那样只接受矩形： data = gpd.read_file('geometry/china_provinces.json',...(120, 20)]).boundary]).plot(ax=ax, color='red') 图16 可以看到只有跟红色多边形相交的几何对象被读入...不像geopandas.read_file()可以根据传入的文件名称信息自动推断类型，我们在写出矢量数据时就需要使用driver参数来声明文件类型： ESRI Shapefile 我们将上文最后一次读入的
转换为GeoJSON 方便以后的转换起见，我们将这个文件转换成GeoJSON（其实很多客户端工具可以支持CSV的导入，不过GeoJSON更为标准一些）。 ?...这个过程可能会花费一点时间，根据需要计算的点集合多边形的格式（也就是地图上的区域）。 完成之后会得到一个Shapefile（其实是一组，具体可以参看这里）。...这里的shp2pgsql命令是GDAL工具包提供的命令，用以将Shapefile导入到PostGIS中，你可以通过 ? 来安装。...这些配置基本上都比较自解释，比如设置图片格式，图片大小，Shapefile的路径，图层的名称等，MapServer的文档在开源软件中来说，都算比较烂的，但是对于这些基本概念的解释还比较详尽，大家可以去这里参考...同样的原理，如果将那些自己创建的多边形替换为行政区域划分的多边形，则可以得到另外一种形式的热图： ?
3.3 在 R 中设置坐标参考系统 地球的形状可以用一个扁椭球形的模型来近似，它在赤道上隆起，在两极扁平，目前世界上有很多不同的参考椭球体来使用，最常用的是全球定位系统（GPS）所使用的世界大地测量系统...在 R 语言中，CRS 是用 proj4 字符串指定的，这些字符串指定了投影、椭球体和基准点的属性。...given by longitude and latitude d <- data.frame(long = rnorm(100, 0, 1), lat = rnorm(100, 0, 1)) coordinates...一个 shapefile 是由一系列相关的文件组成，这些文件有不同的拓展名，并存储在同一个目录中。...例子：用 readOGR() 读取存储在 sf 包中的北卡罗来纳州的 shapefile，如下所示： # name of the shapefile of North Carolina of the sf
最近在看任坤大神的新作——《R语言编程指南》，其中对于编程语言中非常流行的面向对象编程范式（OOP）在R语言中的实现进行了非常详尽的讲解，强烈推荐各位有志于进阶R语言编程的小伙伴儿进行阅读。...R语言内目前可以实现OOP范式的一共有四套标准：S3、S4、RC、R6，其中关于S3、S4两种范式在早期的各种扩展包中使用比较多，是基于泛型函数而实现的，之前在学习Python的面向对象编程系列时曾经做过粗浅的练习...： 左手用R右手Python系列——面向对象编程基础 S3与S4之间的差异： 1.在定义S3类的时候，没有显式的定义过程，而定义S4类的时候需要调用函数setClass； 2.在初始化S3对象的时候，只是建立了一个...list，然后设置其class属性，而初始化S4对象时需要使用函数new； 3.提取变量的符号不同，S3为$，而S4为@； 4.在应用泛型函数时，S3需要定义f.classname，而S4需要使用setMethod...，在封装上非常不方便，而RC以及在RC基础上进一步发展的R6标准已经逐步开始接近主流编程语言中面向对象的实现模式。
在R语言以及Python的程序包开发过程中，大量使用了面向对象的编程范式。...R语言中的面向对象编程是通过泛型函数来实现的，R语言中现有的S3类、S4类、以及R6类等都可以实现面向对象的编程规范。.../ http://blog.fens.me/r-class-s4/ 张丹老师的这几篇文章详细的介绍了R语言中S3类、S4类面向对象的实现。...关于S3方法与S4方法之间的区别： 在定义S3类的时候，没有显式的定义过程，而定义S4类的时候需要调用函数setClass； 在初始化S3对象的时候，只是建立了一个list，然后设置其class属性，而初始化...S4对象时需要使用函数new； 提取变量的符号不同，S3为$，而S4为@； 在应用泛型函数时，S3需要定义f.classname，而S4需要使用setMethod函数； 在声明泛型函数时，S3使用UseMethod
这是一个典型的时间点结构对比数据，我之前曾经用Excel做过一个类似场景的图表，今天使用R语言重新演示此案例。...Class,levels=c("现金和活期存款","定期存款","货币基金","共同基金","养老基金"),ordered=T) 以上这种案例图，中间的连接带与两侧的柱形图颜色系列是不同的，所以如果按照多边形去构造...geom_rect()的规则是根据每一个多边形的边界点进行形状构建，所有我们需要获取15个矩形块中不重复的24个坐标点。...nrow(mydata)-1)])) midrect$yend<-cumsum(mydata$Y2016) midrect$start<-bar1$ymin midrect$end<-bar1$ymax 转置并构造中间的连接带单个多边形四角坐标点...： midrect_data<-data.frame(t(midrect[,c("start","end","yend","ystart")]),stringsAsFactors=FALSE) names
引言 在python与地理空间分析（1）与（2）中我们介绍了GIS中常用的数据类型、python在处理地理空间数据时用到的包以及给定经纬度计算空间距离的算法，本期我们主要介绍对地理空间分析中常用到的矢量数据...shp文件的处理，在捍卫祖国领土从每一张地图开始我们也提供较为精准的包括南海九段线的中国地图，大家可以自行下载。...Shapefile文件是地理信息软件公司Esri在1998年作为一种开放规范发布的矢量数据格式，并逐渐成为GIS数据的一种标准，目前几乎所有的地理空间分析软件都提供对Shapefile文件的支持。...= layer.GetFeature(41) s_id=feat.GetField('SHENG_ID') # s_id输出为22 geom = feat.GetGeometryRef() ''' 为多边形...0,100) #结束的时候，用CloseRings关闭ring，或者将最后一个点的坐标设定为与第一个点相同 ring.CloseRings() ring.AddPoint(0,0) #polygon 多边形
根据成熟或前体tRNA转录本中的裂解位点，可以分为以下几类： tRF-1：来源于前体tRNA，在3' trailer部由RNase Z or ELAC2酶裂解产生。...这个PAC对象有两种格式， S3 list或者S4，并且可以使用函数进行互转，as(pac-object, "list")将S4转为S3， as.PAC(pac-object)将S3转为S4。...': 8300 obs. of 6 variables: $ progress_report:'data.frame': 6 obs. of 19 variables: $ evidence_plots...:List of 2 3.构造样本表型矩阵 使用make_pheno函数 Sample_ID <- colnames(count_list$counts) pheno_fl <- data.frame...------------------------------------------------------------------ ## Generate PAC object (default S4
查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分，我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。...如果您使用 Python 进行地理处理，GeoPandas 库还提供了使用 .sidex 属性的基于 R-Tree 的空间索引的易于使用的实现。...实际的数据层是一个ASAM_events.shp位于文件夹内的shapefile ASAM_data_download。该数据集包含全球 8000 多个已记录盗版事件的点位置。...由于落在网格单元中的所有点都具有相同的 id，我们可以简单地聚合具有相同网格 id 的所有行，以找到落在网格多边形中的所有点。...因此，通过使用基于网格的索引系统 - 复杂的空间“多边形点”操作变成了对表的简单聚合。
可是json文件遵循的JS语法，导入R中之后，全部被强制转化为各种嵌套的list、data.frame、array等混合体，如果没有对R数据结构很好的把握，基本看上一眼就绝望了。...R中打开的json数据 ? 网页渲染后的json数据代码 ?...但是针对省级边界的json数据文件，相对就要复杂得多，因为很多省份内的城市辖区可能地域上是分割开的（比如河北的廊坊、安徽的铜陵等），但是R语言通过多边形映射的时候，是将分离的多边形分别定义（依据就是上面的...group变量），然后通过将具有相同行政隶属关系的多边形指定一个相同的ID（我们的所有指标型数据都是跟id挂钩的，与group无关，只有在该地区行政辖区内各子行政单位没有出现地域分割的情况，此时基于行政单位编号的...id和基于多边形编号的group才会一一对应，否则不会出现严格对应关系）。
要将它们带入 GEE，我们需要将它们转换为 shapefile。虽然有很多方法可以将 csv 文件转换为 shapefile，但我们将使用 R。下面的代码包含进行此转换所需的所有内容。...可以在此处找到有关如何在 R 中将 csv 文件转换为 shapefile 的详细信息。 代码的一些复杂性来自重命名列以删除“.”。为了符合 GEE 对命名约定的要求，这是必要的。...上传 shapefile：在上面的 R 代码中，我们将数据的 csv 文件转换为 shapefile，并定义坐标参考系统 (CRS) 以匹配 GEE 的预期 (WGS 1984)。...为了解决这个问题，我们将把 Daymet 图像集合转换为多波段图像。每天的七次测量中的每一次都将成为我们多波段图像中的一个特定波段。...3.5 导出 3.5.1将点导出为 Shapefile 我们有一系列与美洲狮 57 已知位置相关的每日天气数据。虽然我们可以在 GEE 中更多地使用这些数据，但很容易将它们导入 R 或 Excel。
getgrid()将一组多边形（sf对象）转换为绘制linemap()的合适数据框(data.frame)。...(data.frame 数据类型，且前两列必须为经度和纬度) var : name of the variable to plot....总结 本期我们介绍一个用于绘制线地图的R可视化包，需要注意的是，这里保存图片都是基础R的方法，没有使用我们熟悉额ggsave()保存,主要代码如下: pdf("linemap_01.pdf") # 保存高分辨率的...opar <- par(mar=c(0,0,0,0), bg = "ivory2") # 设置图片四周留白和背景颜色 # 开始绘图····· par(opar) dev.off() 在使用特定包绘制不同图表时...，大家也可以尝试下使用R基本函数保存图片哦~~
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