geopandas是建立在GEOS、GDAL、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。
geopandas是建立在GEOS、GDAL、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，打造纯Python式的空间数据处理工作流。本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明，每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识，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，官方文档中的推荐安装方式为：
大家好我是费老师，geopandas作为在Python中开展GIS分析的利器，可以帮助我们快捷地解决很多日常GIS操作需求。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。
以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来，不够优雅，这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因，ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹，所以ggplot2成了可视化的巨无霸，成了可视化界的微信，不仅自身生态日趋完善，而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包（你可以理解为依附于微信的小程序）。 最近偶然在学习Python可视化的过程中，了解到了geopandas，确实第一眼看着很眼熟，或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。的确，它跟
要素类中的每个要素都由一个或多个顶点组成，这些顶点定义了点、多段线或多边形要素。在点要素类的情况下，每个点要素由单个顶点组成。多段线和多边形要素由多个顶点组成。每个顶点是由一对x、y坐标定义的位置。该图说明了点、多段线和多边形如何在笛卡尔坐标空间中由顶点定义。
Vortexa 公司的首席 GIS 工程师。不写代码的时候，他忙着跑步机、山地自行车、建筑、修理东西，以及油画。
在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用，各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理。
在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用，各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理。在实际的空间数据分析过程中，数据可视化只是对最终分析结果的发布与展示，在此之前，根据实际任务的不同，需要衔接很多较为进阶的空间操作，本文就将对geopandas中的部分空间计算进行介绍。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的上篇，主要讲了如何获取利用谷歌街景地图自动化获取用于深度学习的阿姆斯特丹的高质量街景图像，此数据集将用于进行建筑年代的模型训练[1]。
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。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。
pandas应该是大家非常熟悉的Python第三方库，其主要用于数据整理和分析，这次来介绍pandas的一个近亲-geopandas
泊松融合是图像融合处理效果最好的算法，其来自于2004年Siggraph的经典paper：《Poisson Image Editing》。以这篇文章为发端，很多大神提出了一系列的优化算法。2009年, Zeev Farbman 在的SIGGRAPH上面提出的基于Mean-Value Coordinates方法的泊松融合加速算法《Coordinates for Instant Image Cloning》（文献二）。在这篇文章中，泊松方程被转换成拉普拉斯方程，并且提出了用均值坐标Mean-Value Coordinates来近似求解这个方程，从而达到实时运算的效果。
❝本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes❞
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，就在几天前，geopandas发布了其0.11.0正式版本，距离其上一个版本（0.10.2）发布已过去大半年，在这一次的新版本更新中又为我们带来了哪些重要的新特性呢，今天的文章中我就来带大家一探究竟😋。 2 geopandas 0.11版本重要新特性一览 你可以在旧版本geopandas的基础上进行升级，也可以新建虚拟环境直接安装
通常情况下，在执行 EDA 时，我们会面临显示有关地理位置的信息的情况。例如，对于 COVID 19 数据集，人们可能希望显示各个区域的病例数。这是 Python 库 GeoPandas 的用武之地。
在上一篇文章中我们对geopandas中的坐标参考系有了较为深入的学习，而在日常空间数据分析工作中矢量文件的读入和写出，是至关重要的环节。
首先，我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装：
大家好我是费老师，就在前两天，Python生态中的GIS运算神器geopandas发布了其0.14.0新版本，在这次新版本更新中，不仅是新增了许多矢量计算API，还开始为日后正式发布1.0版本做准备，对一些底层依赖版本进行改动。今天的文章中，我就将为大家一一介绍相关的更新内容：
之前分享过 使用 mapinfo 创建 TAC 边界的方法，现如今，mapinfo 已经被禁用了，开源软件 QGIS 在通信网络优化工作中开始大量应用，今天分享一下如何使用 QGIS 创建 TAC 边界。
GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。 GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。GeoPandas官方仓库地址为：GeoPandas。 GeoPandas的官方文档地址为：GeoPandas-doc。 本文主要参考GeoPandas Examples Gallery。 GeoPandas的基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas的可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。
2）快速，过往的psenet需要至少0.6s，pan和db在一些场景中效果差一点但快，是否有更好平衡速度和效果的方法；
比如，Union操作符融合多边形之间的边界。两个交迭的多边形通过Union运算就会形成一个新的多边形，这个新的多边形的边界为两个多边形中最大边界。
在Vue ArcGis鼠标打点、中心打点绘制多边形这篇文章里给大家讲了ArcGis如何绘制多边形，那在ArcGis绘制多边形后多边形边界不理想怎么办？想调整多边形覆盖面怎么办？今天这里给出一种解决方案以供各位看官参考。
JavaScript API GL近期为支持物流行业实现了几何图形编辑器，用户可通过编辑器接口进行点、线、面、圆的绘制和编辑。在物流行业中常见的使用场景是配送区域及地理围栏的绘制，常会有对已有区域进行拆分或者合并的需要，所以编辑器也提供了相应的功能。本文介绍了如何基于Turf实现多边形的拆分及合并。
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。例如气温会随着海拔的升高而降低，地形的坡向朝向也会影响风速的分布，此外，典型的地形会形成特定的气候条件，也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中，地理空间分析往往能提供有效的信息，辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展，积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持，包括Arcgis，QGIS等软件平台，本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍，常用的python包，对矢量数据的处理，对栅格数据的处理，以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构，而且还在不断更新和迭代，无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据，对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分：
kepler.gl是由Uber开发的进行空间数据可视化的开源工具，是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具，通过其面向Python开放的接口包keplergl，我们可以在jupyter notebook中通过书写Python代码的方式传入多种格式的数据，在其嵌入notebook的交互窗口中使用其内建的多种丰富的空间数据可视化功能，本文就将针对在jupyter notebook中使用keplergl的基本用法进行介绍。
那怎么样从贝塞尔曲线到贝塞尔曲面的转换呢，前面我们说到这个逐段的贝塞尔曲线是通过四个控制点来画的，这里贝塞尔曲面是通过16个控制点来画的
我们经常会在一些PPT报告或者宣传广告中看到一些比较抽象的地图，它们都是在正常地图的基础上，通过置换几何元素，来实现出较为抽象的效果，这类的作品非常之多，因此本文不模仿实际的某幅作品，而是制作出下面三类抽象地图：
我们经常会在一些「PPT报告」或者「宣传广告」中看到一些比较抽象的地图，它们都是在正常地图的基础上，通过置换几何元素，来实现出较为抽象的效果，这类的作品非常之多，因此本文不模仿实际的某幅作品，而是制作出下面三类抽象地图：
计算机视觉的飞速发展离不开大量图像标注数据的支撑，随着各类图像检测、识别算法的商业化落地，市场对图像标注精准度愈发严格，同时针对不同的应用场景，也衍生出了不同的图像标注方法。
多边形网格普遍存在数字三维领域中，但在深度学习革命中却只发挥了很小的作用。当前领先的生成模型方法通过隐函数实现，并且需要在生成昂贵的iso-surface后，才能生成网格。为了克服这些挑战，受到计算机图形学中的经典空间数据结构——二进制空间划分(BSP)的启发，来改善3D学习模型。BSP的核心是通过空间的递归细分得到凸集的运算。基于这一特性，本文设计了一种通过凸多边形分解来学习表示三维形状的网络BSP-Net。重要的是，BSP-Net是通过非凸多边形分解新型无监督的训练的。该网络使用一组由BSPtree从平面生成的凸集，来进行训练并重建模型形状。无需进行等值曲面处理，BSPNet推导出的凸多边形可以很容易地提取出来，形成一个多边形网格。生成的网格是紧凑的，非常适合表示尖锐的几何形状；生成的网格是严密的，并且可以很容易地参数化。结果表明，使用更少的图元，BSP-Net的重建质量与目前最先进的方法相比具有竞争力的。
缘起 封面图是不是很酷炫? 该图的核心算法就是 Delaunay三角剖分. 这种低多边形的成像效果在现代游戏设计中越来越被喜欢，其中的低多边形都是由三角形组成的。于是我们来学习一下. 分析 首先，先来
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
王小新 编译自 Kaggle 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在2016年12月至2017年3月期间，Kaggle网站举办了一场对英国国防科学与技术实验室（DSTL）提供的卫星图像进行场景特
今天对计算几何中的Voronoi多边形（即泰森多边形）和Delaunay三角剖分进行了学习，整理资料如下（摘自百度百科）。
多边形地图是填充地图的一种补充，基于地理均码，数据文件绘制一个多边形的区域，实现自定义的填充地图。也可以这样理解：以矢量数据为基础，轮廓界线为多边形的一类地图。
虽然笔者是个糙汉子，但是对这种可爱的东西都没啥抵抗力，这个库的使用本身很简单，没什么好说的，但是它只有绘制能力，没有交互能力，所以使用场景有限，先来用它画个示例图形：
一个精美的图片！我特别喜欢城市周围的线条，它们交织在一起，呈现出一幅非常精确的城市地图的实际面貌。这个可视化地理空间数据是我最喜欢的项目之一。
通过前面的文章，我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习，在拿到一份矢量数据开始分析时，对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤。
通过前面的文章，我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习。
前面我们讲到，射线法的主要思路就是计算射线穿越多边形边界的次数。那么对于点在多边形的边上这种特殊情况，射线出发的这一次，是否应该算作穿越呢？
在GMap.Net控件上创建一个图层，在图层上绘制多边形，生成一个多边形对象，给图形对象赋结构化数据属性（以Json形式封装和解析）。
Computational Geometry Algorithms Library，CGAL，计算几何算法库。使用C++语言编写的，提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域，如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
https://juejin.cn/post/6942262577460314143
一、Maven配置 <scala.abi.version>2.11</scala.abi.version> <geomesa.version>2.4.0</geomesa.version> <dependency> <groupId>org.locationtech.geomesa</groupId> <artifactId>geomesa-hbase-datastore_${scala.abi.version}</artifactId> <
作者 | 陈国栋 随着移动互联网的一路高歌，越来越多的 App 不满足系统原生的 UI 体系。开启了各种花式的玩法。早几年 ReactNative、Weex 等，企图尝试让系统组件可以像浏览器一样动态加载，从而提高发版本的效率。更早几年还有一众通过在系统 Webview 基础上面搭建起来的动态化方案，包括当下诸多的小程序平台等。Flutter 的发布仿佛给业界带来一丝新的生机，通过 Skia 渲染器完美的保证了在诸多平台渲染的一致性。但也带来专属于 Flutter 本身的一些问题。不过多的讨论关于 Flut
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
