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python地理处理包shapely

文章目录 构建集合图形以及获取集合图形点信息 多边形显示 多边形分割 Polygon 被 MultiLineString 切割 merge 多个多边形 从Python形状多边形中提取点/坐标 检查地理点是否在...Python中的多边形内或外 Python中用shapely做（1）生成二个多边形区域，计算想交的面积（2）生成一个点与一多边 通过点缓冲来构建一个缓冲圆 一般对象和方法 Points LineString...Python中的多边形内或外 地理坐标必须正确存储。...Python中用shapely做（1）生成二个多边形区域，计算想交的面积（2）生成一个点与一多边 from shapely.geometry import Polygon,Point # 生成两个多边形区域...第一个是（x，y[，z]）点元组的有序序列，其处理方式与LinearRing完全相同。第二个是一个可选的无序的环状序列，指定了特征的内部边界或“洞” 有效多边形的环不能相互交叉，且只能接触一个点。

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Python地信专题 | 基于geopandas的空间数据分析—数据结构篇

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...polygonExteriors用于定义整个有孔Polygon的外围，是一个无孔的多边形 # interiorCoords是用于定义内部每个孔洞（本质上是独立的多边形）的序列 gpd.GeoSeries...可以理解为闭合的线或无孔多边形的边框，创建时传入数据的格式与Polygon相同。...返回每个几何对象的凸包，Polygon格式，即恰巧包含对应几何对象的凸多边形： import numpy as np # 利用独立的正态分布随机数创建两个MultiPoint集合 s__ = gpd.GeoSeries...下面我们举个简单的例子，基于不同均值和标准差的正态分布随机数，创建GeoDataFrame来记录这些信息： contents = [(loc, 0.5) for loc in range(0, 10,

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（数据科学学习手札74）基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇

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...图12 LinearRing LinearRing对应shapely.geometry中的LinearRing，是一种特殊的几何对象，可以理解为闭合的线或无孔多边形的边框，创建时传入数据的格式与Polygon...图23 boundary boundary返回每个几何对象的低维简化表示（点对象无具体的更低维简化，故无返回值）： ?...图25 convex_hull convex_hull返回每个几何对象的凸包，Polygon格式，即恰巧包含对应几何对象的凸多边形： import numpy as np # 利用独立的正态分布随机数创建两个...下面我们举个简单的例子，基于不同均值和标准差的正态分布随机数，创建GeoDataFrame来记录这些信息： contents = [(loc, 0.5) for loc in range(0, 10,

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Part3-1.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像（附完整代码）

包如何处理gdb、gpkg等文件地理数据库[9] Geodataframe和GeoSeries的属性查看，切片和索引，apply函数的使用，[10] shapely包中的几何对象[11]：Point[12...我们用Python中的numpy，按照上述公式(1)实现计算向量A和向量B的角度 θ ： import numpy as np def calculate_angle(xs, ys, xc, yc):...=False) 2）使用Shapely获取建筑各边的中心点 要获取GeoPandas集合体（例如GeoSeries或GeoDataFrame）中每个多边形的外边界上所有中点，你可以使用Shapely库的几何对象方法和属性...❗注意，第一个点和最后一个点是相同的。所以要包含没有重复点的顶点的列表，需要使用polygon.interiors[0].coords[:-1]。...角度NEAR_ANGLE有特殊的规定：生成的角度是输入要素（建筑物上的点）对于邻近要素（街道上的点）的角度，并且转换前的角度的表示方式是：在方法参数中使用平面方法时，角度在 -180° 到 180° 的范围内

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讲解python多边形裁剪

通过裁剪，我们可以剔除不在裁剪窗口范围内的部分，从而减少图形处理的计算量，并加速渲染过程。 Python提供了各种库和算法来实现多边形裁剪。...在本篇文章中，我们将使用shapely库来进行多边形的裁剪操作。shapely是一个Python库，提供了一些用于处理几何图形数据的功能。安装和导入shapely库首先，我们需要安装shapely库。...完整代码下面是一个完整的示例代码，展示了如何使用shapely库对多边形进行裁剪操作：pythonCopy codefrom shapely.geometry import Polygonpolygon_coordinates...以下是shapely库的一些主要特点和功能：几何对象表示：shapely定义了一些常见的几何对象，如点（Point）、线段（LineString）、多边形（Polygon）等，并提供了简单而直观的接口来创建和操作这些几何对象...这使得shapely库可以与其它GIS软件和库进行数据转换和集成。可视化支持：shapely库可与matplotlib等绘图库结合使用，方便地将几何对象进行可视化和生成地理图表。

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（在模仿中精进数据可视化06）常见抽象地图的制作方法

图1 2 基于Python模仿常见抽象地图 　　对应图１，我们下面来分别模仿３类抽象地图，首先准备一下要用到的中国地图数据，我们偷个懒直接使用高德开源的地图数据接口： ?...图2 　　为了方便和简化之后的运算，我们利用unary_union来将融合所有要素为一个： ?...2.2 像素风格地图 　　接着我们来制作图1中图所示的又方块组成的像素风格地图，原理也很简单，生成覆盖china_total范围的网格: from shapely.geometry import MultiLineString...from shapely.ops import polygonize # 用于将交叉线转换为网格面 import numpy as np # 提取china_total左下角与右上角坐标 xmin,...因为泰森多边形需要从点出发创建多边形，因此我们可以生成目标面内部的随机散点，再作为输入来生成所需的多边形： from geovoronoi import voronoi_regions_from_coords

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在模仿中精进数据可视化06：常见抽象地图的制作

，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： 图1 2 基于Python模仿常见抽象地图 对应图...１，我们下面来分别模仿３类抽象地图，首先准备一下要用到的中国地图数据，我们偷个懒直接使用高德开源的地图数据接口： 图2 为了方便和简化之后的运算，我们利用unary_union来将融合所有要素为一个：...2.2 像素风格地图 接着我们来制作图1中图所示的由方块组成的像素风格地图，原理也很简单，生成覆盖china_total范围的网格: from shapely.geometry import MultiLineString...from shapely.ops import polygonize # 用于将交叉线转换为网格面 import numpy as np # 提取china_total左下角与右上角坐标 xmin,...因为泰森多边形需要从点出发创建多边形，因此我们可以生成目标面内部的随机散点，再作为输入来生成所需的多边形： from geovoronoi import voronoi_regions_from_coords

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Google Earth Engine（GEE）——使用 GeoPandas 和 Uber 的 H3 空间索引进行快速多边形点分析

在这篇文章中，我将向你展示如何创建使用点密度图geopandas和h3-py库在Python。 国家地理空间情报局的海事安全信息门户以反航运活动消息的形式提供所有海盗事件的形状文件。...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。...这是显示生成的 hexbin 地图的图层，其中显示了世界各地的盗版热点。 从读取输入到创建聚合网格层的整个过程只需 2 秒多一点。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。

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python shapely.geometry.polygon任意两个四边形的IOU计算实例

），最后看了白翔老师的textBoxes++论文源码后，知道python的shapely包可以直接做到，下面给出的代码和注释： import numpy as np import shapely from...shapely.geometry import Polygon,MultiPoint #多边形 line1=[2,0,2,2,0,0,0,2] #四边形四个点坐标的一维数组表示，[x,y,x,y...: 交集部分/包含两个四边形最小多边形的面积 # 第二种： 交集 / 并集（常见矩形框IOU计算方式） except shapely.geos.TopologicalError:...，还在研究中，研究完再给出来（当然数学渣渣能不能研究出来有待商榷*—*） 补充知识：python 二维坐标多边形 计算多边形中心点，以及距该中心点最远的距离 我就废话不多说了，还是直接看代码吧！...) return center,neartDistance 以上这篇python shapely.geometry.polygon任意两个四边形的IOU计算实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

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（数据科学学习手札139）geopandas 0.11版本重要新特性一览

，默认为原先的'fiona'，可选'pyogrio'，这是由geopandas开发团队维护的另一个库，可大幅度提升对常见矢量文件格式如shapefile的读写速度，以读取具有数百万个多边形的广州市全量建筑物轮廓数据为例...的方法clip_by_rect(minx, miny, maxx, maxy)，可传入目标矩形坐标范围，快速裁切出矩形范围内的矢量，譬如我们基于前面已经读入的广州市建筑物轮廓数据，通过下面的函数随机生成边长...10000米的矩形范围作为裁切素材： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from shapely.geometry import box...maxx, maxy = gdf.total_bounds def generate_random_rectangle(minx, miny, maxx, maxy): ''' 研究范围内随机取得...，总体而言，这次新版本更新带来的重要更新并不太多，但都颇为实用，你可以在自己的数据上使用一番。

57700

geopandas 0.14版本重要更新内容一览

python版本提升至3.9： 因此，推荐大家以3.9版本作为建立GIS运算Python环境的基础，这里我们以conda为例，直接建立新的虚拟环境来做演示（下面的命令中为了加速下载过程使用到相关国内conda...，以及新版geopandas、jupyterlab的安装： 2.2 geopandas 0.14版本底层依赖变动 在0.14版本中，geopandas底层将默认使用shapely（>=2.0版本）进行高性能矢量运算...且geopandas将会在未来要发布的1.0正式版本中，直接移除对pygeos，以及旧版shapely（<2.0版本）的支持： 2.3 新增一系列矢量计算方法 在这次新版本中，基于shapely为GeoSeries...「最小凹多边形」，与convex_hull计算结果的对比示例如下： import random from shapely.geometry import MultiPoint # 示例GeoSeries...： 2.3.7 新增remove_repeated_points()方法 新增remove_repeated_points()方法，用于沿要素坐标串定义方向，将距离在阈值以内的坐标点视作重复点要素进行移除

26830

geopandas 0.11版本重要新特性一览

，新的IO引擎带来近5倍的读取性能提升： 以及同样接近5倍的写出性能提升： 2.2 新增高性能矩形裁切方法clip_by_rect() 0.11中新增针对GeoSeries和GeoDataFrame...的方法clip_by_rect(minx, miny, maxx, maxy)，可传入目标矩形坐标范围，快速裁切出矩形范围内的矢量，譬如我们基于前面已经读入的广州市建筑物轮廓数据，通过下面的函数随机生成边长...10000米的矩形范围作为裁切素材： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from shapely.geometry import box...maxx, maxy = gdf.total_bounds def generate_random_rectangle(minx, miny, maxx, maxy): ''' 研究范围内随机取得...，总体而言，这次新版本更新带来的重要更新并不太多，但都颇为实用，你可以在自己的数据上使用一番。

67620

（数据科学学习手札84）基于geopandas的空间数据分析——空间计算篇（上）

参数就用于决定每个四分之一圆弧上使用多少段连续的线段来近似拼接以表示圆的形状，默认参数值为16，足以近似模拟圆面积的99.8% 　　下面我们分别对点、线以及面绘制不同resolution参数取值下缓冲前后的对比图...图2 　　可以看出，resolution参数对最终形成的缓冲区形态影响较大，但默认16的参数下已经可以较准确地逼近圆形，且缓冲距离还可以设置为负数，即几何对象向内收缩： # 分别绘制多边形、多边形正向缓冲区...x以及右上角y的numpy数组： geom = gpd.GeoSeries([shapely.geometry.Point([0, 0]), shapely.geometry.Point...，这时对矢量数据进行简化就非常有必要，geopandas中沿用shapely中的simplify()方法，帮助我们对过于复杂的线和面进行简化，和QGIS中简化矢量的方法一样，simplify()使用了科学的...图25 　　True和False下结果如图26所示： ? 图26 　　其中GeometryCollection类型代表多类型要素集合，比如这里叠加分析的结果包含了一条线和一个点： ?

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（数据科学学习手札162）Python GIS神器geopandas 1.0版本发布

历经10年迭代升级，geopandas充分完善了其在GIS数据分析上的功能，使得我们可以使用类似pandas的操作方式，便捷且高性能的开展各种常用的GIS分析运算，极大增强了Python在GIS分析领域的能力...，快速生成泰森多边形： 2.1.12 新增contains_properly()方法 　　新增方法contains_properly()，用于快捷判断矢量A是否严格包含矢量B，与contains()方法的区别是...，整体生成合法的若干多边形： 2.1.14 新增snap()方法 　　新增方法snap()，用于将满足距离阈值要求的要素A挂靠到对应的要素B之上： 2.1.15 新增transform()方法 　　新增方法...transform()，用于基于自定义坐标偏移函数，实现对矢量要素的坐标转换，其中自定义函数的输入为N行2列后N行3列的numpy数组，输出形状与输入一致即可，我们可以配合numpy中的apply_along_axis...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，请统一使用set_crs()代替 　　篇幅有限，未能详尽介绍全部新版本内容

1700

python与地理空间分析（一）

矢量数据目前是最常用的地理空间格式，因为它是存储空间信息最有效的一种方式。矢量数据只存储几何图元，包括点、线和多边形。...地理空间栅格数据常用来存放卫星遥感数据，使用一个像元对应的地面距离来表达空间分辨率；此外栅格数据可以包含多个光谱波段的数据，例如常用的可见光以及红外波段，有的像高光谱数据，会包含成百上千个波段数据，可以通过不同波段的组合生成不同的专题地图...其他数据 除了矢量和栅格数据外，地理空间数据还有其他形式例如： ? •点云数据：点云数据根据物体表面的反射能量获取相应的三位坐标信息。一般通过激光器，雷达波，声学探测仪以及其他波形设备获取。...soup=BeautifulSoup(gpx.read(),features="xml") 此外，WKT也是周婵次常用的表达几何图形和空间索引的标记文本文件，读写WKT格式最佳的是使用Shapely库...依赖与numpy库可以读取遥感图像为数组，方便处理。

7.9K52

基于geopandas的空间数据分析——空间计算篇(上)

16的参数下已经可以较准确地逼近圆形，且缓冲距离还可以设置为负数，即几何对象向内收缩： # 分别绘制多边形、多边形正向缓冲区、多边形负向缓冲区 ax = gpd.GeoSeries([polygon,...你应该不会感到陌生，在前面很多篇文章中我们都使用到它来限定图像的画幅范围，其返回依次记录了整列矢量数据所在最小矩形区域左下角x、左下角y、右上角x以及右上角y的numpy数组： geom = gpd.GeoSeries...这时对矢量数据进行简化就非常有必要，geopandas中沿用shapely中的simplify()方法，帮助我们对过于复杂的线和面进行简化，和QGIS中简化矢量的方法一样，simplify()使用了科学的...()来简化它： import numpy as np import matplotlib.patches as mpatches np.random.seed(10) # 固定随机数种子 # 创建线...26所示： 图26 其中GeometryCollection类型代表多类型要素集合，比如这里叠加分析的结果包含了一条线和一个点： 图27 在实际工作中，可以根据具体需要来选择使用对应的参数组合来进行叠加分析

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（数据科学学习手札154）geopandas 0.14版本新特性一览

python版本提升至3.9： 　　因此，推荐大家以3.9版本作为建立GIS运算Python环境的基础，这里我们以conda为例，直接建立新的虚拟环境来做演示（下面的命令中为了加速下载过程使用到相关国内...，以及新版geopandas、jupyterlab的安装： 2.2 geopandas 0.14版本底层依赖变动 　　在0.14版本中，geopandas底层将默认使用shapely（>=2.0版本）...且geopandas将会在未来要发布的1.0正式版本中，直接移除对pygeos，以及旧版shapely（<2.0版本）的支持： 2.3 新增一系列矢量计算方法 　　在这次新版本中，基于shapely为...()方法用于为矢量列中的每个要素计算最小凹多边形，与convex_hull计算结果的对比示例如下： import random from shapely.geometry import MultiPoint...： 2.3.7 新增remove_repeated_points()方法 　　新增remove_repeated_points()方法，用于沿要素坐标串定义方向，将距离在阈值以内的坐标点视作重复点要素进行移除

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