背景 在空间索引类问题当中，一个最普遍而又最重要的问题是：”给定你某个点的坐标，你如何能够在海量的数据点中找到他所在的区域以及最靠近他的点”？...通常情况下，一提到查找类问题，我们就会想到二分查找或者是B树查找。但是问题在于我们不仅要找到这个点，而且要找到这个点附近的点。因此对于以经纬度来确定的坐标又不好直接进行二分查找。...随便在网上找了下，没有找到比较方便的查找邻居的算法（当然预处理保存的除外），于是我就想了一个朴素简单的方法：我们可以在定位某点的时候，记录下该点所在区域的经纬度范围，然后只要取出这个区域外的八个点，然后对这八个点分别跑八次定位算法就可以求出他附近的所有区域了...临近点的查找策略： 由于GeoHash对一个坐标点的编码可以有不同的深度（精度），因此在临近点的查找中也就存在了层次的选择策略。...与R树的比较 一、稳定性：GeoHash编码与数据集的大小无关，因此对于任意大的数据集，他的定位和查找效率都非常高（常数时间）；而R树在建树时需要花费至少O(nlogN)的复杂度（事实上为了保持树的平衡还会花费更多的时间
它支持对地理位置进行半径搜索、矩形搜索和附近点搜索等多种操作，可以用于实现诸如查找最近地铁口等功能。本文将介绍如何使用Redis的GEO数据结构来实现最近地铁口的搜索。...都知道地球上的地理位置是使用二维的经纬度表示，经度范围(-180,180]，纬度范围(-90,90]，只要我们确定一个点的经纬度就可以得他在地球的位置。...经纬度是一种常用的地理坐标系统，它使用经度和纬度来表示地球上的位置。在GEO数据结构中，经度和纬度被编码为一个64位的整数，以便进行高效的计算和比较。...距离计算GEO数据结构使用Haversine公式来计算两个地理位置之间的距离。Haversine公式是一种常用的距离计算方法，它可以计算地球上两点之间的距离，考虑到地球的曲率。...跳表是一种基于链表的数据结构，它可以实现快速的查找、插入和删除操作。在GEO数据结构中，跳表被用于存储地理位置的坐标信息，以便进行高效的搜索和排序。
, k=1): """ 查找最近的k个点 参数: 参考点(lon,lat), 点数组(n×2), k值 返回: 距离数组, 索引数组 """ # 将经纬度转换为弧度...A：常见原因包括：使用了平面近似公式计算长距离地球半径取值不同（6371km是平均值，赤道/极地半径不同）坐标顺序错误（经度/纬度颠倒）未将角度转换为弧度Q2：如何计算两点间的初始方位角？...或自定义向量化计算：from scipy.spatial import distance_matrixdef distance_matrix_haversine(lons, lats): """计算经纬度点集的距离矩阵...A：在极地附近（纬度>70°），球面模型误差显著增大，此时建议：使用Vincenty公式采用局部椭球体参数将坐标转换为笛卡尔坐标系计算Q5：如何存储和查询地理空间数据？...对于大多数应用场景，Haversine公式在精度和性能之间取得了最佳平衡。当需要处理超大规模数据时，记得使用向量化计算和空间索引优化性能。
地理坐标系统 经纬度： 地理坐标系统使用经度和纬度来确定地球表面上的位置。经度表示东西位置，纬度表示南北位置。...在接下来的部分中，我们将深入探讨如何使用Redis Geo的具体命令来执行各种地理空间操作。 GEO的分值 Redis Geo模块使用的是一种称为Geohash的编码方式来存储地理位置信息。...相近的点在Geohash编码上也会相近，这使得查询特定区域内的点变得非常高效。 数据库友好：Geohash是一种字符串形式的编码，这使得它非常适合存储在各种数据库系统中，包括Redis。...在Redis Geo中，每个地理位置都会被编码成一个Geohash值，并以此作为sorted set中的分值。这就是Redis如何通过Geohash来存储和查询地理空间信息的基本原理。...性能考量：对于大数据集，合理使用COUNT和WITHDIST等选项可以提高查询效率。 使用STORE或STOREDIST选项可以将查询结果直接保存到新的key中，但这将改变原有数据，使用时需谨慎。
插入 对于一个经纬度坐标[x,y]，MongoDb计算出该坐标在2d平面内的grid编号，该编号为是一个52bit的int64类型，该类型被用作btree的key，因此实际数据是按照 {GeoHashId...geoNear查找距离某个点最近的N个点的坐标并返回，该需求可以说是构成了LBS服务的基础（陌陌，滴滴，摩拜），geoWithin是查询一个多边形内的所有点并返回。...初步分析发现，这些查询扫描了过多的点集。 如下图，查找500米范围内，距离最近的10条记录，花费了500ms，扫描了24000+的记录。...对于国内大部分LBS服务来说，完全的严格最近并不是必要的。且可以通过控制参数获得严格最近的效果。在搜索过程中，密集的点落到一个环内，本身距离相差也不会不大。...在密集数据集场景下，使用腾讯云MongoDB和开源的Redis进行了性能对比。下图是在密集数据集上，在24核CPU机器上，MongoDB单实例与Redis单实例的测试对比。
插入 对于一个经纬度坐标[x,y]，MongoDb计算出该坐标在2d平面内的grid编号，该编号为是一个52bit的int64类型，该类型被用作btree的key，因此实际数据是按照 {GeoHashId...geoNear查找距离某个点最近的N个点的坐标并返回，该需求可以说是构成了LBS服务的基础（陌陌，滴滴，摩拜），geoWithin是查询一个多边形内的所有点并返回。...初步分析发现，这些查询扫描了过多的点集。 如下图，查找500米范围内，距离最近的10条记录，花费了500ms，扫描了24000+的记录。类似的慢查询占据了高峰期5%左右的查询量。 ? 一. ...对于国内大部分LBS服务来说，完全的严格最近并不是必要的。且可以通过控制参数获得严格最近的效果。在搜索过程中，密集的点落到一个环内，本身距离相差也不会不大。...在密集数据集场景下，使用腾讯云MongoDB和开源的Redis进行了性能对比。下图是在密集数据集上，在24核CPU机器上，MongoDB单实例与Redis单实例的测试对比。
，也就是使用基于 X,Y 值的坐标系统来描述地球上某个点所处的位置 到了这你可能会问投影坐标系统和之前的地理坐标系统是什么关系呢？...，那么我们要把球搞成一个平面只有靠投影，而球的投影方式也有很多，我们后面会介绍到 为什么需要投影 需要投影是因为地理坐标系统中经纬度本身不带单位，度分秒仅仅是一个进制，另外，同样是1度经度，在不同的纬度带表示的弧段长是不一样的...因此，地图投影是一种由经纬度 B,L,H 到投影坐标 X,Y,Z 的映射方式 地图投影的实质就是建立地球椭球表面上的点与地图平面上的点之间的对应关系，将建立在球体上的地理坐标系下的经纬度坐标，通过一种投影方法转为平面上的直角坐标...，强调这一点，是因为在设计地图投影时，地图的范围也是需要考虑的重要因素 投影的分类 将球面上的目标展平到平面上，目标肯定会发生压缩或拉伸，根据变形的性质，地图投影可以简单分为下面几类 等角投影：投影后目标在各个方向上变形一致...，以合适全球所有的地方，如下图 高斯克吕格投影 又名 等角横切椭圆柱投影，在英美国家称为 横轴墨卡托投影，美国编制世界各地军用地图和地球资源卫星象片所采用的 全球/通用 横轴墨卡托投影（UTM） 是
面向LBS应用的GEO数据类型 各种社交软件里面都有附件的人的需求，在该应用中，我们查询附近 1 公里的食客，同时只需查询出 20 个即可。...对于一个LBS应用，除记录经纬度，还需根据用户经纬度信息在车辆的Hash集合中进行范围查询。 而涉及到范围查询，就要求集合中的元素有序，Hash显然不满足需求。...通过计算该区域的范围，通过计算所涵盖的范围，从不太重要的部分的排序集的得分，并计算得分范围为每个区域的 sorted set 中的查询。...通过计算该区域的范围，通过计算所涵盖的范围，从不太重要的部分的排序集的得分，并计算得分范围为每个区域的 sorted set 中的查询。...当在社交网站和其他大多数需要查询半径的应用中使用时，这些偏差都不算问题。 但最坏的情况下的偏差可能是 0.5%，所以一些地理位置很关键的应用还是需要谨慎考虑。
简而言之，它的意思就是说没有任何一种算法可以完美地解决每个问题，这对于监督式学习（即预测性建模）尤其重要。 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结构。...特别提及：最近邻居法 最近邻居算法是“基于实例的”，这意味着它会保存每个训练观察的结果。然后，通过搜索最相似的训练观察值并汇集结果，来预测新的观测值。...它们对于过度拟合的控制力也相当强大，特别是在高维空间。 缺点：然而，支持向量机是难以调整的内存密集型算法，而且很依赖于选择正确的核心，并且不能很好地扩展到较大的数据集里。...从本质上讲，你的模型实际上是一个概率表，通过你的训练数据得到更新。为了预测一个新的观察结果，您只需根据其“特征值”，在“概率表”中查找该类的概率。...（2）对于每个簇，根据一些标准将其与另一个簇合并。 （3）重复，直到只剩下一个群集，并留下一个簇的层次结构。 优点：分层聚类的主要优点是不会假设球体是球状的。另外，它可以很好地扩展到更大的数据集里。
0.1 地理坐标系 地理坐标系(Geographic Coordinate System， 简称 GCS)是以地球椭球体面为参考面，以法线为依据，用经纬度表示地面点在椭球表面的位置的坐标系统。...简单来说，地理坐标系就是用经纬度来表示地球表面物体的位置。不同的地理坐标系的区别在于用于拟合地球大地水准面的椭球大小和位置。...3.1 矢量数据 矢量数据是以点、线、面的形式来表示客观世界中的实体，它以一组(x,y)或(x,y,z)的坐标点的形式进行存储。同一个空间实体在不同的坐标系中，可以被表示成为点线面中的任何一种。...1）切片范围 切片范围是指在制定切片规则的时候，需要定义一个大于数据范围或者与数据范围一致的切片范围，谷歌切片集的切片范围为全球范围，即[-20037508.34, -20037508.34, 20037508.34...对于矢量切片，切片大小指的是客户端在渲染切片数据时所呈现出来的大小。
有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结构。因此，您应该为您的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择优胜者。...特别提及：最近邻居法 最近邻居算法是“基于实例的”，这意味着它会保存每个训练观察的结果。然后，通过搜索最相似的训练观察值并汇集结果，来预测新的观测值。...它们对于过度拟合的控制力也相当强大，特别是在高维空间。 缺点：然而，支持向量机是难以调整的内存密集型算法，而且很依赖于选择正确的核心，并且不能很好地扩展到较大的数据集里。...从本质上讲，你的模型实际上是一个概率表，通过你的训练数据得到更新。为了预测一个新的观察结果，您只需根据其“特征值”，在“概率表”中查找该类的概率。...（2）对于每个簇，根据一些标准将其与另一个簇合并。 （3）重复，直到只剩下一个群集，并留下一个簇的层次结构。 优点：分层聚类的主要优点是不会假设球体是球状的。另外，它可以很好地扩展到更大的数据集里。
对我个人而言，花时间最久的是如何以localhost方式获取该数据，因为它是HTTPS服务，做了Referer限制，对于我这个Java小白，绝对算得上是一个难题，不过反过来想，这不就是上天给我一个机会，...在地图初始化的时候，先构建了全球格网，是一个2：1的矩形，下面是经过投影后的球状格网效果，主要用于后续获取任意点在地球上的位置，进而获取对应的风速(X,Y)，该方法提供了临近插值和双线性插值两种方式，该过程封装在...接着，开始请求气象数据数据，解析过程封装在decodeEpak函数中：获取对应的JSON属性，全球风图是720*360大小，精度为0.5℃，每个点有X和Y两个分量，在X和Y方向的向量，米单位。...对风场向量的插值过程是在interpolateField方式中实现的，这里逻辑如下：1:创建当前窗口对应的掩膜，如上图，全部区域都是黑色(0,0,0,0)，只有地球对应的区域颜色为(255, 0, 0,...；4以全球网格为索引，获取该点对应的风场Field，保存到对应的向量场wind field，用于后面的风图效果；5根据风场的强度，对应颜色表设置当前点的颜色强度，保存到mask掩膜中，这样mask在更新时用来判断区域是否可见
又称为地理坐标系统，它是一种利用三度空间的球面来定义地球上的空间的球面坐标系统，能够标示地球上的任何一个位置（小数点后7位，精度可以到1厘米）。...附近的人核心思想如下： 以 “我” 为中心，搜索附近的 Ta； 以 “我” 当前的地理位置为准，计算出别人和 “我” 之间的距离； 按 “我” 与别人距离的远近排序，筛选出离我最近的用户。...，如何查找以这个经纬度为中心的一定范围内的其他用用户呢？...在一个地图应用中，车的数据、餐馆的数据、人的数据可能会有百万千万条，如果使用 Redis 的 Geo 数据结构，它们将全部放在一个 zset 集合中。...在 Redis 的集群环境中，集合可能会从一个节点迁移到另一个节点，如果单个 key 的数据过大，会对集群的迁移工作造成较大的影响，在集群环境中单个 key 对应的数据量不宜超过 1M，否则会导致集群迁移出现卡顿现象
本文包含以下内容，阅读完需要约10分钟： 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 简单复习一下经纬度 geohash原理解析 geohash存在的边界问题 如何解决边界问题 计算两点距离的计算 geohash...在redis中的实现 我们日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车，下面2张图，应该都很熟悉，打开定位，查找我附近的车，那么，这个是怎么实现的呢？...在数据库里，把经纬度都标记为索引，通过查找对比经纬度的值，来找到附近1km的车子，但是这种做法第一是索引比较多，数值比较大，二是需要循环遍历经纬度，查询会很慢，效率很低。...如果2个地方距离越近，那么他们的hash值的前缀越相同。然后通过数据库中like操作符 “ like wtw366%” 快速查找到附近的车。...这就是边界的问题。 边界问题 如何解决边界问题 那么如何解决这个边界问题，给出最近最优的算法方案呢？答案就是：把定位附近的8个方向的geohash都算出来。
插入 对于一个经纬度坐标[x,y]，MongoDb计算出该坐标在2d平面内的grid编号，该编号为是一个52bit的int64类型，该类型被用作btree的key，因此实际数据是按照 {GeoHashId...geoNear查找距离某个点最近的N个点的坐标并返回，该需求可以说是构成了LBS服务的基础（陌陌，滴滴，摩拜）， geoWithin是查询一个多边形内的所有点并返回。...点集密度估算 那么，如何确定初始迭代步长呢，mongoDB认为初始迭代步长和点集密度相关。...但是换个角度来看，其实以地球为一个整体去看待存储的点，绝对是稀疏的。这个稀疏的性质使得我们可以粗略的以平面四叉树的角度自上而下的找出与圆环相交的四叉树中间节点。...腾讯云的MongoDB专家经过测试发现，在点集稠密的情况下，MongoDB原生的geoNear接口效率会急剧下降，单机甚至不到1000QPS。
一、日常生活中遇到哪些定位的场景 我们上下班经常会用APP打车和共享单车，下图应该都很熟悉，打开定位，查找我附近的车，那么，这个是怎么实现的呢？ 我脑海中第一个实现方式是：实时上报经纬度。...在数据库里，把经纬度都标记为索引，通过查找对比经纬度的值，来找到附近1km的车子，但是这种做法第一是索引比较多，数值比较大，二是需要循环遍历经纬度，查询会很慢，效率很低。...如果2个地方距离越近，那么他们的hash值的前缀越相同。然后通过数据库中like操作符“like wtw366%”快速查找到附近的车。...这就是边界的问题。 六、如何解决边界问题 那么如何解决这个边界问题，给出最近最优的算法方案呢？答案就是：把定位附近的8个方向的geohash都算出来。...->通过score(整数编码值)反解坐标点-->附近点的地理位置坐标。
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