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,昨天晚上geopandas正式发布了其0.13.0版本,距离其上一个版本更新已经过去了5个多月,在这一次更新中除了日常的bug修复以外,还为我们带来了多项新功能,今天的文章中,费老师我就将带大家一起学习其中主要的更新内容😉。 📷 2 geopandas 0.13版本主要更新内容一览 推荐使用conda管理的虚拟环境,我们在激活相应
在之前数据瓦片方案的介绍中,我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行,以保证主线程中用户流畅的地图交互(缩放、平移、旋转)。
Shp格式是GIS中非常重要的数据格式,主要在Arcgis中使用,但在进行很多基于网页的空间数据可视化时,通常只接受GeoJSON格式的数据,众所周知JSON(JavaScript Object Nonation)是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式,以其轻量、易解析的优点,被广泛使用与各种领域,而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据,本文就将针对GeoJSON的语法规则,以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的转换进行介绍。
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:
有人曾说:「人生至少有两次冲动,一次为了奋不顾生的爱情,还有一次就是为了说走就走的旅行」。
JavaScript Object Notation是一种对各种地理数据结构进行编码的格式。GeoJSON对象可以表示几何、特征或者特征集合。
Spatial4j是一款java编写的空间计算开源库,支持ASL开源协议,支持地理空间计算。
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。
当我开始建造Vincent时, 我的一个目的就是使得地图的建造尽可能合理化. 有一些很棒的python地图库-参见Basemap 和 Kartograph能让地图更有意思. 我强烈推荐这两个工具, 因为他们都很好用而且很强大. 我想有更简单一些的工具,能依靠Vega的力量并且允许简单的语法点到geoJSON文件,详细描述一个投影和大小/比列,最后输出地图. 例如, 将地图数据分层来建立更复杂的地图: 加之,等值线地图需绑定Pandas数据,需要数据列直接映射到地图要素.假设有一个从geo
最近做的项目需要详细了解geojson,因此查了一些资料,现在整理一份标准格式的记录,要理解本文需要首先了解json的基本知识,这里不过多展开,可以去参考w3school上的教程,简言之,json是通过键值对表示数据对象的一种格式,可以很好地表达数据,其全称为JavaScript Object Notation(JavaScript Object Notation),正如这个名称,JavaScript和json联系紧密,但是json可以应用的范围很广,不止于前端,它比XML数据更轻量、更容易解析(某种角度上说xml可以更自由地封装更多的数据)。很多编程语言都有对应的json解析库,例如Python的json库,C#的Newtonsoft.Json,Java的org.json。geojson是用json的语法表达和存储地理数据,可以说是json的子集。
Turf.js是JavaScript 空间分析库,由Mapbox 提供,Turf 实现了
我们通常要计算一些点线面要素比如说计算面积长度等等,今天我们就看一下如何将这些可视化的同时进行一些简单的计算:地理曲面和真实平面展示
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程五(内容来源:Spring中国教育管理中心)
geobuilding于近日完成重要更新,支持对大数据量,大文件geojson的加载和动态编辑。
❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 就在前不久,我们非常熟悉的Python地理空间分析库geopandas更新到了0.10.0版本,而伴随最近一段时间其针对新版本的一些潜在bug进行的修复,写作本文时最新的正式版本为0.10.2。此次0.10.x版本为我们带来了诸多令人兴奋的新功能新特性,本文就将带大家一睹其中一些比较重要的内容😋。 📷 2 geopandas 0.10版本重要新
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 就在前不久,我们非常熟悉的Python地理空间分析库geopandas更新到了0.10.0版本,而伴随最近一段时间其针对新版本的一些潜在bug进行的修复,写作本文时最新的正式版本为0.10.2。此次0.10.x版本为我们带来了诸多令人兴奋的新功能新特性,本文就将带大家一睹其中一些比较重要的内容😋。 2 geopandas 0.10版本重要新
本文翻译自https://tools.ietf.org/html/rfc7946 ,2018年1月27,28日两个大雪的周末,以序纪念。
2016 年 8 月发布,取代了 2008 年的 GeoJSON规范成为 GeoJSON 格式的新标准规范。
人类理解世界其实是按照三维的角度,而传统的关系型数据库是二维的,要想描述空间地理位置,点、线、面,我们就需要一个三维数据库,即所谓空间数据库。
GeoJSON ,一个用于存储地理信息的数据格式。GoeJSON对象可以表示几何、特征或特征集合,支持:点、线、面、多点、多线、多面和几何集合。在基于平面地图,三维地图中都需要用到的一种数据类型。 由于这种格式在三维地图中的优秀属性,使用它我们不仅可以轻松实现地图类功能,更重要的是在3D效果展示上也具有不凡的表现。
GDAL矢量数据处理 为什么要学GDAL? GDAL是什么? (Geospatial Data Abstraction Library) 地理空间数据抽象库 用C/C++编写,支持多种矢量/栅格数据,支持python、.NET、Ruby等语言绑定,开放源码。 传统上GDAL指的是栅格支持库 from osgeo import gdal 矢量支持使用OGR简单要素库 (OpenGIS Simple Features Reference Implementation) 但由于OGR与OpenGIS的规范并不完全
随着Web技术的不断发展,WebMap的功能和应用也越来越丰富和多样化,地图不再仅仅是2D的显示,更多需要3D的显示效果和交互。这个时候就需要地图数据不能以图片方式出现了。
前言:前两周我带你们分析了WebGis中关键步骤,下面呢,我带大家来看看Geojson的加载及其点击事件
大家好我是费老师,地图可视化神器kepler.gl终于带来了其3.0大版本的更新🎉,距离其上一个正式版本2.5.5的发布已经过去了两年多的时间,这次的版本更新也围绕巨量地理信息数据可视化的多个方面实现了显著的提升,今天的文章中,我就将为大家介绍kepler.gl新版本中的主要更新内容。
最近用 ehcarts 写了一个有关中国地图的需求,这篇文章来总结下基本的原理和用法。
作为当代年轻人,“买房”是压在我们头上的几座大山之一,但是大部分人还是没有经验的,再加上鱼龙混杂的房产中介,买房的时候很容易被割韭菜。本文讲讲如何结合GIS找到一个离地铁近、价格又比较美丽的二手房。
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Earth Engine 支持对Geometry对象的各种操作。这些包括对单个几何图形的操作,例如计算缓冲区、质心、边界框、周长等。例如:
与地球的实现方法不同,平面地图依赖geojson进行绘制。有什么样的geojson,绘制什么样的地图块。
1.1.1 零线---在极限与配合图解中,表示基本尺寸的一条直线.以其为基准确定偏差和公差;
矢量数据是用于描述地理空间几何特征的一类基于向量的地理信息数据,在地理信息系统(GIS)应用中广泛使用。矢量数据通常用于表示诸如点、线、面和多边形等地理空间对象,同时还可以附带一些地理相关的属性数据,如名称、类型和面积等等。
前言 最近折腾了一下三维地球,本文简单为大家介绍一款开源的三维地球软件——Cesium,以及如何快速上手Cesium。当然三维地球重要的肯定不是数据显示,这只是数据可视化的一小部分,重要的应该是背后的数据生成及处理等。本文先为大家介绍这简单的部分。 一、 Cesium简介 Github地址:https://github.com/AnalyticalGraphicsInc/cesium。官方介绍如下: An open-source JavaScript library for world-class 3D
现在随着数字孪生如火如荼的发展,各地都在建设智慧城市、数字城市、数字乡村、数字园区等等,所有这些数字可视化的基础都离不开建筑物。目前网上开放的建筑物数据最火的当属”77个建筑物轮廓矢量图“,我也下载了一份。
PostGIS是一个空间数据库,空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
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:
导读:现代的数据可视化产品相较于之前的仪表盘应用,在数据方面呈现更加生动、数据实时性高、交互更为友好、效果更加震撼等特点,越来越多的人倾向于通过各类可视化产品使静态的数据“活”起来。基于此背景,我们结合滴滴的各业务线发展,打造了本文介绍的数据可视化大屏产品。
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性,包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景,例如Redis适合用于缓存和计数器,MongoDB适合用于高并发的读写,PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库,MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点,需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
2.在ArcCatalog 目录树中,右键单击载入数据库的要素类或表,选择加载——加载数据,打开简单数据加载程序向导。
jupyter lab作为jupyter notebook的升级改造版,除了更加人性化的交互界面以及更多的用户自主定制功能之外,最吸引人的就是其丰富多样的拓展插件,使得每个使用jupyter lab的人都可以按照自己所需挑选安装插件,组合出自己心中的完美工作台。
一直听说MongoDB才是【专业】搞地理空间查询的,人家才是【专业】的!相当长一段时间来,一说搞【附近的人】就会相当一批人的脑海里就不自主浮想到MongoDB... ...
一直听说MongoDB才是【专业】搞地理空间查询的,人家才是【专业】的!相当长一段时间来,一说搞【附近】就会相当一批人的脑海里就不自主浮想到MongoDB... ...
Kepler.gl相信很多人都听说过,作为Uber几年前开源的交互式地理信息可视化工具,kepler.gl依托WebGL强大的图形渲染能力,可以在浏览器端以多种形式轻松展示大规模数据集。
前一段参加安图举办的用户大会,其中讲了一个案例:连接断开的线。今天将这个整理下分享给大家。魔板整体截图
根据百度百科的定义是“空间自相关系数的一种,其值分布在[-1,1],用于判别空间是否存在自相关。”
输入要素:要进行缓冲的输入点、线或面要素。也可以是注记,注记图层的缓冲是注记图形的缓冲。
用GDAL的Python绑定API书写程序有没有一种仍然在写C/C++的感觉,Fiona基于GDAL提供了更加Pythonic的读取空间矢量数据的API,参见:http://toblerity.org/fiona/index.html
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。前两天聊了空间统计学里面的两个经典概念,今天来说说第一篇文章留下的大坑: Moran’s I 。
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