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。
本文介绍基于Python语言的netCDF4库,读取.nc格式的数据文件,并提取指定维(时间、经度与纬度)下的变量数据的方法。
请先阅读“中国年轻人正带领国家走向危机”,这锅背是不背? 一文,以对“手把手教你完成一个数据科学小项目”系列有个全局性的了解。
提要中提到的这几种图形都是在气象上比较常用的,地形剖面主要研究地貌对降雨、气流的影响作用;纬度高度剖面图可以用来分析降雨的某些条件,如湿层深厚、上干下湿、风向风速等;时间纬度图研究某个固定经度上的值随时间的演变(这是和大气环流一般自西向东相匹配的,所以时间经度图比较少见)。
之前小菌也分享过一些经典爬虫的案例,但有小伙伴私聊小菌希望分享一些常用的python技术。于是这篇博客小菌打算分享高德地图简单API的使用。
shp格式的文件是地理信息领域最常见的文件格式之一,很好的结合了矢量数据与对应的标量数据,而在Python中我们可以使用pyshp来完成创建shp文件的过程,本文将从如何从高德地图获取矢量信息开始,最终构造出相应的shp文件,并利用R中的leaflet进行可视化;
JPG图片中默认存在敏感数据,例如位置,相机类型等,可以使用Python脚本提取出来,加以利用,自己手动拍摄一张照片,然后就能解析出这些敏感数据了,对于渗透测试信息搜索有一定帮助,但有些相机默认会抹除这些参数。
由于该网站并没有西藏和海南省的高速收费站,所以并没有获取到,爬取这个挺简单的,我就不说了.(说多了容易戴上银手镯,我怂)
在数据获取的时候, 我们发现获取的数据包含时间、震级、经纬度、深度以及参考位置。而经纬度是百度地图下的,考虑到不同地图的经纬度会存在差异,而我们后续绘图采用的是高德地图,所以这里需要对经纬度进行转换。
来源:https://blog.csdn.net/zwrlj527/article/details/119823407
对于这种数据可以利用 json 模块将 json 字符串直接转化为字典格式的数据,字典为 {key:value} 型,之后再对应提取我们想要的字段。
今早,看到CSDN里推荐的Python获取女朋友发来加班拍照定位地址是酒店的段子,本来准备验证下,顺便练练手的,最后,安装执行pip install json报没有指定版本号。
最近爬取了武汉地铁线路的信息,通过调用高德地图的api 获得各个站点的进度和纬度信息,使用Dijkstra算法对路径进行规划。
来源:blog.csdn.net/zwrlj527/article/details/119823407
在气象研究领域,限制于世界的地貌和人文地理,大部分的气象原始资料是站点分布的。气象站的分布的特点是北多南少(有闲钱建设气象站的国家基本在北半球,陆地基本集中于北半球,世界人口集中于北半球),陆多海少(陆地易于永久和半永久观测站建设,海上的漂浮测站和轮船的观测不稳定)。中国的气象站密度基本与人口密度的漠河-腾冲县线吻合,表现在东多西少,中间多南北少(河北县级气象局的密度比长江以南任何一个省都高,中原地区又高于其他地区,这些牵扯到历史自然地理和人文地理)。
我们需要 exifread 库,这个就是用来提取 GPS 信息的。直接 pip install exifread 来安装就好了。
本项目为从串口读取GPS/北斗设备接收数据,进行处理后使用百度地图api实时显示定位。
去年11月份可以在微信中抓取摩拜的小程序,但是现在不行了。当时微信小程序的API很简陋,利用代理可以直接抓取。但是现在试下挂上代理小程序都打不开了。
在网上找到一个包含全国各省市经纬度的json文件,也可以通过上次的办法,解析json关键字,构造SQL语句,插入数据库。
0.导言 我们都知道,气候研究的时间跨度一般都较长,基本都在30年以上,这就意味着对应的数据集十分庞大,既不能简单地对数据进行描述,也无法轻易地从数据中提取特征。那么面对如此庞大的数据集,我们如何才能
ATGM336H-5N 系列模块是 9.7X10.1 尺寸的高性能 BDS/GNSS 全星座定位导航模块系列的总称。该系列模块产品都是基于中科微第四代低功耗 GNSS SOC 单芯片—AT6558,支持多种卫星导航系统,包括中国的 BDS(北斗卫星导航系统),美国的 GPS,俄罗斯的 GLONASS,欧盟的 GALILEO,日本的 QZSS以及卫星增强系统 SBAS(WAAS,EGNOS,GAGAN,MSAS)。AT6558 是一款真正意义的六合一多模卫星导航定位芯片,包含 32 个跟踪通道,可以同时接收六个卫星导航系统的 GNSS 信号,并且实现联合定位、导航与授时。
设想这样一个案例,当前共享单车应用广泛,在很多城市都有大量的投放,一方面解决了人们的短途快速出行问题,一方面对环境保护做出了贡献。但对于单车公司来说,如何确保单车投放在人们需要的地方?大量的共享单车聚集在市中心,且在雨雪等恶劣天气,人们又不会使用。
作者 | Francesca Picache 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
实现合并流数据在redis存储的地理位置数据拉宽操作——LocationInfoRedisFunction
有时候女朋友一个人在外面玩耍,问她在哪个地方,就是不告诉我。但是,你又很想知道女朋友的「位置」,这该如何是好?
【导语】:用 python 怎样获得图片的GPS信息?今天推荐一下 exifread 这个神奇的库,不仅仅是 GPS 信息,几乎能能获得图片的所有信息,快进来看看!!
导读:你知道吗?照片的Exif信息中包含了位置信息,即经纬度坐标。用Python爬取这个数据之后,你就可以套路女朋友了……
上次咱们介绍过《想知道所在的城市有多少条道路?我用python发现北京一共有1.5万条道路!》,其中关于北京行政区域轮廓及网格的绘制有朋友感兴趣,今天我们就来简单介绍一下。
一开始我是比较青睐于用numpy的数组来进行数据处理的,因为比较快。快。。快。。。但接触多了pandas之后还是觉得各有千秋吧,特别是之前要用numpy的循环操作,现在不用了。。。果然我还是孤陋寡闻,所以如果不是初学者,就跳过吧:
随着科技和数据科学的迅速发展,我们可以获取到大量关于地球的数据,这些数据包含了丰富的信息,涉及地理、气候、环境等方方面面。而Python作为一门功能强大且易学的编程语言,为我们提供了处理地球数据的优秀工具和技术。在本文中,我们将探索一道关于地球数据的Python程序练习题,通过实践和应用,发现Python编程的魅力。
本文中总结了SQL中常用的内置函数,包含通用聚合函数、安全检测函数、数学统计函数、字符串函数等
之前说了如何利用CDO查看数据集信息 使用CDO查看气象数据信息。这一次说一下利用CDO从数据集中提取数据。这部分是非常使用的,尤其是当涉及到大数据集的时候,其优势就变得非常明显了。
最近重复新翻阅R语言领域唯一一本关于网络数据采集的参考书——《基于R语言的自动数据收集》,开篇就是一个数据爬取的案例。 尽管之前已经粗略的看过一遍,但是仍感书中诸多细节不甚理解,还有平时过于眼高手低,第一遍看的时候只是动眼却不动手,案例几乎很少做过,准备刷第二遍,案例也打算仔仔细细的过一遍,做的时候才发现作者书中代码有些部分已经无法运行,还是需要自己去一点儿一点儿倒腾。 library("XML") library("stringr") library("RCurl") library("dplyr") l
目前手头的一个项目要用到GPS地理定位信息,很自然的就需要知道两个地点之间的距离,于是上网找了一下。
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。
本文来自读者厦门大学的李康国研究生投稿,讲述高德和 Leaflet 结合绘制地图。也欢迎其他小伙伴来分享你们的经验!
最近几天推送频率之所以下降了,不是因为偷懒,是在攻克一个难题~ 还记得前一篇推送,关于山东省财政数据可视化那一篇,因为没有精准、最新的山东省县级市边界地图素材数据,花了好多冤枉功夫,搜地图素材各种碰壁,最后的得到的地图数据并不尽如人意。 现在shp的素材相比json整体都不太流行了,无论是制作成本上还是占用内存上以及与实际行政区划的更新速度上,json地图素材轻便、时效、易获取,很多网站都提供这种轻量级的数据文件。 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.
去年想参赛一个数据比赛, 里面的数据都是doc格式, 想用python-docx 读取word文件中的数据, 但是python-docx只支持docx格式, 所以研究了这两种格式的转换。
计算经纬度的代码网上一搜一大把,通常是单点距离的计算,无法实现批量计算,本文将利用pandas实现亿级经纬度距离代码的实现。 最短距离计算建议参考下文,mapinfo能够很好的实现。 MAPINFO 最小站间距统计
今天,看到了于老师发表了一篇文章,《我为中国火星第一图做鱼眼矫正》。各位可以先去看看于老师的文章,于老师也很大方的开了自己的code。于老师代码写的很简洁,效果也很好。其中代码效果如下所示,展示了火星表面是什么样的:
点云公众号开启了第二期的学习模式,由博主统筹任务,群成员自由选择选择的研究任务。半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主,并在微信交流群中进行学术交流,加强大家的阅读文献能力,并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来!
MQTT协议采用OneNet的旧版协议,登录OneNet控制台创建应用时要选择旧版本。
前言 上篇博客中提到了空间索引的用途和多种数据库对空间索引的支持情况,那么在应用层以下,好学的小伙伴应该会考虑空间索引的实现原理了。 目前空间索引的实现有 R树和其变种GIST树、四叉树、网格索引等。
在本文中,我们将探讨如何使用Python和Pandas库来提取出租车行程数据。这个过程涉及到数据清洗、行程识别、以及行程信息提取等多个步骤。我们的目标是从原始的出租车定位数据中提取出每个行程的起始和结束时间、地点以及行程距离等信息。
地址:http://developer.baidu.com/map/jsdemo.htm#c1_19
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。
一、背景 公司碰到了一个数据迁移业务,就是把客户平台的GPS坐标迁移到自己平台,自己平台使用的是百度坐标,这就需要转换了,我是将客户公司的gps经纬度字段以及主键id导出为csv文件,这个csv文件每行三个字段,写一个脚本读取csv文件,根据每行拿到的GPS经纬度请求百度坐标转换接口,获取返回的百度经纬度,生成一个每行五个字段的csv文件,即(id,GPS经度,GPS纬度,百度经度,百度纬度)五个字段,将生成的csv文件导入自己平台数据库生成临时文件,写sql刷新自己的数据的百度经纬度字段。
Landsat 卫星计划由美国地质勘探局 (USGS) 和美国国家航空航天局 (NASA) 管理,从 1972 年起至今,一直致力于采集覆盖整个地球的图像。这个海量资料档案库包含超过四百万图像,全部可通过公共下载渠道获得 - 但是对用户来说,找到最合适的图片是一大挑战。在本课程中,您作为一名城市规划师,正在研究东南亚人口稠密的城邦岛屿新加坡,并且您正在寻找支持发展规划项目的影像。使用 USGS Global Visualization Viewer (GloVis) 应用程序,您将标识并下载代表新加坡的 Landsat 图像。
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