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基于Dijkstra算法的武汉地铁路径规划！

/subway.xlsx',index=False) 我们将爬取的地铁信息保存到excel文件中 ? /subway.xlsx') 定义get_nearest_subway函数来寻找最近的地铁站 def get_nearest_subway(data,longitude1,latitude1): /subway.xlsx'): spyder() if not os.path.exists('. /subway.xlsx') #求最近的地铁站 start=get_nearest_subway(data,longitude1,latitude1) end=get_nearest_subway (data,longitude2,latitude2) shortest_path=subway_line(start,end) if site1 !

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MySQL数据库基础——本地文件交互

USE db1;CREATE TABLE subway ( ID INTEGER(5) NOT NULL AUTO_INCREMENT, -- ID是主键，格式为整数，非空值、 以下是导入语句： load data local infile 'D:/subway.txt' into table db1.subway -- 导入本地文件语句character set 做简单的表格信息概览： desc db1.subway ? 文件导出（TXT）： 将刚才导入的subway文件导出到本地。 select "ID","address","lon","lat","Type" -- 为要导出的字典命名 union select * from db1.subway -- 指定要从目标表中导出的字段（与第一句指定的字段严格对应） into outfile 'D:/SUBWAY.txt' -- 导出目录及文件名 character set

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    基于Dijkstra算法的武汉地铁路径规划！

    /subway.xlsx',index=False) 04 得到地铁站之间的距离并构建图 计算各个地铁站的信息，并生成地铁站网络。 /subway.xlsx') 定义get_nearest_subway函数来寻找最近的地铁站。 =site1 return nearest_subway 通过遍历地铁站的距离找到了最近的上车点和下车点。 /subway.xlsx'): spyder() ifnot os.path.exists('. /subway.xlsx') #求最近的地铁站 start=get_nearest_subway(data,longitude1,latitude1) end=get_nearest_subway

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    机器学习实战--住房月租金预测（2）

    1cols=["renovated", "living_status","subway_distance" , "subway_station", "subway_line"] 2for col in 1kc_train['is_living_status'] = kc_train['living_status'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0) 2kc_train['is_subway '] = kc_train['subway_distance'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0) 3kc_train['is_renovated'] = kc_train 6kc_test['is_living_status'] = kc_test['living_status'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0) 7kc_test['is_subway '] = kc_test['subway_distance'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else 0) 8kc_test['is_renovated'] = kc_test

    23540

    周练19.11.24

    The circle line of the Roflanpolis subway has nn stations. Daniel is currently in a train of the first route at station aa and will exit the subway when his train Note that this includes the moments when Daniel or Vlad enter or leave the subway. Note that Vlad leaves the subway right after that. After that, they both leave the subway because they are at their finish stations, so there is no moment

    15510

    绘图技巧 | 我用python画出了北上广深的地铁路线动态图

    打开高德地图的地铁网页，http://map.amap.com/subway/index.html?&1100 ? 可以轻松得到北京地铁数据的接口，同理也把其他三个城市的url复制出来。 url = 'http://map.amap.com/service/subway? 上海的数据接口是： http://map.amap.com/service/subway? 广州的数据接口是： http://map.amap.com/service/subway? 深圳的数据接口是： http://map.amap.com/service/subway?

    45230

    机器学习实战--住房月租金预测（1）

    house_orientation','living_status','bedrooms','halls','bathrooms', 14 'way_rent','area','local','subway_line ','subway_station','subway_distance','renovated', 15 'price'] 16 17train = pd.read_csv('. house_orientation','living_status','bedrooms','halls','bathrooms', 21 'way_rent','area','local','subway_line ','subway_station','subway_distance','renovated'] 22 23test = pd.read_csv('.

    40430

    PAC：调整现代城市交通平台布局的局部区域集群

    In this paper, we researched and evaluated the distribution of platforms -- bus and subway -- and proposed PAC worked to search the suitable bus platforms as the center and modified the original one to the subway

    10610

    如何从高德获取地铁数据

    站点数据处理 $.get('data/subway.json', function (res) { var geojson = { 'type': 'FeatureCollection }); } } } console.log(JSON.stringify(geojson)); }) 线路数据处理 $.get('data/subway.json

    64320

    实例讲解利用python进行数据获取与数据预处理

    is_subway = drop_dup_line1.line_name.str.contains('地铁')#使用.str将其转换为字符串就可以使用字符串的contains方法。 subway_data = drop_dup_line1[is_subway] subway_data ? 从上图左侧可以看到subway_data的结果不仅仅有地铁，还有一些地铁有关的通勤线路，其实是公交。 代码如下所示： is_subway2 = drop_dup_line1.line_company.str.contains('地铁') subway_data2 = drop_dup_line1[is_subway2 ] subway_data2 结果如上图右侧所示，虽然最后一条也有一条“公交车路线”，但观察整条记录就会发现它其实是特殊的机场线地铁。

    71860

    183条地铁线路，3034个地铁站，发现中国城市地名的秘密

    get_message(ID, cityname, name): """ 地铁线路信息获取 """ url = 'http://map.amap.com/service/subway > 0: print(name, i['ln'] + '(' + i['la'] + ')', j['n']) with open('subway.csv ] + '\n') else: print(name, i['ln'], j['n']) with open('subway.csv + ',' + j['n'] + '\n') def get_city(): """ 城市信息获取 """ url = 'http://map.amap.com/subway 04 总结 源码及相关文件已上传GitHub，链接： https://github.com/Tobby-star/subway_analysis 这里摘一段新周刊的话。

    33730

    10 款实用的jquery插件

    一款轻量级的modal windows插件 Subway Map Visualization ? 这款插件很有意思，可以用你给定的数据来显示subway map jQuery Runloop Plugin ?

    73070

    北京市蛋壳公寓租房数据分析

    /div[4]/div[2]/div[4]/label/div/a[3]/text()")[0] house_subway=item.xpath(". house_postion_1 = None house_postion_2 = None house_postion_3 = None house_subway def get_subway_num(row): subway_num=row.count('号线') return subway_num def get_subway_distance distance==None: return-1 else: return distance.group() df['地铁数']=df['地铁'].apply(get_subway_num ) df['距离地铁距离']=df['地铁'].apply(get_subway_distance) df['距离地铁距离']=df['距离地铁距离'].astype("int32") 保存数据 数据清洗完毕后

    40430

    爬取183条地铁线路，3034个地铁站，发现中国地铁名字的秘密...

    get_message(ID, cityname, name): """ 地铁线路信息获取 """ url = 'http://map.amap.com/service/subway > 0: print(name, i['ln'] + '(' + i['la'] + ')', j['n']) with open('subway.csv ] + '\n') else: print(name, i['ln'], j['n']) with open('subway.csv + ',' + j['n'] + '\n') def get_city(): """ 城市信息获取 """ url = 'http://map.amap.com/subway display.unicode.east_asian_width', True) # 显示10行 pd.set_option('display.max_rows', 10) # 读取数据 df = pd.read_csv('subway.csv

    82330

    数据挖掘工程师：如何通过百度地图API抓取建筑物周边位置、房价信息

    params, School, SchoolsHouses, 'school') if params[:nearby_type] == 'school' insert(house, params, Subway , SubwaysHouses, 'subway') if params[:nearby_type] == 'subway' insert(house, params, Shop, ShopsHouses params.as_jsonend HousesHelper 3.insert: 解析sendData()发送来的数据, 创建相应的记录. attr中存放着每条周边数据经度,维度以及名字; obj为类名,如Bus, Subway distance, 表示这个house_id与这个bus_id是附近关系,而且相距distance), 因此有几类周边类型,就需要多少个关联表,本文共有Bus, Hospital, Work, School, Subway

    1K90

    分析了3447个地铁站，发现了地铁命名的秘密

    get_message(ID, cityname, name): """ 地铁线路信息获取 """ url = 'http://map.amap.com/service/subway > 0: print(name, i['ln'] + '(' + i['la'] + ')', j['n']) with open('subway.csv '] + ' ') else: print(name, i['ln'], j['n']) with open('subway.csv ] + ',' + j['n'] + ' ') def get_city(): """ 城市信息获取 """ url = 'http://map.amap.com/subway display.unicode.east_asian_width', True) # 显示10行 pd.set_option('display.max_rows', 10) # 读取数据 df = pd.read_csv('subway.csv

    38360

    day25-python之继承组合

    self.power=power 8 def run(self): 9 print('开动啦') 10 print('开动啦') 11 class Subway Vehicle.run(self) 21 print('%s %s 线，开动啦' %(self.name,self.line)) 22 line13=Subway self.power=power 8 def run(self): 9 print('开动啦') 10 print('开动啦') 11 class Subway __init__(name,speed,load,power) 15 super(Subway,self). ) 21 super().run() 22 print('%s %s 线，开动啦' %(self.name,self.line)) 23 line13=Subway

    18530

    183条地铁线路，3034个地铁站，发现中国地铁名字的秘密。

    get_message(ID, cityname, name): """ 地铁线路信息获取 """ url = 'http://map.amap.com/service/subway > 0: print(name, i['ln'] + '(' + i['la'] + ')', j['n']) with open('subway.csv ] + '\n') else: print(name, i['ln'], j['n']) with open('subway.csv + ',' + j['n'] + '\n') def get_city(): """ 城市信息获取 """ url = 'http://map.amap.com/subway display.unicode.east_asian_width', True) # 显示10行 pd.set_option('display.max_rows', 10) # 读取数据 df = pd.read_csv('subway.csv

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    可视化作品欣赏 | 超漂亮的10幅世界地图

    https://fineartamerica.com/featured/world-metro-tube-subway-map-michael-tompsett.html ?

    93630

    半个小时教你写一个装(bi)逼(she)之地图搜租房

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