from:http://blog.csdn.net/zhuqiuhui/article/details/53180395 1.  求两个经纬点的方位角,P0(latA, lonA), P1(latB, lonB)(很多博客写的不是很好,这里总结一下) def getDegree(latA, lonA, latB, lonB): """ Args: point p1(latA, lonA) point p2(latB, lonB) Returns: bearing betwee

csv文件转化为geojson文件中,涉及到路测图的打点生成,打点是由一个个正方形组成,而正方形是由四个点组成的,这四个点根据经纬度和范围生成,具体的实现代码是从网上找来的: /** * * @param longitude 经度 * @param latitude 纬度 * @param distance 范围(米) * @return */ public static Map<String, double[]> returnLLSquarePoint(double longitude, d

,400],[200,5],[100,77],[40,300]]) shape:显示(行,列)例:shape(group)=(4,2) zeros:列出一个同样格式的空矩阵,例:zeros(group)=([[0,0],[0,0],[0,0],[0,0]]) tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中,他的功能是反复某个数组.比方tile(A,n),功能是将数组A反复n次,构成一个新的数组 sum(axis=1)矩阵每一行向量相加 3.数据集   4.代码  

方法一: 使用Geopy包 : https://github.com/geopy/geopy   (仅能精确到城镇,具体街道无结果返回) from geopy.geocoders import Nominatim #使用geopy查询 def geocodeN(address): gps=Nominatim() location=gps.geocode(address) return location.longitude,location.latitude 方法二: 使用高德地图或百度地图API

吾八哥本人之前有幸能接到百度北京总部的人工智能测试开发岗位的面试机会,在二面的过程中,面试官出了一道算法题,题目是:有一组"+"和"-"符号,要求将"+"排到左边,"-"排到右边,写出具体的实现方法. 很明显这是一道排序算法题,基本上随便哪种算法都能实现,但这显然不是面试官要的答案,但是何种算法最合适呢?当时紧张的气氛下,开始是想到从头循环到尾部,遇到"-"就移动到尾部,将尾部的数据跟首位的数据交换.不过面

1.geopy包下载地点https://pypi.python.org/pypi/geopy 2.安装步骤            运行cmd,切换到D:/python/geopy-1.11.0/目录下(根据自己解压缩后的目录和下载的版本号修改), cd  D:/python//geopy-1.11.0 运行命令: setup.py build setup.py install             然后在geopy-1.11.0目录下有一个geopy文件夹  把这个文件夹拷贝到D:/pytho

方法一: 使用Geopy包 : https://github.com/geopy/geopy   (仅能精确到城镇,具体街道无结果返回) from geopy.geocoders import Nominatim #使用geopy查询 def geocodeN(address): gps=Nominatim() location=gps.geocode(address) return location.longitude,location.latitude 方法二: 使用高德地图或百度地图API

一.使用步骤 说明:给你一大串坐标list.计算每个点到其他所有点的最近最远平均距离. 1.打开百度地图api在线demo(随便一个都行) 2.替换<script></script>的内容如下. 3.点击运行.完美呈现,arry部分就是给的经纬度坐标list,根据需求自己替换.最后log部分是我的开发环境所需要的格式.其他的程序自己配置obj的字段. <script type="text/javascript"> var mp = new BMap.

实际地址经纬度提取 请求接口: https://apis.map.qq.com/ws/place/v1/suggestion/ 所需参数: 参数名称 是否必须 参数类型 说明 keyword 是 String 位置 region 否 String 城市 key 是 String 默认 K76BZ-W3O2Q-RFL5S-GXOPR-3ARIT-6KFE5 output 是 String 默认 jsonp callback 是 String jQuery191023148659560008777_

/** * * @param longitude 经度 * @param latitude 纬度 * @param distance 范围(米) * @return */ public static Map<String, double[]> returnLLSquarePoint(double longitude, double latitude, double distance) { Map<String, double[]> squareMap = new HashMap&l

从别的地方烤过来的,自己试了一下,可以计算 出来,不过正确不正确的就不太懂了. USE [niaoren]GO/****** Object:  UserDefinedFunction [dbo].[fnGetDistance]    Script Date: 2017/7/28 星期五 12:17:56 ******/SET ANSI_NULLS ONGOSET QUOTED_IDENTIFIER ONGO  --计算地球上两个坐标点(经度,纬度)之间距离sql函数      --作者:lord

#!usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/3/28 10:26 # @Author : Yosef-夜雨声烦 # @Email : wurz529@foxmail.com # @File : sort.py # @Software : PyCharm def bubble_sort(arr): ''' 冒泡排序 :param arr: :return: ''' count = len(arr) for i in range(

SELECT  ISNULL((2 * 6378.137 * ASIN(SQRT(POWER(SIN((117.223372- ISNULL(Latitude,0) )*PI()/360),2)+COS(117.223372*PI()/180)*COS(117.223372*PI()/180)*POWER(SIN((117.223372- ISNULL(Longitude,0) )*PI()/360),2)))),0)   AS Distance  FROM RequirementOrder r

select (sqrt( ( ((121.544685-longitude)*PI()*12656*cos(((31.134857+latitude)/2)*PI()/180)/180) * ((121.544685-longitude)*PI()*12656*cos (((31.134857+latitude)/2)*PI()/180)/180) ) + ( ((31.134857-latitude)*PI()*12656/180) * ((31.134857-latitude)*PI()*

一.还款试算.还款接口, 1.只传入参数loan_Code 2.还款接口参数化以下: "loanCode": loanCode1,"orderId": orderId1, "payMoney": payMoneytotal2, import requests import json import pymysql loanCode1="JKSQ20220610049084DK" ''' # 还款试算接口 ''' ur1='htt

一.两个坐标之间距离计算 参考链接: python实现 1.Python 根据地址获取经纬度及求距离 2.python利用地图两个点的经纬度计算两点间距离 LBS 球面距离公式 美团app筛选“离我最近” 之 地理空间距离计算优化 案例1.2,因为都是用LBS 球面距离公式(haversine公式)结果完全相同, 且与 geopy相差不大. 原文:geopy在python中的使用 geopy是一个关于地理编码的python库.主要有以下几个功能:(需要联网) 地理编码:将字符串转换为地理位置 逆

標準數據類型 Python3 中有六個標準的數據類型 1 Number(數字) 2 String(字符串) 3 List (列表) 4 Tuple (元組) 5 Sets (集合) 6 Dictionary(字典) 首先呢,我們先來介紹 數字 int(整數) 數字2 就是一個整數的例子,而長整數就是大一點的整數. 在32位元的機器上,整數的位數為32位,取值的範圍為 -2**31 ~ 2**31-1 即 -2147483648 ~ 2147483648 在64位元的機器上,整數的位數為64位,取

  算术操作符: +    -    *    /       %    **    // 如 >>> a = 5 >>> a = a + 3 >>> a 8等同于 >>> a = 5 >>> a += 3 >>> a 8 >>>   又如 >>> a = b = c = d = 10 >>> a += 1 >>> b -= 3

PHP, Python, Node.js 哪个比较适合写爬虫? 1.对页面的解析能力2.对数据库的操作能力(mysql)3.爬取效率4.代码量推荐语言时说明所需类库或者框架,谢谢.比如:python+MySQLdb+urllib2+reps:其实我不太喜欢用python(可能是在windows平台的原因,需要各种转字符编码,而且多线程貌似很鸡肋.) 2 条评论   按投票排序 按时间排序 35 个回答     梁川,第三方支付.互联网金融从业者 知乎用户.星辕翼玛.YUX IO 等人赞同 主要看

unnitest是Python的一个重要的单元测试框架,对于用Python进行开发的同事们可能不需要对他有过深入的了解会用就行,但是,对于自动化测试人员我觉得是要熟知unnitest的执行原理以及相关模块的作用.我这边提几个简单的需求如下: 1.如何利用unnitest执行流程测试而非单元测试.比如我们可能利用selenium+unnitest来跑一段流程,比如test1里面我们实现登陆,test2在test1成功登陆的基础上,实现一个查询的测试,test3我们查询一些数据后,页面选择性提交数据