最近在工作中遇到了这个一个需求,用户设定地理围栏,后台获取到实时位置信息后通过与围栏比较,判断是否越界等. 这个过程需要用到数据协议为GEOjson,通过查阅资料后,发现python的shapely库可以非常简单的解决这个问题,接下来演示一下我处理这个问题的过程. 测试数据: 通过http://geojson.io/来获得测试数据,如下图,在地图上绘制了一个多边形设为地理围栏,分别取了围栏内外两个点来进行测试. 得到GEOjson数据如下: { "type": "Featur

一.官方文档 https://github.com/geopy/geopy 二.模块安装 pip3 install geopy 三.简单实用 from geopy.geocoders import Nominatim geolocator = Nominatim(user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.90 Safar

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gr

转:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gradi

C#基础教程 第一章       C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序.当然仅靠一章的内容就完全掌握C#语言是不可能的,如需进一步学习C#语言,还需要认真阅读有关C#语言的专著. 1.1      C#语言特点 Microsoft.NET(以下简称.NET)框架是微软提出的新一代Web软件开发模型,C#语言是.NET框架中新一代的开发工具.C#语言是一种现代.面向对象的语

XML文件??? xml即可扩展标记语言,它可以用来标记数据.定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言. 里面的标签都是可以随心所欲的按照他的命名规则来定义的,文件名为roi.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <readingSession> <roi> <xCoord id="1">312</xCoord> <

#!/usr/bin/env python # coding:utf-8 # @author: KaiVen """ GPS坐标转换: WGS-84:是国际标准,GPS坐标(Google Earth使用.或者GPS模块) GCJ-02:中国坐标偏移标准,Google Map.高德.腾讯使用 BD-09:百度坐标偏移标准,Baidu Map使用 """ import math def transformLat(x, y): ret = -100.0

有示例要素类如下 经过下面代码处理 #遍历输出面或折线要素的折点坐标 #infc:输入要素类 # code source: https://www.cnblogs.com/yzhyingcool/# QQ:975601416 import arcpy infc='test'; for row in arcpy.da.SearchCursor(infc,["OID@","SHAPE@"]): print("Feature{}:".format(ro

***如果只想了解图片相似度识别,直接看第一步即可 ***如果想了解appium根据图片识别点击坐标,需要看第一.二.三步   背景|在做UI测试时,发现iOS自定义的UI控件,appium识别不到.所以考虑通过识别图片找坐标,进而通过点击坐标解决问题   依赖python包|opencv.numpy.aircv     第一步:查找图片在原始图片上的坐标点 import aircv as ac def matchImg(imgsrc,imgobj,confidencevalue=0.5):#i

火星坐标.百度坐标.WGS84坐标转换代码(JS.python版) 一.JS版本源码 github:https://github.com/wandergis/coordTransform /** * Created by Wandergis on 2015/7/8. * 提供了百度坐标(BD09).国测局坐标(火星坐标,GCJ02).和WGS84坐标系之间的转换 */ //定义一些常量 var x_PI = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0; var PI

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

​# 前言: 有时候定位元素的时候,你使出了十八班武艺还是定位不到,怎么办呢?(面试经常会问) 那就拿出绝招:点元素所在位置的坐标 tap用法 1.tap是模拟手指点击,一般页面上元素 的语法有两个参数,第一个是positions,是list类型最多五个点,duration是持续时间,单位毫秒 tap(self, positions, duration=None): Taps on an particular place with up to five fingers, holding for

python提取计算结果的最大最小值及其坐标 我们在fluent当中后处理的时候,可以通过fluent本身得到某些物理量的最大值和最小值,但是我们却无法确定这些最大值和最小值的具体位置.其实我们可以将求解数据导出以后,借助python求得最大值和最小值对应的具体坐标点. 我们编写如下的脚本 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #读取导出的

基础知识坐标系说明: WGS84:为一种大地坐标系,也是目前广泛使用的GPS全球卫星定位系统使用的坐标系. GCJ02:是由中国国家测绘局制订的地理信息系统的坐标系统.由WGS84坐标系经加密后的坐标系. BD09:为百度坐标系,在GCJ02坐标系基础上再次加密.其中bd09ll表示百度经纬度坐标,bd09mc表示百度墨卡托米制坐标 参考文档: http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/guide/changeposition 功能接口主用调用

由于目前暂时还未学习到python关于数据处理的模块方面的知识,且刚好最近朋友发来一份坐标数据文件(txt格式),让我帮他对其进行筛选, 因此利用了最近刚学过的python文件处理操作以及以前所学的基础知识,用比较笨的方法勉强写了出来. 最终实现了打印出符合目标要求的具体坐标以及总个数 需求:筛选出文件中所含坐标的经纬度都符合某个值的坐标个数 代码: #!/usr/local/bin/python3 # -*- coding:utf-8 -*- ''' 原始txt文件名称存储为 location

我们在fluent当中后处理的时候,可以通过fluent本身得到某些物理量的最大值和最小值,但是我们却无法确定这些最大值和最小值的具体位置.其实我们可以将求解数据导出以后,借助python求得最大值和最小值对应的具体坐标点. 编写如下的脚本 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame #读取导出的ASCII文件 data=pd.read_csv(

arcpy arcgis python实例教程--原点夹角距离定义线(坐标正算) 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com 此地理处理工具根据要素类中包含根据表的 x 坐标字段.y 坐标字段.方位角字段和距离字段中的值,计算线段终点的坐标 脚本BearingDistanceToCoord 工具使用方法 效果: 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com

前言 前一段时间,同事拿来的数据范围太大,用不了那么多(只需要一个乡镇的,结果拿来区县的),太多了加载也是问题.所以就让我给处理下. 由于文件较多,手动裁剪的话,我一个一个用ArcGIS工具箱中的工具进行裁剪,总体下来用了3个小时左右.后面由于需要再次缩小范围,这次再一个一个手动的话那就太坑了.我想到可以用Python写脚本来批量处理. 正文 在安装ArcGIS软件的时候是默认安装了Python的环境的,并且安装了arcpy库.但是,这个Python是2.7的,我以前学习的是用Python3.X

可以应用于圆形电子围栏入 出围栏计算 圆形电子围栏的计算方式是: 根据圆心坐标和当前检查的坐标进行距离计算,如果距离长度超出围栏的半径,则判定为出围栏,反之是在围栏之内 <?php /** * 计算两点地理坐标之间的距离 * @param Decimal $longitude1 起点经度 * @param Decimal $latitude1 起点纬度 * @param Decimal $longitude2 终点经度 * @param Decimal $latitude2 终点纬度 * @pa

一.简介 主流被使用的地理坐标系并不统一,常用的有WGS84.GCJ02(火星坐标系).BD09(百度坐标系)以及百度地图中保存矢量信息的web墨卡托,本文利用Python编写相关类以实现4种坐标系统之间的互相转换. 二.代码及说明 import math class LngLatTransfer(): def __init__(self): self.x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0 self.pi = math.pi # π self.a