计算空间连接后每个国家/地区的空间平均值
你好，我在底部使用以下代码从坐标中提取国家/地区。请参阅以下URL，其中提供了代码的更详细说明：Extracting countries from NetCDF data using geopandas。 我的主要变量/值是来自https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.pdsi.html的月平均PDSI值。下面的图像表示由下面的代码创建的可视化的一部分。带阴影
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shapely相关内容
检查点是否位于面内会返回错误的Shapty结果
我有一个WKT格式的字符串形式的多边形： polygon_as_string = 'POLYGON ((1190500.159499999 7144386.067199998, 1190487.2751 7144390.519699998,...,1190500.159499999 7144386.067199998))' 我将其转换为Shapely的Polygon对象： impo
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按形状以平面单位(例如平方米)计算多边形面积
我正在使用Python3.4和Shapely 1.3.2从一系列经纬度坐标对创建一个Polygon对象，我将这些坐标对转换为熟知的文本字符串，以便对其进行解析。这样的多边形可能如下所示： POLYGON ((-116.904 43.371, -116.823 43.389, -116.895 43.407, -116.908 43.375, -116.904 43.371)) 由于Sha
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检查点是否包含在多边形/多多边形中-针对多个点
我有一个2D地图，它被分成矩形网格(大约有45,000个)和一些从shapefile派生的多边形/多多边形(我目前使用shapefile库pyshp读取它们)。不幸的是，这些多边形中有几个相当复杂，由大量的点组成(其中一个点有64万个点)，可能会有洞。 我尝试做的是为每个多边形检查哪些单元中心(我的网格的单元)落在那个特定的多边形内。然而，拥有大约45,000个细胞中心和150个多边形，使用
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在Python中获取点周围的多边形/多多边形的坐标
我使用plotlys scattermapbox在点对象周围绘制多边形。我想从POI绘制一个半径为“x”英里的多边形。 我发现这很有帮助：https://plotly.com/python/filled-area-on-mapbox/。但是，在我的示例中，我需要动态定义多边形并获取其对应的坐标。 如何围绕中心点渲染和填充多边形？我可以使用MapBox来获取多边形几何图形吗？我们将多边形
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直线与多边形交点坐标
我正在使用Python、Shapely和Fiona。考虑到有两个shapefile可用，一个线形shapefile和一个多边形shapefile。 如何获取由交点(用Q标记表示)及其各自坐标组成的最终结果shapefile？？ 推荐答案 您需要从多边形和直线的外部获取交点。如果改用与多边形的交点，则结果是一条线，因为多边形有面积。此外，如果交叉点是平行的，则交叉点可以是一条线，因
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以最快的方式生成落在多边形或形状内的点网格？
我在Python中使用Shapely，并试图在最快的O(N)时间内在网格中生成落入形状内的等间距的点。形状可以是任何闭合多边形，而不仅仅是正方形或圆形。我目前的做法是： 查找最小/最大y&；x以生成矩形。 在给定间距参数(分辨率)的情况下构建点网格 逐个验证点是否落在形状内。 是否有更快的方法来完成此操作？ # determine maximum edges polyg
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如何在Python中获取多边形内网格点的坐标?
我想输入一个多边形的4个顶点的坐标，指定点的数量来划分多边形的边(等分)，目标是生成一个矩阵，该矩阵带有多边形内部的网格点的坐标. 下图可能更好地解释了我的目标: 所以在这种情况下，我将输入点 (P) 的坐标并指定我希望网格为 3 x 2.输出将是一个 3 x 2 矩阵，其坐标为网格的坐标 (x,y)点 (N). 我进行了很多搜索，但仍然找不到这样做的方法，老实说，我对 Pyth
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使用 Python 计算多多边形 shapefile 中的点数
我有一个由各个州组成的美国多边形 shapefile 作为它们的属性值.此外，我有存储我也感兴趣的点事件的纬度和经度值的数组.本质上，我想“空间连接"点和多边形(或执行检查以查看每个多边形 [即状态]点在)，然后将每个状态的点数相加，找出哪个状态的“事件"数量最多. 我相信伪代码会是这样的: 读入 US.shp读取事件的纬度/经度点循环遍历 shapefile 中的每个状态并找到每个状态中
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修复 Shapely 中的无效多边形
Shapely 将多边形定义为无效，如果它的任何线段相交，包括共线的线段.许多软件包会创建一个带有“切口"的区域或区域，如下所示，它具有共线段: >>>pp = 多边形([(0,0), (0,3), (3,3), (3,0), (2,0),(2,2), (1,2), (1,1), (2,1), (2,0), (0,0)])>>>pp.is_valid警告:shapely.geos:在点 2
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centos libgeos 存储库丢失
在 centos 7.3 上，尝试安装 shapely 或 geopandas 需要访问 https://github.com/libgeos/libgeos libgeos. 试图通过 sudo yum install libgeos-dev 安装它告诉我这个包不可用.看来我缺少存储库.到目前为止，我一直找不到像 http://trac.osgeo.org/geos 这样的工作指向 htt
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安装 Shapely: OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块
我必须安装 Shapely 包(http://toblerity.org/shapely/project.html#安装).但是当我使用时: pip install Shapely 我收到此错误: 匀称地收集使用缓存的 Shapely-1.5.17.tar.gz命令 python setup.py egg_info 的完整输出:回溯(最近一次通话最后):文件“"，第 1 行，
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估计由一组点生成的图像区域(Alpha 形状??)
我在 示例 ASCII 文件中有一组点 显示 2D 图像.我想估计这些点填充的总面积.该平面内的某些地方没有被任何点填充，因为这些区域已被屏蔽.我猜想估计面积可能是应用凹壳 或alpha 形状.我尝试了 这种方法 来找到合适的 alpha值，从而估计面积. from shapely.ops 导入 cascaded_union，polygonize导入 shapely.geometry 作为几何从
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寻找一种快速的方法来使用 Shapely 找到一个点所属的多边形
我有一组 ~36,000 个多边形，它们代表了该国的一个分区(~县).我的python脚本接收了很多点:pointId、经度、纬度. 对于每个点，我想发回 pointId、polygonId.对于每个点，循环到所有多边形并使用 myPoint.within(myPolygon) 效率很低. 我认为 shapely 库提供了一种更好的方法来准备多边形，以便为点查找多边形成为树路径(国家、
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多边形与匀称相交的更快方法
我有大量多边形(~100000)，并尝试找到一种智能方法来计算它们与规则网格单元的相交区域. 目前，我正在使用 shapely(基于它们的角坐标)创建多边形和网格单元.然后，使用一个简单的 for 循环遍历每个多边形并将其与附近的网格单元格进行比较. 只是一个说明多边形/网格单元格的小例子. 来自 shapely.geometry 导入框，Polygon# 示例多边形xy = [[1
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用于 Python 的 3D 几何包
我正在尝试为 Python 找到一个良好的 3D 几何库，它具有与 Shapely 相似的操作和功能. http://toblerity.org/shapely/manual.html Shapely 很棒，而且正是我所需要的，尤其是在 Linestring 对象的创建和操作方面.不幸的是，它只支持对 2D 对象的操作，即使可以创建 3D 点. 有谁知道在全 3D 模式下运行的任
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Pandas 适用于 dateframe 产生 '<built-in method values of ...'
我正在尝试构建一个 GeoJSON 对象.我的输入是一个带有地址列、纬度列和经度列的 csv.然后我从坐标中创建了 Shapely 点，按给定的半径缓冲它们，并通过映射选项获取坐标字典 - 到目前为止，很好.然后，在参考了这个问题后，我写道以下函数可获取一系列字典: def make_geojson(row):返回 {'geometry':row['geom'], 'properties':{'
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Pip 安装匀称的“python setup.py egg_info"；失败，错误代码 1 错误
我正在尝试在 Windows 10 (python 3) 中安装匀称的 1.5.6.我收到了这个奇怪的错误. python setup.py egg_info" failed with error code 1 in c:\users\user1\appdata\local\temp\pip-build-g1iztcx1\shapely 我尝试更新 pip 但没有成功.可能是什么问题?
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无法导入 Shapely(Ubuntu、Python)
我下载了 Shapely 来做一些多边形工作(在 Ubuntu AWS 实例上).一切都安装得很好，我使用了 wget.当我第一次遇到我要解释的错误时，我也做了 pip，但它只是说一切都在那里，所以我认为下载不是问题. 无论如何，当我尝试导入任何from匀称的东西时，我得到这个错误: OSError: libgeos_c.so: cannot open shared object file
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计算每个场点在轮廓内的频率
我正在处理二维地理数据.我有一长串轮廓路径.现在我想确定我域中的每个点在它驻留的轮廓中有多少个(即我想计算由轮廓表示的特征的空间频率分布). 为了说明我想要做什么，这是第一个非常幼稚的实现: 将 numpy 导入为 np从 shapely.geometry 导入多边形，点def comp_frequency(路径，lonlat):"""- 路径:轮廓路径列表，由 (lon,lat) 元组组
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