geom_type 图29 这时所有直接针对GeoDataFrame的矢量相关操作都无法使用。 重新为GeoDataFrame指定矢量列 geo_df.set_geometry('raw_points').geom_type 这时相关操作可正常使用: 图30 - 多个矢量列切换 通过前面的内容,我们知道了每个GeoDataFrame都有一个矢量主列,相关操作例如绘图都基于此列,实际上GeoDataFrame...
length:计算GeoSeries每一个元素的周长,周长单位取决于坐标系 geom_type: 获得GeoSeries每一个元素的类型 is_valid: 判断GeoSeries每一个元素是否构成合理的多边形 centroid:获得GeoSeries每一个元素的几何中心 # 创建包含两个多边形的GeoSeriesfromshapely.geometryimportPolygon pol=gpd.GeoSeries([Polygon([(0,0),(...
geo_df['raw_points'] = [geometry.MultiPoint(np.random.normal(loc=loc, scale=scale, size=[10,2]).tolist())forloc, scaleincontents]# 尝试查看矢量类型geo_df.geom_type 图29 这时所有直接针对GeoDataFrame的矢量相关操作都无法使用。 重新为GeoDataFrame指定矢量列 geo_df.set_geometry('raw_points'...
mask:GeoDataFrame、GeoSeries或shapely中的Polygon、Multi-Polygon对象,代表蒙版矢量 keep_geom_type:同叠加分析overlay中的同名参数 基于实际例子进行演示,我们读入数据berlin_footway_WGS84.shp...
keep_geom_type 有些时候我们需要做的不仅仅是面与面之间的叠加分析。比如在计算路网相关的指标时,我们可能会需要与目标区域存在叠置关系的部分路网,这就存在面与线之间的叠加分析。参数keep_geom_type就用于设定最终返回的矢量数据类型是否必须与df1对应的类型相同,下面我们构造示例数据来学习keep_geom_type参数的作用...
geopandas.testing.assert_geodataframe_equal(left, right, check_dtype=True, check_index_type='equiv', check_column_type='equiv', check_frame_type=True, check_like=False, check_less_precise=False, check_geom_type=False, check_crs=True) 判断两个geodataframe几何空间是否相等...
GeoSeries.geom_type 返回一个字符串的Series,字符串指定每个对象的几何类型。 GeoSeries.distance(other) 返回一个Series,它包含与其他GeoSeries对象(每个元素)或几何对象的最小距离。 GeoSeries.representative_point() 返回所有点的一个GeoSeries(经简易计算),这些点必须保证在每个几何的内部。
world.head())# 查看数据的列名print(world.columns)# 查看数据的几何类型print(world.geom_type)...
# 查看数据的前几行print(world.head())# 查看数据的列名print(world.columns)# 查看数据的几何类型print(world.geom_type) 4. 地理数据可视化 接下来,让我们使用Matplotlib库将地理数据可视化出来。 importmatplotlib.pyplotasplt# 绘制地图world.plot()plt.show() ...
keep_geom_type 有些时候我们需要做的不仅仅是面与面之间的叠加分析。 比如在计算路网相关的指标时,我们可能会需要与目标区域存在叠置关系的部分路网,这就存在面与线之间的叠加分析。 参数keep_geom_type就用于设定最终返回的矢量数据类型是否必须与df1对应的类型相同,下面我们构造示例数据来学习...