EARTH_REDIUS = 6378.137 def rad(d): return d * pi / 180.0 def getDistance(lat1, lng1, lat2, lng2): radLat1 = rad(lat1) radLat2 = rad(lat2) a = radLat1 - radLat2 b = rad(lng1) - rad(lng2) s = 2 * math.asin(math.sqrt(math.pow(sin(a/2), 2) + cos(radLat1

利用高德地图web服务api实现地理/逆地址编码 api使用具体方法请查看官方文档 文档网址:http://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/georegeo/ 1.利用python第三方库requests实现 Requests库文档地址:http://www.python-requests.org/en/master/ #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ''' 利用高德地图api实现地址和经纬度的

代码: import geocoder g = geocoder.ip('me') print(g.latlng) # 经纬度 print(g.city) # 所在城市 输出: C:\Users\horn1\Desktop\python\49-geo>python geo.py [38.9122, 121.602] Dalian 参考资料:https://blog.csdn.net/hailangnet/article/details/53287585 很可惜其它的API都报: Status c

python: # OpenStreetMap经纬度转行列号 def deg2num(lat_deg, lon_deg, zoom): lat_rad = math.radians(lat_deg) n = 2.0 ** zoom xtile = int((lon_deg + 180.0) / 360.0 * n) ytile = int((1.0 - math.log(math.tan(lat_rad) + (1 / math.cos(lat_rad))) / math.pi) / 2.0 *

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

处理地图数据时,经常需要用到两个地理位置间的距离.比如A点经纬度(110.0123, 23.32435),B点经纬度(129.1344,25.5465),求AB两点之间的距离.我们可以用haversine()函数求出距离结果.Python版本的haversine()如下所示: from math import radians, cos, sin, asin, sqrt def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2): # 经度1,纬度1,经度2,纬度2 (十进制度数)

# -*- coding: utf-8 -*- # /** # * 各地图API坐标系统比较与转换; # * WGS84坐标系:即地球坐标系,国际上通用的坐标系.设备一般包含GPS芯片或者北斗芯片获取的经纬度为WGS84地理坐标系, # * 谷歌地图采用的是WGS84地理坐标系(中国范围除外); # * GCJ02坐标系:即火星坐标系,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.谷歌中国地图和搜搜中国地图采用的是GCJ02地理坐标系: # * 3BD09坐

场景 高德API提供给开发者们一些常用功能的接口,其中有一种叫地理/逆地理编码能实现 地名查询经纬度和经纬度查地名. 实现 高德API平台: https://lbs.amap.com/ 注册并登陆 找到Web服务 然后点击获取key,按照指示获取自己的key. 按照其逆地理编码的API,只需要发送一个GET请求并带着指定参数即可. 这里我们先使用PostMan进行测试. 最简单的就是只有两个参数,一个是刚才申请的key,一个是经纬度. 接下来使用Python进行请求测试 新建python文件 i

import requests address = '40.8587960,86.866991' url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder?output=json&key=f247cdb592eb43ebac6ccd27f796e2d2&location=' + str(address) response = requests.get(url) answer = response.json() print('得到反解数据', answer) 使用py

目录 步骤一.下载省市区边界数据 步骤二.解析CSV文件导入数据库 步骤三.在程序中根据坐标解析获得城市 在LBS应用中,根据坐标来解析获得对应是哪个城市是一个很常见的功能,比如App里面通过手机定位自动选择城市:本文介绍的是通过自己建的数据库,利用SQL空间查询来进行坐标解析得到对应的省市区,绝大部分支持空间数据类型(Spatial)的数据库均支持,包括但不限于:MySQL.SQL Server.Oracle.PostgreSQL等:开发语言不限,只要能进行数据库查询就都支持,用Java.Py

指定两点地理位置经纬度的距离计算 #coding=utf-8 from math import * # input Lat_A 纬度A # input Lng_A 经度A # input Lat_B 纬度B # input Lng_B 经度B # output distance 距离(km) def calcDistance(Lat_A, Lng_A, Lat_B, Lng_B): ra = 6378.140 # 赤道半径 (km) rb = 6356.755 # 极半径 (km) flatte

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

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

解析地址经纬度 from geopy.geocoders import Nominatim try: geolocator = Nominatim() location = geolocator.geocode("NYU Shanghai") print(location.address) print((location.latitude, location.longitude)) print(location.raw) except: print('not found') 结果如下:

代码: from geopy.distance import vincenty from geopy.distance import great_circle 天安门 = (39.90733345, 116.391244079988) 大连 = (38.9122, 121.602) print('大连到天安门的直线距离:',vincenty(天安门, 大连).kilometers,'公里') print('大连到天安门的球面距离:',great_circle(天安门, 大连).kilometer

from geopy.geocoders import Nominatim geolocator = Nominatim() location = geolocator.reverse("38.9122, 121.602") print(location.address) print((location.latitude, location.longitude)) print(location.raw) 输出: C:\Users\horn1\Desktop\python\50-geop

代码: from geopy.geocoders import Nominatim geolocator = Nominatim() location = geolocator.geocode("大连火车站") # 还得是有名地方.名气小的地方这个API会罢工 print(location.address) print((location.latitude, location.longitude)) print(location.raw) 输出: 大连火车站, 长江路, 西岗区, 大连

1.地址列表 1.txt 上海市普陀区梅川路299-301号 浙江省杭州市拱墅区丰登路305-311号1层 江苏省南京市鼓楼区碧树园86号101室 浙江省宁波市江北区范江岸路38弄6号-10号1层商铺 浙江省宁波市江东区福明路876-880号 浙江省宁波市江北区清湖路8号 上海市普陀区石泉路436-440号底层 浙江省宁波市海曙区民丰街176号~178号(近蓝天路) 2.调用百度地图API,解析经纬度,根据经纬度,获取城市 以下代码使用python3 import requests import

案例1 >>> import pandas as pd >>> df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[1,2,3],'C':[1,2,3]}) >>> df A  B  C 0  1  1  1 1  2  2  2 2  3  3  3 >>> df.loc[:,['A','B']] A  B 0  1  1 1  2  2 2  3  3 案例2 #coding:utf-8 import sys im

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

需要安装第三方包:requests 本次经纬度匹配采用高德地图api,首先将gps坐标转化为高德地图的经纬度坐标,然后再根据转化后的坐标进行匹配. 本次匹配主要是获取距离给定经纬度最近的poi点地址信息. 主要程序如下所示: #-*-coding:utf8-*- import requests import csv import chardet import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf8") location='116.819