随笔分类 - Geographic data processing
空间地理数据的处理
摘要：蜂窝网络，正多边形，泰森多边形
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摘要：Pysal是基于Python的开源地理处理库，能提供高层次的空间分析功能。
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摘要：Fiona 是基于GDAL的简洁灵活的Python API Fiona设计简单可靠。它专注于以标准Python IO样式读写数据，并依赖于熟悉的Python类型和协议，如文件、字典、映射和迭代器，而不是OGR特有的类。Fiona可以使用多层GIS格式读取和写入真实世界数据，并压缩虚拟文件系统，并与其
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摘要：本文主要是基于shapely官方文档 ，根据个人理解进行整理 shapely主要是在笛卡尔平面对几何对象进行操作和分析，它是一个BSD授权的Python包。Shapely不关心数据格式或坐标系，但可以很容易地与这些文件包集成。 性能 Shapely中所有的操作都是使用GEOS库。GEOS是用C++写
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摘要：JTS是Java的处理地理数据的API，它提供以下功能：实现了OGC关于简单要素SQL查询规范定义的空间数据模型一个完整的、一致的、基本的二维空间算法的实现，包括二元运算（例如touch和overlap）和空间分析方法（例如intersection和buffer）一个显示的精确模型，用算法优雅的解决...
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摘要：译自GeoPandas 0.1.0 文档（原版译著，有错误欢迎交流，转载请注明） GeoPandas是一个开源项目，它的目的是使得在Python下更方便的处理地理空间数据。GeoPandas扩展了pandas的数据类型，允许其在几何类型上进行空间操作。几何操作由 shapely执行。 GeoPand
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摘要：由于专业需要，经常接触一些地理处理的工具包，文档都是英文的，自己看的同时将其翻译一下，一方面自己学习的同时有个记录，要是能同时给一起的学习的童鞋们一些帮助，想想也是极好的。以下的文档内容主要翻译自官方文档，水平有限，错误的地方希望大家指出。 处理地理数据经常会涉及到地理编码的问题。地理编码指的是将地
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