python庫(kù)geopy計(jì)算多組經(jīng)緯度距離的實(shí)現(xiàn)方式
python庫(kù)geopy計(jì)算多組經(jīng)緯度距離
日常工作中有時(shí)會(huì)用到需要計(jì)算gnss定位模組的定位精確度,需要將被測(cè)設(shè)備和真值設(shè)備進(jìn)行經(jīng)緯度坐標(biāo)之間的對(duì)比,由于經(jīng)緯度坐標(biāo)想要計(jì)算差值,需要涉及到坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換,計(jì)算方法比較復(fù)雜,geopy庫(kù)很好的解決了這個(gè)問(wèn)題,集成了大量的方法,可以做很多地理坐標(biāo)相關(guān)的事情,其中就有計(jì)算兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)之間距離的方法。
下面是我寫(xiě)的計(jì)算一系列坐標(biāo)點(diǎn)之間的距離的python腳本,可以給大家提供參考。整理出兩個(gè)設(shè)備輸出的gps的utc時(shí)間以及經(jīng)緯度,按照下面格式寫(xiě)到txt文本中,腳本讀取txt文本,進(jìn)行整秒的經(jīng)緯度進(jìn)行比較,輸出某一時(shí)間點(diǎn)的定位誤差,單位為m。
locationA.txt
1641541189000 38.018449 119.205511 1641541190000 38.018492 119.205554 1641541191000 38.018551 119.205591 1641541192000 38.018589 119.205625 1641541193000 38.018629 119.205657 1641541194000 38.018660 119.205693
locationB.txt
1641541189000 33.018449 119.205511 1641541190000 33.018492 114.205554 1641541191000 38.018551 116.205591 1641541192000 38.018589 116.205625 1641541193000 38.018629 119.205657 1641541194000 38.018660 119.205693
diff.txt
1641541189000 1.0 1641541190000 2.0 1641541191000 3.0 1641541192000 3.0 1641541193000 4.0 1641541194000 1.0
postion.py
# -*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/python3 from geopy.distance import distance import time dictpostionA = {} dictpostionB = {} dictdiff = {} #轉(zhuǎn)換時(shí)間戳 dt為字符串 def datetime_timestamp(dt): #中間過(guò)程,一般都需要將字符串轉(zhuǎn)化為時(shí)間數(shù)組 time.strptime(dt, '%Y/%m/%d %H:%M:%S') s = time.mktime(time.strptime(dt, '%Y/%m/%d %H:%M:%S')) return int(s) def saveATempData(filename): with open(filename, "w") as f: for time, pos in dictpostionA.items(): data = str(time) + "\t" + pos[0] + "\t" + pos[1] + "\n" #print(data) f.write(data) #讀取excel數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成txt def readAData(filename): with open(filename, "r") as f: for line in f.readlines(): line = line.strip('\n') #print(line) poslist = line.split() #print(poslist[0]) #print(poslist[1]) #print(poslist[2]) #print(poslist[3]) #print(poslist[4]) #print(poslist[5]) dt = poslist[0]+' '+poslist[1]+':'+poslist[2]+':'+poslist[3] #print(dt) index = datetime_timestamp(dt) * 1000 #print(index) sublist = poslist[4:6] #print(sublist) dictpostionA[index] = tuple(sublist) def readBData(filename): with open(filename, "r") as f: for line in f.readlines(): line = line.strip('\n') #print(line) poslist = line.split() #print(poslist[0]) #print(poslist[1]) #print(poslist[2]) sublist = poslist[1:3] #print(sublist) index = int(poslist[0]) dictpostionB[index] = tuple(sublist) def processData(): for timeA, posA in dictpostionA.items(): for timeB, posB in dictpostionB.items(): #print(timeA, timeB) if timeA == timeB: d = distance(posA, posB).m # m是單位 print(timeA, d) dictdiff[timeA] = d continue def saveDiffData(filename): with open(filename, "w") as f: for time, diff in dictdiff.items(): data = str(time) + "\t" + str(diff) + "\n" #print(data) f.write(data) #讀取數(shù)據(jù) readAData("locationA.txt") saveATempData("locationA_temp.txt") readBData("locationB.txt") #處理數(shù)據(jù) processData() #保存數(shù)據(jù) saveDiffData("diff.txt")
python庫(kù)Geopy用法,經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、經(jīng)緯度距離計(jì)算
Geopy庫(kù)介紹
這里介紹一個(gè)Python 包 Geopy ,借助它也可以實(shí)現(xiàn)經(jīng)緯度地理位置轉(zhuǎn)換,
這款包之經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換原理其實(shí)還是借助了第三方 API 平臺(tái),因?yàn)槭忻嫔咸峁┙?jīng)緯度轉(zhuǎn)換 第三方平臺(tái)很多,為了方便, Geopy 把這些接口都分別封裝在一個(gè)類中,借助 Geopy 模塊來(lái)調(diào)用,支持的第三放平臺(tái)如下
Geopy作為一個(gè)專注于地理處理包之外, 除了能實(shí)現(xiàn)上面地理編碼、逆地理編碼功能之外,還有一個(gè)其它令我經(jīng)驗(yàn)的功能, 提供兩個(gè)經(jīng)緯度坐標(biāo),計(jì)算他們?cè)诘厍蛏系淖疃叹嚯x
下面將介紹一下 Geopy 的具體用法,
地理編碼
使用 地理編碼功能時(shí),需要借助 Geopy 的 geocoders 模塊,Geopy 把所有第三方API封裝到 geocoders 中
這里選用 OpenStreetMap 平臺(tái)上提供的 Nominatim 地理編碼器,因?yàn)榭梢悦赓M(fèi)供我們使用,不需要申請(qǐng) API ,但缺點(diǎn)是限流,限額,不能大規(guī)模頻繁訪問(wèn),否則會(huì)返回 403,429錯(cuò)誤代碼
from geopy.geocoders import Nominatim geolocator=Nominatim() location= geolocator.geocode("北京市海淀區(qū)西二旗北路") print(location.address) print(location.latitude,location.longitude)
結(jié)果如下
西二旗北路, 東北旺村, 海淀區(qū), 北京市, 102208, 中國(guó)
40.056793 116.305811
逆地理編碼
from geopy.geocoders import Nominatim geolocator=Nominatim() location= geolocator.reverse("40.056793 116.305811") print(location.address)
結(jié)果如下
1#, 西二旗北路, 東北旺村, 海淀區(qū), 北京市, 102208, 中國(guó)
結(jié)果看起來(lái)還不錯(cuò),簡(jiǎn)單方便;但提醒一下,因?yàn)榍懊嬲f(shuō)過(guò) Nominatim 模塊是限額度的,不要頻繁訪問(wèn),否則會(huì)出現(xiàn)以下錯(cuò)誤
根據(jù)經(jīng)緯度計(jì)算距離
Geopy 最讓我驚喜的是這個(gè)用法,提供兩個(gè)經(jīng)緯度坐標(biāo)計(jì)算他們之間的距離,因?yàn)榈厍蚓唧w來(lái)說(shuō)是橢圓,所以不能按照常規(guī)方法來(lái)計(jì)算 ,目前現(xiàn)有比較流行的幾個(gè)模型有以下幾個(gè)
model major (km) minor (km) flattening ELLIPSOIDS = {'WGS-84': (6378.137, 6356.7523142, 1 / 298.257223563), 'GRS-80': (6378.137, 6356.7523141, 1 / 298.257222101), 'Airy (1830)': (6377.563396, 6356.256909, 1 / 299.3249646), 'Intl 1924': (6378.388, 6356.911946, 1 / 297.0), 'Clarke (1880)': (6378.249145, 6356.51486955, 1 / 293.465), 'GRS-67': (6378.1600, 6356.774719, 1 / 298.25), }
根據(jù)官方介紹,官網(wǎng)選擇的是 WGS-84 模型,根據(jù)統(tǒng)計(jì)最終計(jì)算到的距離誤差最高在0.5%左右;使用方法如下
from geopy import distance newport_ri = (41.49008, -71.312796) cleveland_oh = (41.499498, -81.695391) print(distance.distance(newport_ri, cleveland_oh).miles)#最后以英里單位輸出 #output 538.39044536 wellington = (-41.32, 174.81) salamanca = (40.96, -5.50) print(distance.distance(wellington, salamanca).km)# 以 km 作為單位輸出 19959.6792674
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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