GeoPandas是一个Python库,它结合了pandas和shapely库的功能,提供了对地理空间数据进行操作和分析的能力。它可以处理和分析地理空间数据,包括点、线、面等地理实体的几何形状。
用GeoPandas计算其他多边形内部多边形的面积的步骤如下:
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon
outer_polygon = Polygon([(0, 0), (0, 5), (5, 5), (5, 0)]) # 外部多边形
inner_polygon = Polygon([(1, 1), (1, 3), (3, 3), (3, 1)]) # 内部多边形
data = {'id': [1, 2], 'geometry': [outer_polygon, inner_polygon]}
gdf = gpd.GeoDataFrame(data, crs='EPSG:4326')
其中,crs参数用于指定坐标系,这里使用EPSG:4326代表WGS84坐标系。
inner_area = inner_polygon.area
difference = outer_polygon.difference(inner_polygon)
outer_area = difference.area
完整的代码如下:
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon
outer_polygon = Polygon([(0, 0), (0, 5), (5, 5), (5, 0)]) # 外部多边形
inner_polygon = Polygon([(1, 1), (1, 3), (3, 3), (3, 1)]) # 内部多边形
data = {'id': [1, 2], 'geometry': [outer_polygon, inner_polygon]}
gdf = gpd.GeoDataFrame(data, crs='EPSG:4326')
inner_area = inner_polygon.area
difference = outer_polygon.difference(inner_polygon)
outer_area = difference.area
print("内部多边形的面积:", inner_area)
print("外部多边形中不包含内部多边形的面积:", outer_area)
以上代码可以计算出内部多边形的面积和外部多边形中不包含内部多边形的面积。
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