python shapely:检索LinearRing的x，y，z值 - 腾讯云开发者社区

y in p.exterior.coords: print(x,y) 检查地理点是否在Python中的多边形内或外地理坐标必须正确存储。...coords, x, y, 和z 获取 >>> list(point.coords) [(0.0, 0.0)] >>> point.x 0.0 >>> point.y 0.0 4、坐标可以被切片（1.2.14...object at 0x...> LineString class LineString(coordinates) LineString构造函数采用2个或更多（x，y[，z]）点元组的有序序列构造的...object at 0x...> LineRings class LinearRing(coordinates) LinearRing构造函数采用（x，y[，z]）点元组的有序序列通过在第一个和最后一个索引中传递相同的值...第一个是（x，y[，z]）点元组的有序序列，其处理方式与LinearRing完全相同。第二个是一个可选的无序的环状序列，指定了特征的内部边界或“洞” 有效多边形的环不能相互交叉，且只能接触一个点。

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求z=x-y的概率密度_X和Y独立同分布

###Z=X+Y型概率密度的求解### @(概率论) Z = g ( X , Y ) Z = g(X,Y) Z=g(X,Y) 总结过一次，一般方法是可以由分布函数再求导得到概率密度，计算一定更要小心才能得到正确的解...设随机变量(X,Y)的概率密度是： f ( x , y ) = { 3 x , 0 x y x , 0 , 其他 f(x,y) = \begin{cases} 3x,...&0xyx, \\ 0,&其他 \end{cases} f(x,y)={ 3x,0,0xyx,其他求随机变量Z = X-Y的概率密度 f Z ( z ) f_Z(z...}f(x,x-z)dx, 0xx-zx fZ(z)=∫−∞+∞f(x,x−z)dx,0xx−zx 最好的做法是看两个变量互相牵制形成了怎样的局面，画图是最佳方法。...现在不是求二重积分而是一重积分，但是可以用二重积分的思想：认为是对z积分以后现在再对x积分，因此，x的取值是在垂直于z的取值范围内画一条红线，穿过阴影区域的上下限值，因此是(z,1)，这才是真正的完整的解法

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（数据科学学习手札74）基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇

GeoSeries # 这里shapely.geometry.MultiPoint([(x1, y1), (x2, y2), ...])用于创建多点集合 gpd.GeoSeries([geometry.MultiPoint...对象的GeoSeries # 这里shapely.geometry.LineString([(x1, y1), (x2, y2), ...])用于创建多点按顺序连接而成的线段 gpd.GeoSeries...下面我们创建一个由无孔Polygon对象组成的GeoSeries： # 创建存放无孔Polygon对象的GeoSeries # 这里shapely.geometry.Polygon([(x1, y1),...图12 LinearRing LinearRing对应shapely.geometry中的LinearRing，是一种特殊的几何对象，可以理解为闭合的线或无孔多边形的边框，创建时传入数据的格式与Polygon...x1, y1), (x2, y2),...])用于创建LinearRing gpd.GeoSeries([geometry.LinearRing([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1,

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解析美女出的一道状态机题（x、y和z值）

然后，执行迁移上的动作z=z*2，z的值变为2。进入组合状态C时，执行C的入口活动z++;y=2。z的值变为3，y的值变为2。...C的缺省子状态是C1，状态机进入C1，执行C1的入口活动z=z*2，z的值变为6。 e1发生，状态机保持在C1，执行动作x=4，x的值变为4。 e3发生，先检查迁移的警戒[z==6]。...e4发生，状态机离开C2，执行C2的出口活动x=-1，x的值变为-1。然后，状态机离开C，执行C的出口活动y=1，y的值变为1。浅历史状态记住离开时所处的同一层的子状态C2。...然后执行C2的入口活动y=0，y的值变为0。 e5发生，状态机离开C2，执行C2的出口活动x=-1，x的值变为-1。状态机迁移到C的终止状态，触发了完成迁移。图上有完成迁移由C指向A。...离开C时，执行C的出口活动y=1，y的值变为1。状态机进入A时，执行A的入口活动z=0。因此，最终x=-1，y=1，z=0。

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Python地信专题 | 基于geopandas的空间数据分析—数据结构篇

# 这里shapely.geometry.MultiPoint([(x1, y1), (x2, y2), ...])用于创建多点集合 gpd.GeoSeries([geometry.MultiPoint...下面我们创建一个由无孔Polygon对象组成的GeoSeries： # 创建存放无孔Polygon对象的GeoSeries # 这里shapely.geometry.Polygon([(x1, y1),...LinearRing对应shapely.geometry中的LinearRing，是一种特殊的几何对象。...下面我们创建一个由LinearRing对象组成的GeoSeries： # 创建存放LinearRing对象的GeoSeries # 这里shapely.geometry.LinearRing([(x1,...y1), (x2, y2),...])用于创建LinearRing gpd.GeoSeries([geometry.LinearRing([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 0)

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R语言建模入门：如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？

01 — 如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？ y~. 和 y~x:z 是一个简单的formula。~和 : 是formula中的运算符，但它们与通常理解的数学运算符存在一定的差距。...- ：-表示从模型中移除某一项，y~x-1表示从模型中移除常数项，估计的是一个不带截距项的过原点的回归方程。此外，y~x+0或y~0+x也可以表示不带截距项的回归方程。...(←是大写的i不是小写的L） y~x+I(z^2）的含义： y~x+z^2的含义：（因为z没法和自己交互）那么，y~x+w+z和y~x+I(w+z)有什么区别呢？...y~x+w+z的含义： y~x+I(w+z)的含义：可以发现，第二个公式将w+z作为一个整体估计这一变量的参数。...如果要估计动态面板模型，在plm包中，滞后变量(lagged variable)用运算符lag()表示，如lag(x,1)表示x滞后一期的滞后变量，lag(log(z),2)表示log(z)滞后两期的滞后变量

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用Pso思想求解y = x^2的最小值

1 问题 Pso思想求解y = x^2的最小值。...2 方法先了解粒子群思想的基本原理在迭代之前需要先画出y = x^2的平面图并确定其迭代的范围完成粒子群迭代的必要代码，如适应度计算、速度更新、粒子位置更新和其主要运算过程代码 import numpy...(g_fitness) # 初始化的个体最优位置和种群最优位置 pbest = X gbest = X[p_fitness.argmin()] # 迭代计算 for i in...fitness_val_list.append(g_fitness) i += 1 # 输出迭代结果 print("最优值是：%.5f" % fitness_val_list...[-1]) print("最优解是：x=%.5f,y=%.5f" % (gbest[0], gbest[1])) # 绘图 plt.plot(fitness_val_list, color

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Part3-1.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像（附完整代码）

正北方向通常与垂直轴（即y轴）对齐。因此，为了得到一个指向正北方向的单位向量，我们可以将y坐标增加1，而x坐标保持不变。...V_n = (x_n, y_s + 1) \\ V_sc = (x_c - x_s, y_c - y_s) 更详细点说：因为两个向量的点积和它们的模（magnitude）的乘积之间的比和这两个向量之间的...计算建筑物各边的中心点：遍历建筑物的所有边，计算每条边的中心点。如果建筑物的每条边由点A和点B定义，那么中心点C的坐标是 ((A.x + B.x) / 2, (A.y + B.y) / 2)。...= (start_point.X + end_point.X) / 2 mid_y = (start_point.Y + end_point.Y) / 2...从 GSV 检索建筑立面的过程。

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自定义个范围的x，y坐标（python画图）

关键句：自定义个范围的x，y坐标关键句：范围可以随意设置，不受数据限制内容：例如我的数据x的范围小于2，y的范围小于2，但是我想画一个x轴和y轴都从0-5的图，这时候好像只能用坐标轴共享才可以。...看的有点不清楚，不过d1数据最大值是3.5，而d2最大值也不超过2，现在以d1为模板，为d2共享一个坐标轴。 d2 ?...x=d1[:,0] y1=d1[:,1] x2=d2[:,0] y2=d2[:,1] p1=np.corrcoef(d1[:,0],d1[:,1])# xy = np.vstack([d1[:,0],d1...[:,1]]) z = gaussian_kde(xy)(xy) plt.subplots_adjust()#如果要两个图并列，见后代码 ax1 = plt.subplot() f1 = np.polyfit...如果要同时显示两个图在一起： x=d1[:,0] y1=d1[:,1] x2=d2[:,0] y2=d2[:,1] p1=np.corrcoef(d1[:,0],d1[:,1])# xy = np.vstack

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空间数据可视化笔记——simple features空间对象基础

英文原文写的太优美，不敢随便翻译，大致意思就是说，sf对象可以通过简单的几个维度（x\y\z\m）来刻画现实世界中自然界几乎所有的可见对象，可能是一座森林、一个城市、卫星云图等。...在Python中，基础的点线面几何对象主要是通过shapely包来进行支持的。...shapely.geometry import MultiLineString from shapely.geometry.polygon import LinearRing from shapely.geometry..., 0.0) Point(point) 点对象的一些属性信息： point.area point.length point.bounds point.x point.y point.geom_type...主页和python中shapely包对于空间几何体构造的描述，相信这些内容对于你理解sf技术在空间地理信息方面的应用会有很大价值。

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讲解python多边形裁剪

讲解Python多边形裁剪在计算机图形学中，多边形裁剪是一个常用的技术，用于确定多边形与给定裁剪窗口之间的交集。...通过裁剪，我们可以剔除不在裁剪窗口范围内的部分，从而减少图形处理的计算量，并加速渲染过程。 Python提供了各种库和算法来实现多边形裁剪。...在本篇文章中，我们将使用shapely库来进行多边形的裁剪操作。shapely是一个Python库，提供了一些用于处理几何图形数据的功能。安装和导入shapely库首先，我们需要安装shapely库。...import Point, Polygonfrom shapely.geometry.polygon import LinearRing创建多边形和裁剪窗口在使用shapely进行多边形裁剪之前，我们首先需要定义多边形和裁剪窗口...shapely是一个用于处理地理空间数据的Python库，它提供了一系列丰富的几何运算工具和数据结构，使得处理和分析地理空间数据更加简单和高效。

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硬件笔记(2)----贴片电容材质NPO与X7R、X5R、Y5V、Z5U的区别

1、NPO与X7R、X5R、Y5V、Z5U的区别： NPO属于Ⅰ类陶瓷电容器，X7R、X5R、Y5V、Z5U属于Ⅱ类陶瓷电容器。...说明NPO的电容温度特性很好，不随正负温度变化而出现容值漂移。从前面我们已经知道，C0G是I类陶瓷中温度稳定性最好的一种，温度特性近似为0，满足“负-正-零”的含义。...X5R、X7R属于Ⅱ类陶瓷的稳定级，而Y5V和Z5U属于可用级。 2、X5R、X7R、Y5V、Z5U之间的区别是什么？区别主要还在于温度范围和容值随温度的变化特性上。...最低温度最高温度容值随温度变化（%） +10 Z +45 2 ±1.0 A -30 Y +65 4 ±1.5 B -55 X +85 5 ±2.2 C +105 6 ±3.3 D +125...X 代表电容最低可工作在 -55℃ 7 代表电容最高可工作在 +125℃ R 代表容值随温度的变化为 ±15% 同样的，Y5V正常工作温度范围在-30℃～+85℃, 对应的电容容量变化为

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python|求方程X2+Y2=N的全部正整数解

问题描述该问题的原题描述为：本题要求对任意给定的正整数N，求方程X2+Y2=N的全部正整数解。给定的N的正整数N，求方程X2+Y2=N的全部正整数解。...（1）先让x，y遍历每一个正整数（2）设置输出所有解后停止循环的条件（3）最后加上无解时输出No Solution的条件将问题拆分分析后，将所有代码按程序输入，最后的代码如下。...x = 1list = []while True: for y in range(1,x+1): s = x**2+y**2 if s == N:...print(x,y) list.append((x,y)) if x**2>N: break x += 1if len(list) == 0: print...图3.1有解时的输出效果 ? 图3.2无解时的输出效果对于python中的编程题，拿到问题不要慌张，首先要将其拆分成一些小问题，然后分步思考，最终得出答案。

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python Shapely使用指南详解

Shapely是一个Python库，用于操作和分析笛卡尔坐标系中的几何对象。...the area (float) of the object.object.bounds　　返回对象的（minx,miny,maxx,maxy）元组（float类型）object.length　　返回对象的长度...y、z得到>>> p = Point(2,3)>>> p.coordsshapely.coords.CoordinateSequence object at 0x7ffbc3d60dd0>>>> list...(p.coords)[(2.0, 3.0)]>>> p.x2.0>>> p.y3.0coords可以被切片>>> p.coords[:][(2.0, 3.0)]LineStringsLineStrings...shapely.coords.CoordinateSequence object at 0x7ffbc3d783d0>>>> ss.coords[:][(1.0, 2.0)]

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matlab绘制二元函数图像z=1(1-x^2)+y^2_python画二元二次函数图像

绘制三维参数曲线 t=-5:0.1:5;%设定参数范围 theta=0:0.02*pi:2*pi;%注意如果有两个参数的话，它们的维数必须统一 x=sqrt(1+t.^2)....*cos(theta);%注意乘方和乘法的写法 y=sqrt(1+t.^2)....*sin(theta); z=2*t;%设定参数方程 plot3(x,y,z,'-g');%绘图，最后一个选项为颜色，绿色 title('参数曲线');%添加标题效果：可以拖动图片从不同方向观察图像...绘制三维网状图像 x=-10:0.1:10; y=-10:0.1:10; [X,Y]=meshgrid(x,y);%生成网格，构造X,Y矩阵 Z=X.^2-Y.^2;%f(X,Y) mesh(X,Y,Z...);%以网格状绘制图像 title('{$f(x,y)=x^{2}+y^{2}$}','interpreter','latex'); %以latex文档的形式载入title 效果：版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献

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初试geopandas

为了拓展python在地学的应用，一个比较流行的库geopandas，还是有必要接触的，但是接触的第一感觉就并不是太友好，对于其geometry的设定，初衷是不错的，可是体验效果有点糟糕，但是打开其中的字段...另外geometry的数据量偏大的时候很容易造成打开速度变慢。对于初次接触，首要面对的问题就是如何读取数据，如何创建数据，对我而言，我更关心怎么创建数据。...当然不能免俗的，还是看看怎么载入数据： import pandas as pd import geopandas import matplotlib.pyplot as plt import shapely...接下来，创建图层（附带坐标系）： import shapely import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 3),columns=[...'X', 'Y', 'Z']) geom = [shapely.geometry.Point(xy) for xy in zip(df.X, df.Y)] gdf = geopandas.GeoDataFrame

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使用 geopandas 和 shapely(.shp) 进行地理空间数据处理和可视化

而Python中的 geopandas 和 shapely 是两个非常强大的库，提供了便捷的功能来处理和可视化地理空间数据。...from shapely.geometry import box # 让用户输入两对 x,y 坐标 x1 = float(input("请输入第一对 x 坐标：")) y1 = float(input...("请输入第一对 y 坐标：")) x2 = float(input("请输入第二对 x 坐标：")) y2 = float(input("请输入第二对 y 坐标：")) # 清空指定区域内的图形 bbox...y 坐标 x1 = float(input("请输入第一对 x 坐标：")) y1 = float(input("请输入第一对 y 坐标：")) x2 = float(input("请输入第二对 x 坐标...：")) y2 = float(input("请输入第二对 y 坐标：")) # 清空指定区域内的图形 bbox = box(x1, y1, x2, y2) # 构建矩形框 gdf = gdf.difference

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Python GIS神器shapely 2.0新版本来了

相关技术的文章，而geopandas之所以如此高效易用，成为Python GIS生态中的翘楚，离不开其底层依赖库shapely对其矢量计算功能的支持。...conda update shapely -c conda-forge -y可将其稳定升级到2.0.0以上的正式版本：接下来我们来看看本次大的版本更新中带来了哪些重要内容： 2.1 向量化矢量操作带来高达百倍的性能提升...)和force_3d()，我们可以直接为指定要素移除/添加z轴信息：篇幅有限，本文只针对shapely 2.0中一些比较重要的内容进行介绍，更多新特性请移步其更新说明文档页：https://shapely.readthedocs.io.../en/stable/release/2.x.html ---- · 推荐阅读 · dill：Python中增强版的pickle 边玩游戏边学Git？...这个开源网站我爱了在Python中将markdown转换为漂亮的网页

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python interpolate.interp1d_我如何使用scipy.interpolate.interp1d使用相同的X数组插值多个Y数组？…

例如,我有一个二维数据数组,其中一个维度上带有误差条,如下所示： In [1]: numpy as np In [2]: x = np.linspace(0,10,5) In [3]: y = np.sin...(x) In [4]: y_er = (np.random.random(len(x))-0.5)*0.1 In [5]: data = np.vstack([x,y,y_er]).T In [6]:...我想避免这种重复的方法： In [7]: import scipy.interpolate as interpolate In [8]: new_x = np.linspace(0,10,20) In...(data[:,0], data[:,2], kind=’cubic’) In [11]: data_int = np.vstack([new_x, interp_y(new_x), interp_y_er...,但是这个post让我停止尝试,因为似乎更快地预分配了数组(例如,使用np.zeros)然后用新值填充它.

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QS世界排名前200的大学都在哪里？Python动态图告诉你！

我们选用的是6月份公布的2021年度英国QS世界大学排名。...我们用Python动态图来盘点一下吧！..."y": [pt.y for pt in dfpoints["geometry"]]}) df["z"] = 1.0 df.index = dfpoints["name"].values def bubble_map_dance...],dftmp["y"],s = 40*dftmp["z"]/df["z"].mean(), c = (cmap*100)[0:len(dftmp)],alpha...,"y","z"]].tolist() if p in anotate_points: ax_base.annotate(p,xy

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python地理处理包shapely

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