Блог

ЦЕЛЬ

• Загрузите ГИС, шейп-файл (границы округа) в базовую карту
• Используйте базовую карту для построения границ округа
• Определите, попадает ли местоположение в границы
• Присвоите вес точке в зависимости от того, на какую границу они попадают
• Используйте DBSCAN для определения центра кластера на основе координат и веса

ПОДХОД

Используя это руководство по базовой карте, загрузите шейп-файл для сопоставления.

 #First, we have to import our datasets. 
#These datasets include store locations, existing distribution locations, county borders, and real estate by county
walmartStores = pd.read_csv("data/walmart-stores.csv",header=0, encoding='latin1')
propertyValues = pd.read_csv("data/property values.csv")
shp = fiona.open('data/boundaries/Counties.shp')


#We need to create a workable array with Walmart Stores
longitude = walmartStores.longitude
latitude = walmartStores.latitude
stores = np.column_stack((longitude, latitude))

#We also need to load the shape file for county boundaries
extra = 0.1 
bds = shp.bounds 
shp.close()

#We need to assign the lower-left bound and upper-right bound
ll = (bds[0], bds[1])
ur = (bds[2], bds[3])


#concatenate the lower left and upper right into a variable called coordinates
coords = list(chain(ll, ur))
print(coords)

#define variables for the width and the height of the map
w, h = coords[2] - coords[0], coords[3] - coords[1]
  

с print(coords) = [105571.4206781257, 4480951.235680977, 779932.0626624253, 4985476.422250552]

Пока все хорошо, однако я столкнулся с проблемой ниже:

 m = Basemap(
    #set projection to 'tmerc' to minimize map distortion
    projection='tmerc',

    #set longitude as average of lower, upper longitude bounds
    lon_0 = np.average([bds[0],bds[2]]),

    #set latitude as average of lower,upper latitude bounds
    lat_0 = np.average([bds[1],bds[3]]),

    #string describing ellipsoid (‘GRS80’ or ‘WGS84’, for example). 
    #Not sure what this does...
    ellps = 'WGS84',

    #set the map boundaries. Note that we use the extra variable to provide a 10% buffer around the map
    llcrnrlon=coords[0] - extra * w,
    llcrnrlat=coords[1] - extra   0.01 * h,
    urcrnrlon=coords[2]   extra * w,
    urcrnrlat=coords[3]   extra   0.01 * h,

    #provide latitude of 'true scale.' 
    #check the Basemap API
    lat_ts=0,

    #resolution of boundary database to use. Can be c (crude), l (low), i (intermediate), h (high), f (full) or None.
    resolution='i',

    #don't show the axis ticks automatically
    suppress_ticks = False)


m.readshapefile(
    #provide the path to the shapefile, but leave off the .shp extension
    'data/boundaries/Counties.shp',

    #name your map something useful (I named this 'srilanka')
    'nyCounties',

    #set the default shape boundary coloring (default is black) and the zorder (layer order)
    color='none',
    zorder=2)
  

Ошибка: lat_0 должно быть между -90.000000 и 90.000000

ВОПРОСЫ

1. lat_0 и lon_0 не находятся в диапазоне от -90 до 90. Однако lon_0 не выдает ошибку. Почему это так?
2. Я искал в Интернете других, сталкивающихся с подобной проблемой, и пришел с пустыми руками. Есть ли что-то уникальное в моем ноутбуке? (ПРИМЕЧАНИЕ: conda list отображается `базовая карта 1.0.7, поэтому я знаю, что она установлена и запущена)

Спасибо!

Широта может быть только между -90 и 90 — все остальное не имеет смысла. Северный полюс равен 90, а Южный полюс равен -90, при этом экватор равен 0. Других приемлемых значений нет!

Что касается длины, она может быть только между -180 и 180. 0 находится на нулевом меридиане и движется к -180 (на запад) и 180 (на восток)