AndersonHuang的博客

GeoHash被广泛的应用到空间检索方面。GeoHash所做的事就是把一个坐标点映射到一个字符串上，每一个字符串代表的就是一个以经纬度划分的矩形区域。Geohash 属于空间填充曲线中的 Z 阶曲线（Z-order curve）的实际应用。谷歌的 S2 算法就是基于希尔伯特曲线的。S2其实是来自几何数学中的一个数学符号 S2，它表示的是单位球。S2 这个库其实是被设计用来解决球面上各种几何问题的。

工作上有时候需要处理空间数据，网上查到的比较好的参考文章，收藏起来再找也麻烦，于是专门在这里列出一些链接

在实际的空间数据分析过程中，数据可视化只是对最终分析结果的发布与展示，在此之前，根据实际任务的不同，需要衔接很多较为进阶的空间操作，本文就将对geopandas中的部分空间计算进行介绍。

平时工作上会经常处理地理数据上关于地址地名的相似度计算，或者从地址中抽取省市区信息的内容，所以记录一下一些好用的python库。

在geopandas中，涉及到面积长度等计算的结果与所选择的投影坐标系关系密切，投影坐标系选择的不恰当会带来计算结果的偏差，直接关乎整个分析过程的有效与否。本文将探索geopandas对坐标参考系的管理内容。

geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的，类似pandas语法风格的空间数据分析Python库，其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理，减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖，使得处理地理空间数据变得更加高效简洁，打造纯Python式的空间数据处理工作流。