2020-08-20

时间过的真快,一晃两年没有写点什么了,感觉非常的遗憾。彷徨过,也迷失过,转回头,还是要专注和学习。

Android R的分区储存

最近升级App api,遇到了Android R的分区储存问题。

Android 使用的文件系统类似于其他平台上基于磁盘的文件系统。该系统为您提供了以下几种保存应用数据的选项:

  • 应用专属存储空间:存储仅供应用使用的文件,可以存储到内部存储卷中的专属目录或外部存储空间中的其他专属目录。使用内部存储空间中的目录保存其他应用不应访问的敏感信息。
  • 共享存储:存储您的应用打算与其他应用共享的文件,包括媒体、文档和其他文件。
  • 偏好设置:以键值对形式存储私有原始数据。
  • 数据库:使用 Room 持久性库将结构化数据存储在专用数据库中。

下表汇总了这些选项的特点:

 

 

 

 

 

内容类型访问方法所需权限其他应用是否可以访问?卸载应用时是否移除文件?
应用专属文件仅供您的应用使用的文件从内部存储空间访问,可以使用 getFilesDir() 或 getCacheDir() 方法

从外部存储空间访问,可以使用 getExternalFilesDir() 或 getExternalCacheDir() 方法
从内部存储空间访问不需要任何权限

如果应用在搭载 Android 4.4(API 级别 19)或更高版本的设备上运行,从外部存储空间访问不需要任何权限
如果文件存储在内部存储空间中的目录内,则不能访问

如果文件存储在外部存储空间中的目录内,则可以访问
媒体可共享的媒体文件(图片、音频文件、视频)MediaStore API在 Android 10(API 级别 29)或更高版本中,访问其他应用的文件需要 READ_EXTERNAL_STORAGE 或 WRITE_EXTERNAL_STORAGE 权限

在 Android 9(API 级别 28)或更低版本中,访问所有文件均需要相关权限
是,但其他应用需要 READ_EXTERNAL_STORAGE 权限
文档和其他文件其他类型的可共享内容,包括已下载的文件存储访问框架是,可以通过系统文件选择器访问
应用偏好设置键值对Jetpack Preferences 库
数据库结构化数据Room 持久性库

 

 

 

从这个表来看,android 10到11最主要的影响是媒体集部分的更新影响,从这点来看的话,就不会感觉分区储存有些云里雾里了。

在 Android 10(API 级别 29)或更高版本中,,对于公共共享储存的Audio、Video、Image,通过MediaStore就不需要再申请权限,也只能访问共享文件,而要访问其他应用的文件需要加上READ_EXTERNAL_STORAGE 或 WRITE_EXTERNAL_STORAGE 权限。

在 Android 9(API 级别 28)或更低版本中,访问所有文件均需要相关权限。

其他类型的共享文件、下载文件等需要使用SAF(存储访问框架),android4.4发布。

 

 

 

 

感谢你提供的列名信息,我们可以看到: - `"...1"`:可能是 Excel 中第一列无标题的自动命名(比如行号或空列),可以忽略。 - `"STATION"`:站点编号 - `"NAME"`:站点名称 - `"LATITUDE"`:纬度 - `"LONGITUDE"`:经度 - `"ELEVATION"`:海拔 - `"statement"`:可能是一个状态或注释字段 - 后续从 `"2020-01-01"` 到 `"2020-01-31"` 是每日风速数据(共31天) --- ### ✅ 目标更新: 你要做的是:**根据给定的 SHP 范围裁剪站点,保留落在该地理范围内的所有站点及其完整的逐日风速数据。** 下面是适配你实际列名的完整 R 语言代码,并处理好坐标、投影数据结构问题。 ```r # 加载所需包 library(sf) library(readxl) library(dplyr) # ------------------- 参数设置 ------------------- excel_file <- "your_wind_station_data.xlsx" # 替换为你的实际文件路径 sheet_name <- "Sheet1" # 替换为你的工作表名 shp_file <- "your_boundary.shp" # 替换为你的SHP文件路径 # ------------------- 步骤1: 读取Excel数据 ------------------- df <- read_excel(excel_file, sheet = sheet_name) # 查看列名确认 names(df) <- make.names(names(df)) # 确保列名是合法的(防止空格等问题) cat("原始列名:\n"); print(names(df)) # ------------------- 步骤2: 提取空间信息并创建sf对象 ------------------- # 使用 LATITUDE LONGITUDE 创建空间点(注意:顺序是 LON, LAT) stations_sf <- st_as_sf(df, coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE"), # 经度在前,纬度在后 crs = 4326, # WGS84 地理坐标系 dim = "XY") # ------------------- 步骤3: 读取SHP边界并确保其CRS ------------------- boundary <- st_read(shp_file) # 如果boundary不是投影坐标系(如EPSG:32649),则需要检查并转换 # 假设你知道目标投影是 UTM Zone 49N (EPSG:32649),我们统一到这个坐标系进行空间操作 if (is.na(st_crs(boundary))) { stop("SHP文件没有坐标系信息,请先定义正确的CRS!") } # 将站点数据重投影到SHP相同的坐标系下进行空间判断 stations_projected <- st_transform(stations_sf, crs = st_crs(boundary)) # ------------------- 步骤4: 空间裁剪 —— 找出在SHP范围内的站点 ------------------- # 使用 st_intersects 或 st_within 进行空间子集提取 # 这里使用 [s,t] 语法:返回落在任意多边形内的站点 stations_clipped <- stations_projected[boundary, , op = st_intersects] # 若你想更严格地要求“完全包含”,可用 st_within,但通常 st_intersects 更通用 # ------------------- 步骤5: 转回原始经纬度并提取属性表格 ------------------- # 将结果转回WGS84以便保留原始经纬度格式输出 stations_wgs84 <- st_transform(stations_clipped, crs = 4326) # 去掉geometry列,恢复为普通data.frame,同时保留原始所有列(包括每日数据) result_df <- st_drop_geometry(stations_wgs84) # 可选:重新排序列,把时间序列放在后面 date_cols <- grep("^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}", names(result_df), value = TRUE) non_date_cols <- setdiff(names(result_df), date_cols) final_df <- select(result_df, c(non_date_cols, date_cols)) # 按逻辑排序 # ------------------- 步骤6: 导出结果 ------------------- write.csv(final_df, "clipped_stations_202001.csv", row.names = FALSE, na = "") cat("共保留了", nrow(final_df), "个站点在SHP范围内。\n") ``` --- ### ✅ 关键说明: | 功能 | 说明 | |------|------| | `coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE")` | 必须是 **经度在前,纬度在后**,否则位置错误! | | `crs = 4326` | 表示输入的经纬度使用 WGS84 坐标系 | | `st_transform(...)` | 将点从地理坐标(度)转为投影坐标(米),确保 SHP 在同一空间参考下比较 | | `st_intersects` | 判断点是否多边形相交(即落在内部),适用于大多数情况 | | `st_drop_geometry()` | 移除空间结构,得到纯数据框用于导出 | > 💡 输出的 CSV 文件将包含原始所有列,包括 `STATION`, `NAME`, `LATITUDE`, `LONGITUDE`, `ELEVATION`, `statement` 所有日期列(如 `2020-01-01` 等),仅保留位于 SHP 范围内的站点。 --- ### ✅ 示例输出片段(final_df 头几行): ``` ...1 STATION NAME LATITUDE LONGITUDE ELEVATION statement 2020-01-01 2020-01-02 ... 1 1 101 Beijing 39.90 116.4 50.0 good 3.2 4.1 2 2 102 Tianjin 39.08 117.2 10.0 good 5.0 3.8 ... ``` --- ###
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