coordTransform_py 项目推荐

coordTransform_py 项目推荐

coordTransform_py 提供百度坐标系(bd-09)、火星坐标系(国测局坐标系、gcj02)、WGS84坐标系直接的坐标互转,也提供了解析高德地址的方法的python版本 coordTransform_py 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/coordTransform_py

1. 项目基础介绍和主要编程语言

coordTransform_py 是一个由 wandergis 开发的 Python 模块,主要用于实现中国常用的几种坐标系间的转换。该项目支持百度坐标系 (BD-09)、火星坐标系 (GCJ-02) 和 WGS84 坐标系之间的相互转换。该项目仅使用 Python 标准模块,无其他依赖,适合在各种 Python 开发环境中使用。

2. 项目的核心功能

coordTransform_py 的核心功能包括:

  • 坐标系转换:支持百度坐标系 (BD-09)、火星坐标系 (GCJ-02) 和 WGS84 坐标系之间的相互转换。

    • gcj02_to_bd09(lng, lat):火星坐标系转换为百度坐标系
    • bd09_to_gcj02(lng, lat):百度坐标系转换为火星坐标系
    • wgs84_to_gcj02(lng, lat):WGS84 坐标系转换为火星坐标系
    • gcj02_to_wgs84(lng, lat):火星坐标系转换为 WGS84 坐标系
    • bd09_to_wgs84(lng, lat):百度坐标系转换为 WGS84 坐标系
    • wgs84_to_bd09(lng, lat):WGS84 坐标系转换为百度坐标系
  • 地址解析:提供中文地址到坐标的转换功能,使用高德地图 API 进行地址解析。

    • Geocoding('API_KEY'):初始化高德地图 API
    • geocode('北京市朝阳区朝阳公园'):解析中文地址为坐标

3. 项目最近更新的功能

coordTransform_py 最近更新的功能包括:

  • 批量转换 CSV 文件:新增了 coord_converter.py 脚本,支持批量转换 CSV 文件中的坐标数据。用户可以通过命令行参数指定输入文件、输出文件、转换类型以及是否跳过无效行。

    • 示例:python coord_converter.py -i test_input.csv -o test_output.csv -t b2g
  • API 优化:对坐标转换和地址解析的 API 进行了优化,提高了转换效率和代码的可读性。

  • 文档更新:更新了项目的 README 文件,增加了使用示例和详细的参数说明,方便新用户快速上手。

通过这些更新,coordTransform_py 进一步提升了其在地理信息系统 (GIS) 应用中的实用性和易用性,适合广大 GIS 开发者和数据分析人员使用。

coordTransform_py 提供百度坐标系(bd-09)、火星坐标系(国测局坐标系、gcj02)、WGS84坐标系直接的坐标互转,也提供了解析高德地址的方法的python版本 coordTransform_py 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/coordTransform_py

坐标转换问题的详细了解对于测量很重要,那么请和我一起来讨论这个问题。 首先,我们要弄清楚几种坐标表示方法。大致有三种坐标表示方法:经纬度和高程,空间直角坐标,平面坐标和高程。 我们通常说的WGS-84坐标是经纬度和高程这一种,北京54坐标是平面坐标和高程着一种。 现在,再搞清楚转换的严密性问题,在同一个椭球里的转换都是严密的,而在不同的椭球之间的转换是不严密的。举个例子,在WGS-84坐标和北京54坐标之间是不存在一套转换参数可以全国通用的,在每个地方会不一样,因为它们是两个不同的椭球基准。 那么,两个椭球间的坐标转换应该是怎样的呢?一般而言比较严密的是用七参数法(包括布尔莎模型,一步法模型,海尔曼特等),即X平移,Y平移,Z平移,X旋转,Y旋转,Z旋转,尺度变化K。要求得七参数就需要在一个地区需要3个以上的已知点,如果区域范围不大,最远点间的距离不大于30Km(经验值),这可以用三参数(莫洛登斯基模型),即X平移,Y平移,Z平移,而将X旋转,Y旋转,Z旋转,尺度变化K视为0,所以三参数只是七参数的一种特例。在本软件中提供了计算三参数、七参数的功能。 在一个椭球的不同坐标系中转换可能会用到平面转换,现阶段一般分为四参数和平面网格拟合两种方法,以四参数法在国内用的较多,举个例子,在深圳既有北京54坐标又有深圳坐标,在这两种坐标之间转换就用到四参数,计算四参数需要两个已知点。更精确的可以提供网格拟合数据,本软件提供计算和应用四参数的功能,也提供了网格拟合的功能。 另外,还有高程拟合的问题,大地水准面模型在国内用户中很少会用到,但在国际上已经是标准之一,本软件提供最常用的EGM96模型和Geoid99模型。 最后,本软件提供了ITRF框架转换方法,涉及到ITRF2000和以往用过的ITRF96,ITRF93之间的换算,对于方面的需求的用户是个尝试。
内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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