百度地图 geohash 可视化工具

本文介绍了作者在做基于位置推荐服务时,由于不同地图坐标系差异导致的Geohash问题,以及如何创建一个适用于百度地图的Geohash可视化工具。该工具可计算并标注Geohash,支持在地图上展示相邻区域,源码已开源在Github。

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最近在百度地图上做基于位置的推荐服务,需要用到 geohash 和相关的可视化工具。由于不同地图厂商采用的坐标系不同,同一个位置在不同地图上的坐标会出现差异,算出来的 geohash 也会不同。我在网上并没有找到可直接用于百度地图的 geohash 可视化工具,所以就自己造了一个小玩具:baidumap-geohash-explorer

百度地图 geohash 可视化工具

自己造的百度地图 geohash 可视化工具主要参考了 https://www.movable-type.co.uk/scripts/geohash.html 的设计和网页代码,主要功能有:

  1. 根据输入的经度、纬度和 geohash 长度,自动计算出 geohash
  2. 根据输入的 geohash,自动计算出对应的经度、纬度和 geohash 长度
  3. 自动在百度地图上标注出 geohash 所表示的区域
  4. 支持对相邻 8 个区域进行标注,方便观察 geohash 的变化规律
  5. 单击拾取坐标

在这里插入图片描述

整个项目的代码也非常简单,一个网页就搞定了,源码详见 Github。克隆代码后,替换 AK,双击浏览器打开即可使用。

其它 Geohash 可视化工具

<think>好的,我现在需要处理用户关于金融机构之间距离计算及数据处理方法的问题。首先,用户意图是获取与金融机构相关的距离数据,所以得先确定数据来源和处理步骤。 用户可能想知道如何计算不同金融机构之间的地理距离,比如银行网点之间的距离。这涉及到地理坐标的获取和计算方法。首先,我需要考虑金融机构的地理位置数据从哪里来,可能需要使用公开的数据集或者API,比如高德、Google Maps的API来获取经纬度。 接下来是计算方法,常用的有Haversine公式,它适用于球面距离计算,适合地球表面的两点间大圆距离。可能还需要提到Vincenty公式,虽然更精确但计算复杂。用户可能需要具体的公式和代码示例,这部分需要详细写出数学公式,并确保格式正确,比如行内公式用$包裹,独立公式用$$。 然后是数据处理步骤,比如数据清洗,处理缺失的坐标数据,去重,或者处理大量数据时的优化方法,比如使用空间索引或分块处理。另外,可能需要将结果存储或可视化,比如导出CSV或用地图工具展示。 还要注意用户提到的要求,比如分步骤但不用“首先”、“然后”这样的词汇,每个方法之间换行。回答中需要整合搜索到的信息,确保实用性和可操作性。同时,代码和公式的格式必须严格遵循,比如Haversine的Python实现要用三个反引号注明语言类型,公式用$符号包裹。 最后,生成相关问题时要基于用户的问题和回答内容,可能涉及优化计算效率、处理不同地理位置格式的方法,或者实际应用案例。确保问题相关且有助于用户进一步探索。 检查是否所有要求都满足:避免第一人称,分步骤换行,正确格式的代码和公式,相关问题部分正确格式。没有使用被禁止的词汇,引用分散在回答中,没有集中在末尾。这样应该能提供一个符合用户需求的详细回答。</think>金融机构距离计算与数据处理需结合地理坐标与数学算法,以下为标准化操作流程: **数据获取与预处理** 通过高德/百度地图API获取金融机构经纬度坐标,调用示例: ```python import requests def get_coordinates(api_key, address): url = f"https://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address={address}&output=json&ak={api_key}" response = requests.get(url).json() return response['result']['location'] ``` 数据清洗应包含异常值过滤(纬度范围$[-90,90]$,经度范围$[-180,180]$)和重复坐标去重 **距离计算算法** 1. **Haversine公式**(球面距离) $$ a = \sin^2(\Delta\phi/2) + \cos\phi_1 \cdot \cos\phi_2 \cdot \sin^2(\Delta\lambda/2) \\ c = 2 \cdot \text{atan2}(\sqrt{a}, \sqrt{1-a}) \\ d = R \cdot c $$ 其中$\phi$为纬度,$\lambda$为经度,$R=6371$km为地球半径 Python实现: ```python from math import radians, sin, cos, sqrt, atan2 def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2): lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2]) dlon = lon2 - lon1 dlat = lat2 - lat1 a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2 return 6371 * 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a)) ``` 2. **Vincenty公式**(椭球模型) 采用WGS-84椭球参数,精度可达0.5mm,适合银行网点精确定位需求。推荐使用geopy库实现: ```python from geopy.distance import geodesic distance = geodesic((lat1, lon1), (lat2, lon2)).km ``` **数据处理优化** - 空间索引构建:使用R-tree或GeoHash加速邻近查询 - 矩阵计算优化:numpy向量化运算处理大规模坐标对 - 分布式计算:Apache Spark进行PB级数据计算 ```python # PySpark距离计算示例 from pyspark.sql.functions import udf haversine_udf = udf(haversine, DoubleType()) df.withColumn("distance", haversine_udf(df.lon1, df.lat1, df.lon2, df.lat2)) ``` **结果可视化** 使用Folium生成热力图或Voronoi图展示金融机构分布密度: ```python import folium m = folium.Map(location=[39.9042, 116.4074], zoom_start=12) for point in coordinates: folium.CircleMarker(location=point, radius=3).add_to(m) m.save('financial_institutions.html') ```
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