PYTHON路线图

路线图:

 

 

第一部分:Python语言基础

第二部分:数据库开发

第三部分:web前端

第四部分:Python web开发

第五部分:Python web项目

第六部分:Linux

第七部分:NoSQL

第八部分:数据可视化

第九部分:爬虫技术

第十部分:人工智能

 
### 使用 Python 实现路线绘图 对于希望利用 Python 进行路线绘制的任务,可以采用多种方法和技术栈。其中一种流行的方式是借助 `matplotlib` 库完成基本的地图可视化工作[^5]。 #### 安装所需库 为了能够顺利地进行地图绘制操作,在开始之前需先安装必要的依赖项: ```bash pip install matplotlib geopandas contextily shapely fiona ``` #### 基础示例:简单路径规划显示 下面是一个简单的例子,展示了如何读取地理数据并创建一条连接两个地点之间的直线路径图形表示形式: ```python import matplotlib.pyplot as plt import geopandas as gpd from shapely.geometry import LineString, Point # 创建 GeoDataFrame 对象存储坐标点信息 df = gpd.GeoDataFrame( {'city': ['起点', '终点'], 'geometry': [Point(-73.9808, 40.7648), Point(-118.2437, 34.0522)]}) # 构建线段对象代表路径 line = LineString([df.loc[0, 'geometry'], df.loc[1, 'geometry']]) # 新增一列用于保存线条特征 df['route'] = None df.at[0, 'route'] = line # 绘制底图背景 ax = df.plot(figsize=(10, 10)) # 添加路径到图表上 df[df.route.notnull()].plot(ax=ax, color='blue') plt.show() ``` 此代码片段首先定义了一个包含起始位置和目标位置的城市列表,并将其转换成几何要素;接着构建了一条由这两个城市构成的直线路径;最后将这条路径添加到了基于 OpenStreetMap 的底图之上进行了渲染展示。 #### 高级应用案例:带导航功能的道路网络分析 如果想要更进一步模拟真实的交通状况,则可能需要用到像 OSMnx 或者 NetworkX 这样的专门处理路网结构及其属性(比如距离、时间成本等)的专业工具包来进行更加复杂的空间数据分析任务。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值