国外网站设计理念,2022年全国文明城市,建设工程规划许可证在哪个网站查询,设计网站公司收费数据集#xff1a;处理geolife数据-CSDN博客 这边的stations#xff0c;找到每个station 最近的其他10个station 1 读取数据 假设已经读完了#xff0c;就是locations 2 保留有用的列 locations.drop([center,user_id],axis1,inplaceTrue) locations 3 加载几何形状 使用…数据集处理geolife数据-CSDN博客 这边的stations找到每个station 最近的其他10个station 1 读取数据 假设已经读完了就是locations 2 保留有用的列 locations.drop([center,user_id],axis1,inplaceTrue) locations 3 加载几何形状 使用 shapely 的 wkt 模块来直接从 Well-Known TextWKT格式的字符串中加载几何形状这样就无需手动解析字符串了 shapely.wkt.loads 函数可以将 WKT 格式的字符串转换为 shapely 的几何对象V locations[extent] locations[extent].apply(wkt.loads) 4  保存为geodataframe locationsgpd.GeoDataFrame(locations,geometryextent) locations locations[centroid] locations.geometry.centroid locations 5 创建kd树 5.1 提取centriod坐标 import numpy as np coordinates np.array(list(locations[centroid].apply(lambda x: (x.x, x.y)))) coordinates 5.2 创建kd树 kdtree KDTree(coordinates) 6 查询最近的11个包括自己的邻居 distances, indices kdtree.query(coordinates, k11) indicesarray([[ 0, 518, 603, ..., 526, 345, 559],[ 1, 12, 7, ..., 204, 56, 5],[ 2, 124, 245, ..., 133, 96, 93],...,[904, 852, 386, ..., 57, 253, 147],[905, 380, 10, ..., 154, 117, 739],[906, 646, 880, ..., 465, 129, 219]], dtypeint64) #剔除自己 nearest_indices indices[:, 1:] nearest_indicesarray([[518, 603, 341, ..., 526, 345, 559],[ 12, 7, 59, ..., 204, 56, 5],[124, 245, 542, ..., 133, 96, 93],...,[852, 386, 679, ..., 57, 253, 147],[380, 10, 3, ..., 154, 117, 739],[646, 880, 429, ..., 465, 129, 219]], dtypeint64)7 保存到locations里面