文件名称：Spatial_databases：创建（生成样本）一些数据，对其进行可视化，对其进行查询，并可视化查询结果
文件大小：9.63MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-13 02:55:53
Python
Spatial_databases 创建（生成/采样）一些数据，对其进行可视化，对其进行查询，并可视化查询结果。 我在南加州大学校园（UPC）中收集了15个地点的纬度，经度对（即空间坐标）。 我已将它们分为3类（每类5种）收集-Prks，Cafes，图书馆 现在，我有15个坐标及其标签和类别，我将创建一个KML文件（.kml格式，它是XML）。 具体来说，每个位置都是您的.kml文件中的“地标”（带有标签和坐标），位于三个组/类别下。 KML文件在 我将其可视化如下： 一种。 我为您的15个点计算了凸包[一组2D点的凸包是包含该点集的最小凸多边形]。 我有Postgres用于计算查询。 使用的查询 使用Google Earth的可视化如下： b。 我已经计算出您的15个位置之一中的四个最邻近的邻居[查找数据库的空间函数，以执行此操作]。 使用查询结果在.kml文件中创建四个线段：
【文件预览】：
Spatial_databases-master
----spiro()
--------spiro.png(1.09MB)
--------spiro.kml(54KB)
--------mygeodata (3).zip(9KB)
--------spiro.py(458B)
----Q5_merged.kml(5KB)
----README.txt(43B)
----README.md(3KB)
----Q3.png(2.88MB)
----Q5_convexhull.png(2.85MB)
----Q5.txt(4KB)
----Q5_knn.png(2.8MB)