geodistpy
v0.1.3
Geodistpy เป็นไลบรารี Python ที่ทรงพลังที่ออกแบบมาสำหรับการคำนวณระยะทางทางภูมิศาสตร์ที่รวดเร็ว ใน readme นี้เราจะเปรียบเทียบ Geodistpy กับห้องสมุดยอดนิยมอีกสองแห่งคือ Geopy และ Geographiclib เพื่อเน้นถึงข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพที่สำคัญของ GeodistPy
# Import libraries
from geopy . distance import geodesic as geodesic_geopy
from geographiclib . geodesic import Geodesic as geodesic_gglib
from geokernels . geodesics import geodesic_vincenty
# Define two coordinates
coord1 = ( 52.5200 , 13.4050 ) # Berlin
coord2 = ( 48.8566 , 2.3522 ) # Paris
# Calculate distance with Geopy (based on Geographiclib)
distance_geopy = geodesic_geopy ( coord1 , coord2 ). meters
# Calculate distance with Geographiclib
distance_gglib = geodesic_gglib . WGS84 . Inverse ( coord1 [ 0 ], coord1 [ 1 ], coord2 [ 0 ], coord2 [ 1 ])[ 's12' ]
# Calculate distance with Geokernels
distance_geokernels = geodesic_vincenty ( coord1 , coord2 )
# Print the results
print ( f"Distance between Berlin and Paris:" )
print ( f"Geopy: { distance_geopy } meters" )
print ( f"Geographiclib: { distance_gglib } meters" )
print ( f"Geokernels: { distance_geokernels } meters" )เราทำการเปรียบเทียบความเร็วระหว่าง Geodistpy, Geopy และ Geographiclib โดยใช้ตัวอย่างสุ่ม 1,000 ตัวอย่างของพิกัด (ละติจูดและลองจิจูด) เป้าหมายคือการคำนวณระยะทางคู่ทั้งหมดระหว่างพิกัดเหล่านี้
แพ็คเกจ Python geodistpy เป็นห้องสมุดอเนกประสงค์ที่ออกแบบมาสำหรับการคำนวณเชิงพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับระยะทางระหว่างพิกัดทางภูมิศาสตร์ มันถูกสร้างขึ้นบนหลักการของ Geodesy และใช้ระบบพิกัด WGS 84 ซึ่งใช้กันทั่วไปใน GPS และแอปพลิเคชันการทำแผนที่
แพ็คเกจถูกสร้างขึ้นเพื่อให้ง่ายขึ้นและสร้างมาตรฐานการคำนวณระยะทางเชิงพื้นที่ การคำนวณระยะทางทางภูมิศาสตร์อาจซับซ้อนเนื่องจากความโค้งของพื้นผิวโลกและห้องสมุดนี้เป็นบทสรุปความซับซ้อนเหล่านั้นทำให้ผู้ใช้สามารถมุ่งเน้นไปที่งานเชิงพื้นที่เฉพาะของพวกเขา
มาสำรวจตัวอย่างและวิธีการทำงานกับ geodistpy Library:
from geodistpy import geodist
# Define two coordinates in (latitude, longitude) format
coord1 = ( 52.5200 , 13.4050 ) # Berlin, Germany
coord2 = ( 48.8566 , 2.3522 ) # Paris, France
# Calculate the distance between the two coordinates in kilometers
distance_km = geodist ( coord1 , coord2 , metric = 'km' )
print ( f"Distance between Berlin and Paris: { distance_km } kilometers" ) from geodistpy import greatcircle_matrix
# Define a list of coordinates
coords = [( 52.5200 , 13.4050 ), ( 48.8566 , 2.3522 ), ( 37.7749 , - 122.4194 )]
# Calculate the distance matrix between all pairs of coordinates in miles
distance_matrix_miles = greatcircle_matrix ( coords , metric = 'mile' )
print ( "Distance matrix in miles:" )
print ( distance_matrix_miles ) ห้องสมุด geodistpy ช่วยให้คุณทำงานกับตัวชี้วัดระยะทางที่หลากหลายเช่นเมตร, กิโลเมตร, ไมล์และไมล์ทะเล คุณสามารถสลับระหว่างพวกเขาได้อย่างง่ายดายโดยการระบุพารามิเตอร์ metric
from geodistpy import geodist
coord1 = ( 52.5200 , 13.4050 ) # Berlin, Germany
coord2 = ( 48.8566 , 2.3522 ) # Paris, France
# Calculate the distance in meters
distance_meters = geodist ( coord1 , coord2 , metric = 'meter' )
# Calculate the distance in nautical miles
distance_nautical_miles = geodist ( coord1 , coord2 , metric = 'nmi' )
print ( f"Distance in meters: { distance_meters } " )
print ( f"Distance in nautical miles: { distance_nautical_miles } " )สำหรับแอพพลิเคชั่นที่ต้องการการคำนวณระยะห่างทางพื้นที่อย่างรวดเร็วและแม่นยำ GeoDistPy เป็นตัวเลือกที่ชัดเจน มันมีการปรับปรุงความเร็วที่ยอดเยี่ยมทั้งทั้ง geopy และ geographiclib ทำให้เหมาะสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือแอพพลิเคชั่นเชิงพื้นที่แบบเรียลไทม์ แม้จะมีความเร็ว แต่ Geodistpy ยังคงความแม่นยำในการเทียบเท่ากับ Geographiclib ทำให้มั่นใจได้ว่าการคำนวณที่รวดเร็วจะไม่ลดความแม่นยำ
ด้วยการใช้ GeodistPy คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของโครงการเชิงพื้นที่ของคุณได้อย่างมีนัยสำคัญ มันเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านพื้นที่เชิงพื้นที่และนักพัฒนาที่กำลังมองหาทั้งความเร็วและความแม่นยำในการคำนวณระยะทาง
เพื่อเริ่มต้นกับ Geodistpy เยี่ยมชม Geodistpy และสำรวจเอกสารสำหรับคำแนะนำการใช้งานที่ครอบคลุม
