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unity空间坐标与经纬度之间转换（DEMO）

博主最近发现了python中一个好玩的包叫basemap,使用这个包可以绘制地图。值得说一下的是，basemap还没有pip检索，因此不能直接使用pip install basemap，来安装这个包。所以需要自己把下面两个包自行下载，然后在该目录下使用pip安装。 pyproj-1.9.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl basemap-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 先上个效果图，可以发现这个工具包还是很强大的，下面介绍下怎么在地图上标注出经纬度的地点。 整个画图流程分为两部分，第一部分是绘制一个世界地图，代码如下： from mp

geohash简介： geohash是一种地址编码，它能把二维的经纬度编码成一维的字符串。geohash有以下几个特点： 首先，geohash用一个字符串表示经度和纬度两个坐标。某些情况下无法在两列上同时应用索引 （例如MySQL 4之前的版本，Google App Engine的数据层等），利用geohash，只需在一列上应用索引即可。 其次，geohash表示的并不是一个点，而是一个矩形区域。比如编码wx4g0ec19，它表示的是一个矩形区域。 使用者可以发布地址编码，既能表明自己位于北海公园附近，又不至于暴露自己的精确坐标，有助于隐私保护。 第三，编码的前缀可以表示更大的区域。例如wx4g0ec1，它的前缀wx4g0e表示包含编码wx4g0ec1在内的更大范围。 这个特性可以用于附近地点搜索。首先根据用户当前坐标计算geohash（例如wx4g0ec1）然后取其前缀进行查询 （SELECT * FROM place WHERE geohash LIKE 'wx4g0e%'），即可查询附近的所有地点。Geohash比直接用经纬度的高效很多。用途： 移动互联网，lbs可以说是一个基础应用，geohash对于解决附近地点搜索提供了一个有效的解决方案。扩展： 这个php扩展，提供了三个函数：/**     *  $latitude    //纬度     *  $longitude   //经度     *  $precision   //精密度, 默认是12     *  返回 $precision 长度的 string     */    geohash_encode($latitude, $longitude, $precision=12);      /**     *  $hash    //geohash_encode后的值     *  返回 array // Array     *                    (     *                        [latitude] => 39.416916975752     *                        [longitude] => 100.92223992571     *                        [north] => 39.416917059571     *                        [east] => 100.92224009335     *                        [south] => 100.92223992571     *                        [west] => 100.92223975807     *                    )     */    geohash_decode($hash);    /**     *  $hash    //geohash_encode后的值     *  返回 在$hash 8个 (东南西北各二个)附近的hash值     */    geohash_neighbors($hash); 标签：geohash

使用高德api进行对指定中心点的矩形范围内的公交路线经纬度和站点进行爬取，适用于交通态势数据爬取

如何将经纬度数据通过ArcGIS转换为KML文件展绘到Google Earth 并且获取大致面积-附件资源

数据来源于国家统计局官方网站最新公布的2019年数据，共计5级行政区，共计665041行数据、每级包含code和name，以及第五级的经纬度，经纬度精确到小数点后6位。数据采集不易！

添加多边形围栏，修改多边形，以及清除，获取到坐标点为json字符串

北京乡镇行政区划边界WGS84经纬度坐标，包括300多个城乡边界坐标。示例：{'type': 'Feature', 'properties': { 'name': '百泉街道' }, 'geometry': {'type': 'Polygon', 'coordinates': [[[115.97394424800007, 40.452409773000056], [115.97984792500006, 40.45316667000003], [115.98107748300004, 40.45333364600003], [115.9855175030001, 40.454088531000025], [115.98652289100005, 40.45237488600003], [115.98959330100001, 40.45327573000003], [115.98995947100002, 40.453431702000046], [115.99023861, 40.45377863400006], [115.99184533400012, 40.45386163100005], [115.99189835400011, 40.45378164700003], [115.99210841100012, 40.452752857000064], [115.9926595930001, 40.45096422300003], [115.99270957700003, 40.44990543800003], [115.9928856360001, 40.449375546000056], [115.99338282800011, 40.44849872700007], [115.99389404800002, 40.44823378500007], [115.99442623900006, 40.44690405800003], [115.99045340900011, 40.44560028800004], [115.98917079700004, 40.444606478000026], [115.98705878100009, 40.44273283800004], [115.98543298700008, 40.44095018500008], [115.98081176300002, 40.436830978000046], [115.98055867100004, 40.43741385800007], [115.97627970600001, 40.436186070000076], [115.97536741700003, 40.43946740000007], [115.97328247500002, 40.43929441700004], [115.97324646300001, 40.43943038900005], [115.96853333500007, 40.439061424000045], [115.96778600700009, 40.43924738000004], [115.96515783100006, 40.43932734200007], [115.96456756900011, 40.43940432100004], [115.9649537570001, 40.43981424200007], [115.9645135720001, 40.44015416900004], [115.96355314200002, 40.440176156000064], [115.96352516600007, 40.441174955000065], [115.96537400600005, 40.441483908000066], [115.96571616300002, 40.44160388600005], [115.96602232100008, 40.442156778000026], [115.96573526000009, 40.44401839900007], [115.96568825000008, 40.44431833800007], [115.9646700180001, 40.45049308200004], [115.96746529300003, 40.45107198800008], [115.97006347900003, 40.45160990200003], [115.97383920100003, 40.45239577500007], [115.97394424800007, 40.452409773000056]]]}},

采用python实现将GPS的经纬度转换成16进制，输入为GPS坐标。