PyCristoforo 2.0.0

皮克里斯托福罗

v2.0.0版

用于生成有争议的随机坐标的新python库。 pycristoforo输入一个国家名称，并在该国家内部（不包括海洋/海洋部分）生成随机坐标。

支持的Python版本：3.6、3.7

最新更新

目录

• 随机点生成
• 需求
• 安装
• 用法
• 构建
• 运行测试
• 更改日志
• 许可证
• 下一步是什么
• 作者
• 注意事项

随机点生成

在本节中，您可以找到有关随机坐标生成方法的一些详细信息。

版本1

pycristoforo v1实现了一个非常简单的随机点生成算法：

• 从国家多边形开始，它首先得到它周围的矩形，然后是最小/最大纬度和经度。

# getting min, max lat/lng
min_lng = get_min_lng(shape)
min_lat = get_min_lat(shape)
max_lng = get_max_lng(shape)
max_lat = get_max_lat(shape)

• 其中，随机坐标以统一的方式生成

# generate random float between [min_lng, max_lng)
val1 = numpy_random.uniform(min_lng, max_lng)
# generate random float between [min_lat, max_lat)
val2 = numpy_random.uniform(min_lat, max_lat)

• 最后，只保留乡村形状内的点，丢弃乡村形状外的点。 然后生成新点，直到达到用户期望的数量。

# random point generation
while counter != points:
  if random_point.within(shape):
    ...
    list_of_points.append(ran_point)
    counter += 1

如上所述，该算法非常简单，但也非常低效。

基准：

• 国家："德国"
• 数量：100K
• 时间：4分钟20秒

版本2

为了使算法更快、更健壮（https://codereview.stackexchange.com/questions/69833/generate-sample-coordinates-inside-a-polygon" rel="nofollow">https://codereview.stackexchange.com/questions/69833/generate-sample-coordinates-inside-a-polygon），v2更改生成随机点的方式：

• 对国家多边形进行三角剖分，然后计算每个三角形的面积；
• 对于每个样本：

• 使用每个三角形面积加权的随机选择，选择包含样本的三角形。
• 在三角形中均匀地拾取一个随机点，如下所示：
  • 在单位正方形中均匀地选取一个随机点，_。
  • 如果_+_>；1，则使用点1-，1-。这样做的效果是确保在具有顶点（0,0），（0,1），（1,0）的单位直角三角形中均匀地选择点
  • 应用适当的a将单位直角三角形转换为三角形的ffine变换。

这种方法的硬约束是它只适用于凸多边形，因此某些点可能会产生出乡村形状（凸壳）。

如果位于乡村形状内，则检查所有点。 对于国外的每个点，都会生成一个新点。

这种方法比基准测试快20%。

基准：

• 国家："德国"
• 数量：100K
• 时间：3分钟30秒

要求

• Numpy 1.16.4版
• shapely v1.6.4.post2

详情请点击此处

资源

• 世界国家GeoJSON（链接）

安装

pycristoforo非常易于安装和使用（请确保已安装依赖项（请参见"要求"一节）

pip3 install pycristoforo

用法

• 现在您可以将其导入到脚本中：

import pycristoforo as pyc

• 现在您可以加载要在以下位置生成地理坐标的国家的geojson：

country = pyc.get_shape("Italy")

get_shape方法支持的输入不仅是扩展的国家/地区名称：您可以使用iso_a3代码。 在这里您可以找到支持的输入（country_name，iso_a3）。 方法不区分大小写：

country = pyc.get_shape("ITALY")

行为与：

country = pyc.get_shape("italy")

countryvar现在包含输入中传递的国家的形状（通常是形状为poligon的或multipligon的）：

MULTIPOLYGON (((12.127777 47.00166300000012, 12.13611 46.966942, 12.16027600000012 46.92805, 12.18138900000014 46.909721, 12.189722 46.90610500000014, 12.232222 46.888885, 12.301666 46.84111, 12.378611 46.72666, 12.38888700000012 46.715553, ... , 12.047777 36.753052, 12.03833200000014 36.747215, 12.027777 36.74222, 12.01583 36.738327)))

• 现在已经加载了国家形状，现在是获取随机地理坐标的时候了。 假设生成100个地理坐标：

# getting min, max lat/lng
min_lng = get_min_lng(shape)
min_lat = get_min_lat(shape)
max_lng = get_max_lng(shape)
max_lat = get_max_lat(shape)

# getting min, max lat/lng
min_lng = get_min_lng(shape)
min_lat = get_min_lat(shape)
max_lng = get_max_lng(shape)
max_lat = get_max_lat(shape)

# getting min, max lat/lng
min_lng = get_min_lng(shape)
min_lat = get_min_lat(shape)
max_lng = get_max_lng(shape)
max_lat = get_max_lat(shape)

# getting min, max lat/lng
min_lng = get_min_lng(shape)
min_lat = get_min_lat(shape)
max_lng = get_max_lng(shape)
max_lat = get_max_lat(shape)

# getting min, max lat/lng
min_lng = get_min_lng(shape)
min_lat = get_min_lat(shape)
max_lng = get_max_lng(shape)
max_lat = get_max_lat(shape)