百度地图获取省代码如下:provinces.map(function (item) { return '<option ' + (item.name === proname ? 'selected' : '') + ' value="' + item.name + '">' + item.name + '</option>';同理获取大连市线面的区 });

时间: 2025-07-13 16:43:55 浏览: 1
<think>好的,我需要帮助用户解决如何通过百度地图API获取城市下的区级代码的问题。用户已经提供了示例的Python代码,但需要JavaScript版本。首先,我需要回忆百度地图API的相关文档,特别是关于行政区域查询的部分。 百度地图的JavaScript API中,有一个行政区域查询的方法,通常使用`BMap.DistrictSearch`类。用户需要先引入百度地图的API脚本,然后初始化这个类,设置回调函数来处理查询结果。 接下来,用户需要指定要查询的城市名称,比如“北京市”,然后调用`search`方法。查询成功后,回调函数会返回结果对象,其中包含行政区信息。需要遍历这些区域,提取区级的名称和代码。 需要注意的是,百度地图API返回的区级数据可能包含在`districtList`属性中,而每个区域对象可能有`name`和`code`属性。不过,可能需要检查实际返回的数据结构,确保正确获取这些值。 另外,用户需要替换示例中的API密钥为自己的有效密钥,否则无法正常使用。同时,处理异步回调时,确保在数据返回后更新页面或执行后续操作。 最后,要确保代码结构清晰,注释明确,方便用户理解和修改。可能还需要考虑错误处理,比如网络问题或查询失败的情况,但示例中可能未展示这部分内容,用户可以根据需要自行添加。</think>通过百度地图JavaScript API获取行政区划代码的示例代码如下: ```javascript // 1.引入百度地图API脚本(需替换为你的ak密钥) <script src="https://api.map.baidu.com/api?v=1.0&&type=webgl&ak=你的密钥"></script> // 2.初始化行政区查询 var districtSearch = new BMap.DistrictSearch({ extensions: "all", // 返回完整行政区信息 subAdmin: 1 // 显示下级行政区 }); // 3.设置查询成功回调 districtSearch.setSearchCompleteCallback(function(result){ if (result) { var districts = result.districtList[0]; // 获取首个匹配结果 getSubDistricts(districts); } }); // 4.递归获取下级行政区 function getSubDistricts(district) { if (district.level === "city") { // 市级时继续查询区级 districtSearch.search(district.name); } else if (district.level === "district") { // 输出区级信息:名称 + 行政区划代码 console.log("区名:" + district.name + ",代码:" + district.code); } // 遍历子级行政区 if (district.districtList && district.districtList.length) { district.districtList.forEach(function(child) { getSubDistricts(child); }); } } // 5.发起初始查询(以北京市为例) districtSearch.search("北京市"); ``` 关键参数说明: - `extensions: "all"`:获取完整的行政区信息 - `subAdmin: 1`:获取下级行政区信息 - 通过`district.level`判断行政区等级(country/province/city/district) [^1] 百度地图JavaScript API文档中关于`BMap.DistrictSearch`类的说明
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class CardPredictor: def __del__(self): self.save_traindata() def train_svm(self): # 识别英文字母和数字 self.model = SVM(C=1, gamma=0.5) # 识别中文 self.modelchinese = SVM(C=1, gamma=0.5) if os.path.exists("svm.dat"): self.model.load("svm.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\chars2"): if len(os.path.basename(root)) > 1: continue root_int = ord(os.path.basename(root)) for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(root_int) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.model.train(chars_train, chars_label) if os.path.exists("svmchinese.dat"): self.modelchinese.load("svmchinese.dat") else: chars_train = [] chars_label = [] for root, dirs, files in os.walk("train\\charsChinese"): if not os.path.basename(root).startswith("zh_"): continue pinyin = os.path.basename(root) index = provinces.index(pinyin) + PROVINCE_START + 1 # 1是拼音对应的汉字 for filename in files: filepath = os.path.join(root, filename) digit_img = cv2.imread(filepath) digit_img = cv2.cvtColor(digit_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) chars_train.append(digit_img) chars_label.append(index) chars_train = list(map(deskew, chars_train)) chars_train = preprocess_hog(chars_train) chars_label = np.array(chars_label) self.modelchinese.train(chars_train, chars_label)

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