shapely.multipolygon如何可视化

时间: 2024-09-18 16:03:52 浏览: 326
`shapely.multipolygon`是Shapely库中的一个模块,用于处理由多个简单多边形组成的复合多边形对象。在Python中,你可以通过以下步骤来可视化这样的多边形: 1. 首先,你需要安装`geopandas`和`matplotlib`库,它们提供了更友好的数据结构和图形绘制功能。 ```bash pip install geopandas matplotlib ``` 2. 导入所需的库: ```python import geopandas as gpd from shapely.geometry import MultiPolygon import matplotlib.pyplot as plt ``` 3. 创建一个`MultiPolygon`对象,例如从坐标列表生成: ```python # 假设你有多个简单的Polygon对象list_of_polygons multipoly = MultiPolygon(list_of_polygons) ``` 4. 将`Multipolygon`转换为GeoDataFrame,以便与`geopandas`兼容: ```python geometry = [multipoly] gdf = gpd.GeoDataFrame(index=[0], geometry=geometry) ``` 5. 使用`geopandas`的`plot()`函数来可视化: ```python fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) gdf.plot(ax=ax, facecolor='lightblue', edgecolor='black') plt.title('MultiPolygon Visualization') plt.show() ``` 在这个例子中,每个多边形会被单独绘制,并用淡蓝色填充,黑色作为边界线。如果你想显示多边形间的连接,可以考虑使用其他绘图选项或者手动调整。
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import py5 import random import math from shapely.geometry import Polygon class Building: def __init__(self, x, y, length, width, angle): self.x = x self.y = y self.length = length self.width = width self.angle = angle self.update_polygon() def update_polygon(self): """更新建筑的几何形状(考虑旋转)""" half_l = self.length / 2 half_w = self.width / 2 corners = [ (-half_l, -half_w), (half_l, -half_w), (half_l, half_w), (-half_l, half_w) ] rotated = [] cos_a = math.cos(self.angle) sin_a = math.sin(self.angle) for x, y in corners: # 应用旋转矩阵 rx = x * cos_a - y * sin_a ry = x * sin_a + y * cos_a rotated.append((rx + self.x, ry + self.y)) self.polygon = Polygon(rotated) def draw(self): """绘制建筑""" py5.push_matrix() py5.translate(self.x, self.y) py5.rotate(self.angle) py5.fill(128) py5.rect(0, 0, self.length, self.width) py5.pop_matrix() buildings = [] def setup(): py5.size(800, 800) py5.rect_mode(py5.CENTER) generate_buildings() def generate_buildings(): """生成40个符合要求的建筑""" global buildings buildings = [] existing_points = [] while len(buildings) < 200: # 生成候选点 x = random.uniform(30, 770) y = random.uniform(30, 770) valid = True # 检查边界条件 if x < 30 or x > 770 or y < 30 or y > 770: continue # 检查与其他点的距离 for px, py in existing_points: if py5.dist(x, y, px, py) < 30: valid = False break if valid: angle = random.uniform(-py5.PI / 2, py5.PI / 2) buildings.append(Building(x, y, random.randint(20, 40), random.randint(10, 30), angle)) existing_points.append((x, y)) def draw(): py5.background(255) for b in buildings: b.draw() def mouse_clicked(): if py5.mouse_button == py5.LEFT: new_angles = [] # 计算每个建筑的新角度 for b in buildings: neighbors = [] for other in buildings: if b is other: continue # 使用Shapely计算多边形距离 if b.polygon.distance(other.polygon) <= 80: neighbors.append(other.angle) # 计算平均角度(如果没有邻居保持原角度) avg = sum(neighbors) / len(neighbors) if neighbors else b.angle new_angles.append(avg) # 更新所有建筑角度 for i, b in enumerate(buildings): b.angle = new_angles[i] b.update_polygon() py5.redraw() py5.run_sketch()在以上代码的基础上 用momepy库 将polygon转为gdf 使用morphological tessellation画出基于这些矩形的泰森多边形

def plot_map(self, data, city_info, source_city): try: fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 10)) basemap = Basemap(llcrnrlon=city_info["llcrnrlon"], llcrnrlat=city_info["llcrnrlat"], urcrnrlon=city_info["urcrnrlon"], urcrnrlat=city_info["urcrnrlat"]) city_name = city_info["city"] # 读取 YRD 地图轮廓 basemap.readshapefile(r'..\data\shp_citys\{}'.format(city_name), city_name) # 提取所有有效多边形 polygons = [] shapes = getattr(basemap, city_name) for shape in shapes: poly = sgeom.Polygon(shape) if poly.is_valid: polygons.append(poly) if not polygons: raise ValueError("未能从 shapefile 中提取有效多边形") # 合并多边形 merged_poly = unary_union(polygons) # 根据几何类型构造 clip path if merged_poly.geom_type == 'Polygon': x, y = merged_poly.exterior.xy verts = np.array(list(zip(x, y))) clip_path = Path(verts) elif merged_poly.geom_type == 'MultiPolygon': # 对于 MultiPolygon,需要创建复合路径 paths = [] for poly in merged_poly.geoms: x, y = poly.exterior.xy verts = np.array(list(zip(x, y))) # 构造路径码:第一个点为 MOVETO,后续为 LINETO codes = [Path.MOVETO] + [Path.LINETO] * (len(verts) - 1) paths.append(Path(verts, codes)) clip_path = Path.make_compound_path(*paths) else: raise ValueError("不支持的几何类型用于裁剪") # 绘制底图数据 cm = cmaps.precip3_16lev im = ax.imshow(data, interpolation='None', extent=(70, 140, 60, 0), cmap=cm, norm=LogNorm(vmin=1, vmax=10000)) # 创建 patch 并设置 clip path patch = PathPatch(clip_path, transform=ax.transData) im.set_clip_path(patch) # 添加颜色条 divider = make_axes_locatable(ax) cax = divider.append_axes('right', size='5%', pad=0.05) plt.colorbar(im, cax=cax) output_file = f"./distribution_map/2019nox/2019nox_{source_city}_to_{city_info['city_eng_name']}.png" plt.savefig(output_file, dpi=1000) print(f"目标城市 {source_city} 对影响城市 {city_info['city_eng_name']} 的图绘制完成") except Exception as e: print(f"Error plotting map: {e}")解释一下这段代码,并详细展开介绍其中涉及的函数和用法

def split_multipolygons(self,code_data_copy): '''将多多边形拆分为多个多边形''' new_rows = [] for idx, row in code_data_copy.iterrows(): if isinstance(row['geometry'], MultiPolygon): new_rows_1 = [] for poly in row['geometry'].geoms: new_row = row.copy() new_row['geometry'] = poly new_rows.append(new_row) else: new_rows_1 = [row] new_rows.extend(new_rows_1) return geopandas.GeoDataFrame(new_rows, crs=code_data_copy.crs) def etl_circular_airspace(self,diff_data): # 判断是都是环状空域 msk = diff_data['geometry'].apply(lambda x: len(list(x.interiors)) > 0) # 非环状空域数据 undefined_not_data = diff_data.loc[~msk, :] # 环状空域数据 undefined_data = diff_data.loc[msk, :] print("非环状空域数据\n",undefined_not_data) print("环状空域数据\n",undefined_data) undefined_data.reset_index(drop=True,inplace=True) for geometry,geometry_data in undefined_data.groupby('geometry'): # 环状空域内部数据 interiors_list = list(geometry.interiors) # 储存内部数据线段 linestring_dic = {'linestring_code': [], "geometry": [], 'epsg': []} for index in range(len(interiors_list)): interiors_ = interiors_list[index] LINEARRING_ = list(interiors_.coords) # 求质心 pros = (Polygon(LINEARRING_).centroid.xy[0][0]) linestring_list = [str(index), LineString([[pros, 14], [pros, 54]]), pros] # 将质心向正北和正南延伸为线段 for key, value in zip(linestring_dic.keys(), linestring_list): linestring_dic[key].append(value) linestring_data = geopandas.GeoDataFrame(linestring_dic).set_crs("EPSG:4326") linestring_data['epsg'] = linestring_data['epsg'].apply(lambda x: projs[int((float(x) - 72) / 3)][1]) for epsg, data1 in linestr

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