geolife gps trajectories

### 加载和使用 Geolife Trajectories 1.3 数据集 #### 准备工作环境 为了能够顺利加载并处理 GeoLife 轨迹数据，需要先设置好Python的工作环境。这包括但不限于安装必要的库文件gmplot用于地图可视化[^1]。 #### 获取数据路径 对于特定用户的数据访问路径如下所示： ```python import os path = os.getcwd() + "\\Geolife Trajectories 1.3\\Data\\003\\Trajectory" ``` 此代码片段定义了一个变量`path`来存储目标目录的位置，在这里选择了编号为'003'的用户的轨迹文件夹作为例子[^2]。 #### 导入所需库并读取CSV文件 当准备就绪之后，可以利用Pandas库中的函数轻松导入指定格式(.plt)的GPS位置记录： ```python import pandas as pd data = pd.read_csv( 'Geolife Trajectories 1.3/Data/000/Trajectory/20081023025304.plt', header=None, skiprows=6, names=['Latitude', 'Longitude', 'Not_Important1', 'Altitude', 'Not_Important2', 'Date', 'Time'] ) # 只保留有用的列 data = data[['Latitude', 'Longitude', 'Altitude', 'Date', 'Time']] print(data.head()) ``` 上述脚本展示了如何从`.plt`文件中提取经纬度、高度以及日期时间信息，并将其转换成易于后续分析的形式[^3]。 #### 处理多条轨迹 考虑到整个数据集中包含了大量不同时间段内的移动路线，如果想要遍历某个具体用户下的所有轨迹，则可以通过循环结构实现自动化的批量处理过程。例如针对用户ID='000'的情况： ```python user_id = "000" trajectory_folder = f"Geolife Trajectories 1.3/Data/{user_id}/Trajectory/" for filename in os.listdir(trajectory_folder): if not filename.endswith(".plt"): continue file_path = os.path.join(trajectory_folder, filename) df_trajectory = pd.read_csv(file_path, sep=" ", header=None, skiprows=6, usecols=[0, 1], names=["Latitude", "Longitude"]) # 进一步的操作... ``` 这段代码实现了对给定用户下所有轨迹文件的一次性读取与初步解析，方便进一步的研究或应用开发[^4]。

好的，我了解了您的问题。首先，您需要安装以下库： - sklearn - pandas - numpy - folium 然后，您可以按照以下步骤进行轨迹聚类和可视化： 1. 导入所需库： ``` import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN import folium from folium.plugins import HeatMap ``` 2. 定义函数来读取数据并将其转换为用于聚类的格式： ``` def read_file(file_path): data = pd.read_csv(file_path, header=None, names=['lat', 'lon', 'zero', 'alt', 'days', 'date', 'time']) data = data.drop(['zero', 'alt'], axis=1) data = data.dropna() data['datetime'] = pd.to_datetime(data['days'].astype(int).astype(str) + ' ' + data['time']) data['lat'] = data['lat'].astype(float) data['lon'] = data['lon'].astype(float) data = data.drop(['days', 'date', 'time'], axis=1) return np.array(data[['lat', 'lon']].values.tolist()) ``` 3. 定义函数来执行聚类： ``` def perform_clustering(data, eps, min_samples): db = DBSCAN(eps=eps, min_samples=min_samples, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(data)) cluster_labels = db.labels_ num_clusters = len(set(cluster_labels)) return cluster_labels, num_clusters ``` 4. 定义函数来可视化聚类结果： ``` def visualize_clusters(data, cluster_labels, num_clusters): m = folium.Map(location=[data[:, 0].mean(), data[:, 1].mean()], zoom_start=12) colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'darkred', 'lightred', 'beige', 'darkblue', 'darkgreen', 'cadetblue', 'darkpurple', 'pink', 'lightblue', 'lightgreen', 'gray', 'black', 'lightgray'] for i in range(num_clusters): cluster_data = data[cluster_labels == i] if len(cluster_data) > 0: HeatMap(cluster_data, radius=15, blur=10, max_zoom=13, gradient={0.4: colors[i % len(colors)]}).add_to(m) return m ``` 5. 遍历文件夹中的所有文件并聚类它们： ``` file_path = 'Geolife Trajectories 1.3/Data' eps = 0.5 # 聚类半径 min_samples = 100 # 最小样本数 for file in os.listdir(file_path): if file.endswith('.plt'): file_full_path = os.path.join(file_path, file) data = read_file(file_full_path) cluster_labels, num_clusters = perform_clustering(data, eps, min_samples) m = visualize_clusters(data, cluster_labels, num_clusters) m.save(file_full_path + '.html') ``` 这将为每个文件创建一个 HTML 文件，其中包含可视化的聚类结果。 希望这可以帮助您实现您的项目！