2、在jupyter中实现空间网络查询

在Jupyter中实现空间网络查询可通过使用Python的相关库来实现。首先，我们需要使用geopandas库来处理地理空间数据和空间查询。然后，我们可以使用geopandas的功能来加载和处理空间数据。

首先，我们需要导入所需的库：

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

接下来，我们可以加载地理空间数据，例如加载一个包含点数据的Shapefile文件：

data = gpd.read_file('data/points.shp')

然后，我们可以创建一个空间索引，以加快空间查询的执行速度：

data.sindex

接着，我们可以定义一个查询点：

query_point = Point(2.5, 1.5)  # 在(2.5, 1.5)的坐标处定义一个点

然后，我们可以使用空间索引来进行查询，找出与查询点相交的要素：

result = data[data.intersects(query_point)]

最后，我们可以将查询结果可视化，例如使用Matplotlib库来绘制地理空间数据：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制地理空间数据
data.plot()

# 绘制查询点
plt.plot(query_point.x, query_point.y, 'ro')

# 绘制查询结果
result.plot(color='red')

# 显示图形
plt.show()

通过执行以上代码，我们可以在Jupyter中实现空间网络查询。