sql里{"lon":"78.706741","lat":"32.463913"}如何取值

时间: 2023-10-13 11:06:07 浏览: 87
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sql 取两值之间的数据方法（例：100-200之间的数据）

在SQL中，可以使用解析函数来从JSON字符串中提取值。对于给定的JSON字符串{"lon":"78.706741","lat":"32.463913"}，你可以使用以下方法来提取lon和lat的值。 ```sql SELECT JSON_VALUE(json_column, '$.lon') AS lon_value, JSON_VALUE(json_column, '$.lat') AS lat_value FROM your_table; ``` 其中，`json_column`是包含JSON字符串的列名，`lon_value`和`lat_value`是提取出的lon和lat值。
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let coordinates = [ { lon: 322615.07, lat: 2835851.37 }, { lon: 316221.2, lat: 2821668.62 }, { lon: 334240.27, lat: 2807369.62 } ] let arr = [] coordinates.forEach(item => { arr.push(coordinateTransformation(item.lon, item.lat)) })

具体来说，该代码中的coordinateTransformation函数接受两个参数，即经度(lon)和纬度(lat)，并返回一个包含转换后的坐标值的数组。forEach方法用于遍历给定的坐标点数组，对每个坐标点调用coordinateTransformation...

两点经纬度分别为lat1:23.017223,lon1:113.365436;lat2:22.551900,lon2:114.040500，求两点距离是多少，用java代码做示例

double distance = DistanceCalculator.calculateDistance(lat1, lon1, lat2, lon2); System.out.println("两点之间的距离为：" + distance + "千米"); } } 运行该程序，可以得到以下输出结果： 两点...

根据经纬度计算该经纬度500米范围的边界所有经纬度的Javascript代码返回格式[ { "lon": 113.03967235494937, "lat": 28.201015178737915 }, { "lon": 113.03921847793303, "lat": 28.202828365926635 }]

{ "lon": lon1, "lat": lat1 }, { "lon": lon2, "lat": lat2 } ]; } const boundaries = getBoundaries(28.201015178737915, 113.03967235494937, 0.5); console.log(boundaries); 运行以上代码，控制台将...

QString valueStr ="{\"SolarEnergyV\":4.950000,\"BatteryV\":4.290000,\"lon\":10728.9566751,\"lat\":3114.0781119}" 取出lon和lat的值

以下是提取"lon"和"lat"值的一个步骤示例： cpp #include #include QString valueStr = "{\"SolarEnergyV\":4.950000,\"BatteryV\":4.290000,\"lon\":10728.9566751,\"lat\":3114.0781119}"; // 解析字符串...

v=xr.DataArray(v,dims=('lat','lon','mode'), coords={'lat':sst.coords['lat'], 'lon':sst.coords['lon'], 'mode':np.arange(v.shape[-1])})

- dims 参数指定了数据数组的维度，这里是由 'lat'、'lon' 和 'mode' 三个维度组成的。 - coords 参数指定了每个维度对应的坐标轴，这里使用了与 SST 数据集相同的经纬度坐标，以及一个从 0 开始的整数序列作为 mode...

使用python写从{"MsgType": 4002, "MsgSequence": 978, "DeviceSN": "qxwz0007", "Timestamp": 1678177163410, "CoordinateSystem": 1, "PtcSize": 21, "PtcList": [ {"Id": 1233, "Timestamp": 1678177163410, "IsTracked": 2, "Type": 1, "PlateNum": "None", "Length": 490.0, "Width": 180, "Height": 145, "Lon": 120.4489336, "Lat": 31.600737, "Ele": 12.9073119, "XPos": 58.6922748, "YPos": 23.1289603, "PosConfidence": 8, "Speed": 0.0722669, "Heading": 14.3506278, "VehType": 10, "VehColor": -1, "EnterLane": -1, "ExportLane": -1, "Lane": 0, "ToStop": -1, "CrossName": ""}]}该数据中获取id的值

"Type": 1, "PlateNum": "None", "Length": 490., "Width": 180, "Height": 145, "Lon": 120.4489336, "Lat": 31.600737, "Ele": 12.9073119, "XPos": 58.6922748, "YPos": 23.1289603, "PosConfidence": 8, "Speed...

使用python写从文件MockServer.log读取{"MsgType": 4002, "MsgSequence": 978, "DeviceSN": "qxwz0007", "Timestamp": 1678177163410, "CoordinateSystem": 1, "PtcSize": 21, "PtcList": [ {"Id": 1233, "Timestamp": 1678177163410, "IsTracked": 2, "Type": 1, "PlateNum": "None", "Length": 490.0, "Width": 180, "Height": 145, "Lon": 120.4489336, "Lat": 31.600737, "Ele": 12.9073119, "XPos": 58.6922748, "YPos": 23.1289603, "PosConfidence": 8, "Speed": 0.0722669, "Heading": 14.3506278, "VehType": 10, "VehColor": -1, "EnterLane": -1, "ExportLane": -1, "Lane": 0, "ToStop": -1, "CrossName": ""}]}循环读取该文件中数据中所有id的值

可以使用以下代码实现： python import json with open('MockServer.log', 'r') as f: data = f.readlines() for line in data: try: json_data = json.loads(line) if json_data['MsgType'] == 4002: ...

1. 编写程序判断附录中的四个点：p1、p2、p3、p4，是否在同级的经纬度⽂件latlon.json框起来的范 围内 （使⽤Java编写、⽅式不限、思路不限）； 2. 将源代码、中间数据以及代码执⾏的结果打包给出题⼈（考察代码规范、解题思路、编码能⼒）。 附录 p1：119.037089, 32.259867 p2：118.821489, 32.077388 p3：118.80657099, 32.0353893 p4：118.894173, 32.077862

JSONArray latlonArray = (JSONArray) parser.parse(new FileReader("latlon.json")); // 获取指定区域的经纬度范围 JSONObject boundingBox = (JSONObject) latlonArray.get(0); double minLongitude = ...

# for lead in range(0,24): # rl = co_pe(ssta_obs.ssta.values,ssta_sin.ssta[lead,:,:].values) # #print(r1) # r.append(np.expand_dims(rl,axis=0)) # r = np.concatenate(r,axis=0) # r_SINTEX = xr.Dataset({'r': (['lead','lat','lon'],r),},coords={'lead':(np.arange(0,24)),'lat':(ssta.lat),'lon':(ssta.lon)})的含义

5. 'lead'维度的取值范围是0到23，'lat'维度的取值是从ssta.lat中获取的纬度值，'lon'维度的取值是从ssta.lon中获取的经度值。 总体来说，这段代码的目的是计算和存储与给定观测数据（ssta_obs.ssta.values）在不同...

def initial_profile(self): """Initialize bins of profile """ self.read_rfdep() if exists(self.cpara.stack_sta_list): self.stations = Station(self.cpara.stack_sta_list) if self.cpara.adaptive: if not exists(self.cpara.stack_sta_list): raise ValueError('Adaptive binning depends on existence of {} order by stations'.format( self.cpara.stack_sta_list)) lat, lon, self.profile_range = create_center_bin_profile(self.stations, self.cpara.slide_val) self.bin_loca = np.vstack((lat, lon)).T else: self.bin_loca, self.profile_range = init_profile(*self.cpara.line, self.cpara.slide_val) self.fzone = bin_shape(self.cpara) self._get_sta() self._select_sta() 解释这段代码的意思

这段代码是一个类的方法，名为"initial_profile"。它用于初始化一个profile的bins（箱子）。 首先，它调用了"read_rfdep"方法，该方法用于读取一些数据。 然后，它检查变量self.cpara.stack_sta_list所指定的文件...

flask将{"y":123.2885100,"x":42.7373900,"label":8}格式的json文件传给leaflet绘制聚类图

folium.Marker([lat, lon], popup=label).add_to(marker_cluster) # 将地图转换为HTML字符串并返回 return map._repr_html_() 4. 在前端页面中将返回的HTML字符串插入到指定位置，即可实现聚类图的绘制： ...

let point = new ol.geom.Point([item.lon, item.lat]); let feature = new ol.Feature(point); let style = new ol.style.Style({ image: new ol.style.Icon({ className: "my-icon", anchor: [0.5, 0.5], crossOrigin: "anonymous", // 图标缩放比例 scale: 0.8, rotation: item.type == 0 ? (item.heading * Math.PI) / 180 : 0, src: imgUrl, }), }); feature.setStyle(style); let info = { ...item, }; // 设置自定义的信息 feature.setProperties(info); this.circleLayer.getSource().addFeature(feature); 未显示阴影效果

可以尝试给样式对象 style 添加 shadow 属性，如下所示： let style = new ol.style.Style({ image: new ol.style.Icon({ className: "my-icon", anchor: [0.5, 0.5], crossOrigin: "anonymous", ...

data = nc_dataset.variables['data'][lat_idxs.min():lat_idxs.max()+1, lon_idxs.min():lon_idxs.max()+1]中variables['data']指什么

variables['data']指的是NetCDF文件中的变量名为"data"的变量。在这个例子中，假设nc_dataset是一个NetCDF文件的数据集对象，variables是它包含的所有变量的字典，nc_dataset.variables['data']就是获取名为...

"status" =200, "message":"成功", "desc":null, "value" : [ { "name": "0", "id": 0, "area":"[{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"} ]" }, { "name": "1", "id": 1, "area":"[{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"} ]" },{ "name": "2", "id": 2, "area":"[{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"} ]" },{ "name": "3", "id": 3, "area":"[{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon":\"119.48\"} ]" }, ] } 使用js的循环构造成[{"label":"区一","coor":[[["119.48","35.74"],["119.48","35.74"],["119.48","35.74"],["119.48","35.74"],["119.48","35.74"]]]},{"label":"区二","coor":[[["119.48","35.74"],["119.48","35.74"],["119.48","35.74"],["119.48","35.74"],["119.48","35.74"]]]},{"label":"区三","coor":[[["119.48","35.74"],["119.48","35.74"],["119.48","35.74"],["119.48","35.74"],["119.48","35.74"]]]},{"label":"区四","coor":[[["119.48","35.74"],["119.48","35.74"],["119.48","35.74"],["119.48","35.74"],["119.48","35.74"]]]}]

"area":"[{\"lat\":\"40.78\",\"lon\":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon\":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon\":\"119.48\"},{\"lat\":\"40.78\",\"lon\":\"119.48\"}]" }, { "name": "1", "id": 1, ...

### 进行火星坐标系的转换 x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0 pi = 3.1415926535897932384626 # π a = float(6378245.0) # 长半轴 ee = 0.00669342162296594323 # 扁率 def gcj02towgs84(lon, lat): """ GCJ02(火星坐标系)转GPS84 :param lon:火星坐标系的经度 :param lat:火星坐标系纬度 :return: """ dlat = transformlat(lon - 105.0, lat - 35.0) dlon = transformlng(lon - 105.0, lat - 35.0) radlat = lon / 180.0 * pi magic = math.sin(radlat) magic = 1 - ee * magic * magic sqrtmagic = math.sqrt(magic) dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * pi) dlon = (dlon * 180.0) / (a / sqrtmagic * math.cos(radlat) * pi) mglat = lat + dlat mglon = lon + dlon return [lon * 2 - mglon, lat * 2 - mglat]

这段代码实现了将GCJ02（火星坐标系）下的经纬度坐标转换为GPS84下的经纬度坐标。 具体实现方法是通过对经纬度坐标进行一系列的计算，包括对经纬度的差值进行转换，对纬度进行一定角度的平移，以及对经度进行一定的...

{"lon":"119.133289","lat":"36.721074"} 请使用sql正则表达式把数字拿出来

SELECT REGEXP_REPLACE(REGEXP_REPLACE('{"lon":"119.133289","lat":"36.721074"}', '[^0-9\.-]+', ','), '\.{2,}', '.') AS result; 解释： 1. 第一个REGEXP_REPLACE函数将非数字、非小数点和非负号的字符替换...

将这段代码修改为填充颜色：m.plot(lon, lat, marker=None, color=plt.cm.cool(value/100), linewidth=0.5)

具体来说，可以将m.plot(lon, lat, marker=None, color=plt.cm.cool(value/100), linewidth=0.5)替换为下面的代码： m.fillcontinents(color=plt.cm.cool(value/100)) 这行代码的作用是填充地图上的陆地...

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