python 图上打经纬度的点

在Python中，我们可以使用各种库和模块来制作图表，并在图表上打印经纬度点。其中，matplotlib是最常用的库之一。

首先，我们需要导入matplotlib和其他必要的模块。然后，创建一个新的图表和坐标系。

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个新的图表和坐标系
fig, ax = plt.subplots()

接下来，我们可以通过使用scatter()函数在坐标轴上打印经纬度点。scatter()函数可以接受一个包含经度和纬度的列表作为参数。

# 经度和纬度数据
longitude = [116.3975, 113.2644, 121.4737]
latitude = [39.9087, 23.1291, 31.2304]

# 打印经纬度点
ax.scatter(longitude, latitude, color='red', marker='o')

# 添加标题和坐标轴标签
ax.set_title('经纬度点分布图')
ax.set_xlabel('经度')
ax.set_ylabel('纬度')

# 显示图表
plt.show()

以上代码会在图表上打印三个经纬度点，分别对应北京（116.3975, 39.9087）、广州（113.2644, 23.1291）和上海（121.4737, 31.2304）的经纬度。

通过适当调整图表的大小、坐标轴的范围等参数，我们可以根据需求进行进一步的定制，以满足特定的需求。

相关问题

python已知两点经纬度如何求中心点经纬度

在Python中，可以通过简单的算术运算来计算两点经纬度的中心点经纬度。这里假设两点的经纬度分别是(p1_lat, p1_lon)和(p2_lat, p2_lon)，中心点经纬度中心点_lat和中心点_lon可以通过以下方式计算：

中心点纬度（中心点_lat）是两点纬度的平均值：

center_lat = (p1_lat + p2_lat) / 2

中心点经度（中心点_lon）的计算稍微复杂一些。如果两点在不同的经度，直接取平均值可能会因为地球的曲率导致误差。因此，通常需要对经度做特殊处理，确保中心点经度在正确的范围内（-180到180度之间）。可以通过取两点经度的平均值然后调整到[-180, 180]区间来实现：

center_lon = (p1_lon + p2_lon) / 2
if center_lon > 180:
    center_lon -= 360
elif center_lon < -180:
    center_lon += 360

这样计算出的中心点经纬度大致代表了两点连线的中点位置。但需要注意的是，这种方法适用于计算较小范围内的中心点，因为地球是一个近似的球体，当两点距离非常远时，这种简单的算术平均方法可能会产生较大的误差。

python 读取无人机图片 经纬度信息

可以使用python的Pillow库来读取图片，然后使用EXIF数据来获取图片的经纬度信息。以下是示例代码：

from PIL import Image
from PIL.ExifTags import GPSTAGS, TAGS

def get_exif_data(image):
    """
    获取图片的元数据
    """
    exif_data = {}
    with Image.open(image) as img:
        info = img._getexif()
        if info:
            for tag, value in info.items():
                decoded = TAGS.get(tag, tag)
                exif_data[decoded] = value
    return exif_data

def get_geotagging(exif_data):
    """
    获取图片的经纬度信息
    """
    lat = None
    lng = None
    gps_info = {}

    if "GPSInfo" in exif_data:
        # 获取GPS信息
        gps_info = exif_data["GPSInfo"]
        gps_latitude = get_gps_coords(gps_info, "GPSLatitude")
        gps_latitude_ref = gps_info.get("GPSLatitudeRef")
        gps_longitude = get_gps_coords(gps_info, "GPSLongitude")
        gps_longitude_ref = gps_info.get("GPSLongitudeRef")

        lat = convert_to_degrees(gps_latitude)
        if gps_latitude_ref != "N":
            lat = 0 - lat

        lng = convert_to_degrees(gps_longitude)
        if gps_longitude_ref != "E":
            lng = 0 - lng

    return lat, lng

def get_gps_coords(gps_info, gps_tag):
    """
    获取GPS信息中的经纬度坐标值
    """
    coords = gps_info.get(gps_tag)
    if coords is None:
        return None
    num, den = coords[0], coords[1]
    val = float(num) / float(den)
    for i in range(2, len(coords)):
        num, den = coords[i], coords[i + 1] if i + 1 < len(coords) else 1
        val += (float(num) / float(den)) / 60.0
    return val

def convert_to_degrees(value):
    """
    将经纬度转换为以度为单位的值
    """
    deg, minutes = int(value[0]), value[1:]
    val = deg + (float(minutes[0]) / float(minutes[1])) / 60.0
    return val

# 调用上述函数来获取图片的经纬度信息
exif_data = get_exif_data("image.jpg")
lat, lng = get_geotagging(exif_data)
print("经度：", lng)
print("纬度：", lat)

需要注意的是，无人机拍摄的图片可能不包含GPS信息，或是GPS信息不完整甚至不正确，此时获取到的经纬度信息就可能是不准确的。