python 图上打经纬度的点

时间: 2023-09-06 20:04:15 浏览: 104
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。 ```python 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。 ```python # 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。
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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。
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