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

时间: 2023-11-10 22:06:15 浏览: 85
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geo-lib:具有实用地理功能的模块

可以使用MySQL中的正则表达式函数REGEXP_SUBSTR来实现该功能。具体实现方法如下： SELECT REGEXP_SUBSTR('{"lon":"119.133289","lat":"36.721074"}', '[0-9]+[.][0-9]+') AS result; 该语句中，REGEXP_SUBSTR函数的第一个参数为需要匹配的字符串，第二个参数为正则表达式模式，[0-9]+[.][0-9]+表示匹配一个或多个数字，后跟一个小数点，再后跟一个或多个数字。最终输出结果为"119.133289"。
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"lon":"119.133289","lat":"36.721074"} 请使用sql正则表达式把数字拿出来，输出结果为"119.133289 36.721074"

可以使用SQL正则表达式函数REGEXP_REPLACE来实现该功能。具体实现步骤如下： sql SELECT REGEXP_REPLACE('{"lon":"119.133289","lat":"36.721074"}', '[^0-9\.]+', ' '...5. 最终输出结果为"119.133289 36.721074"。

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

可以使用SQL正则表达式函数REGEXP_SUBSTR来实现该功能。具体实现方法如下： SELECT REGEXP_SUBSTR('{"lon":"119.133289",...执行以上SQL语句，输出结果为"lat":"36.721074"，即成功将数字36.721074提取出来。

{"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...

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

根据你提供的经纬度，可以使用上面的 DistanceCalculator 类中的 calculateDistance() 方法来计算两点之间的距离。示例代码如下： java public class Test { public static void main(String[] args) { ...

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 }]

其中，getBoundaries 函数接收三个参数，分别为中心点的纬度 lat、经度 lon 和半径 radius。函数将会返回一个数组，其中包含了该中心点500米范围的边界所有经纬度。在本例中，传入的中心点为 (28....

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

你可以使用QJsonDocument或QJsonObject来解析它。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....

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

上述代码会读取名为 latlon.json 的 JSON 文件，获取其中的经纬度范围，然后检查四个点是否在这个范围内。如果一个点在范围内，程序会输出 "point name is within the bounding box."；如果不在范围内，程序会...

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

可以使用以下代码获取id的值： python data = {"MsgType": 4002, "MsgSequence": 978, "DeviceSN": "qxwz0007", "Timestamp": 167817716341, "CoordinateSystem": 1, "PtcSize": 21, ...输出结果为： 1233

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: ...

"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, ...

# 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

4. 使用转换后的r创建一个包含'r'变量的xr.Dataset对象，其中'r'的维度为['lead','lat','lon']，对应于不同的lead、纬度和经度。 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...

正则表达式读取+lat_0=4.9000000000000000e+1 +lon_0=8.0000000000000000e+0中的4.9000000000000000e+1与8.0000000000000000e+0

可以使用正则表达式来提取这两个数值。以下是一个示例代码，可以匹配这两个数值并提取出来： python import re s = "+lat_0=4.9000000000000000e+1 +lon_0=8.0000000000000000e+0" pattern = r"\d+\.\d+e[+-]\d...

c++ 正则表达式读取+lat_0=4.9000000000000000e+1 +lon_0=8.0000000000000000e+0中的4.9000000000000000e+1与8.0000000000000000e+0

可以使用 C++ 中的正则表达式库 regex，先匹配出符合要求的子串，然后再将其转化为浮点数。 以下是一个示例代码： c++ #include #include #include int main() { std::string input = "lat_0=4....

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...

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

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...

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