已知网格的对角线坐标，利用transbigdata创建一个经纬度网格，分辨率为0.05°

在TransBigData工具中，要基于已知的对角线坐标生成一个经纬度网格，分辨率设为0.05°（即五分之一度），可以按以下步骤操作：

1. **理解数据**: 首先，你需要了解对角线坐标的含义，这通常代表网格的中心点。例如，如果你有一个对角坐标 (lat1, lon1) 到 (lat2, lon2)，那么网格将跨越这两个点之间的距离，并且每个小格边长为0.05°。

2. **计算范围**: 根据对角线坐标，计算出经度和纬度的起始和结束值。对于经度，\(lon_{start} = min(lon1, lon2)\), \(lon_{end} = max(lon1, lon2)\); 对于纬度，同理处理 \(lat_{start}\) 和 \(lat_{end}\)。

3. **划分网格**: 创建一个网格矩阵，其中行代表纬度，列代表经度。每行间隔0.05°，每列也间隔0.05°。你可以选择编程语言如Python（使用pandas库）、JavaScript（使用geospatial libraries）或者TransBigData平台提供的API来实现这个过程。

4. **填充网格**: 将每个网格的经纬度作为元组存储到数组或者DataFrame中，对角线坐标附近的网格应该首先填充。

5. **校验网格**: 检查生成的网格是否均匀，是否有边界异常或其他错误。

下面是一个简单的Python示例（假设你已经有了对角线坐标和TransBigData API的访问）：

import pandas as pd

# 对角线坐标
diagonal_coords = [(lat1, lon1), (lat2, lon2)]

# 计算范围
lat_range = np.arange(lat_start, lat_end, 0.05)
lon_range = np.arange(lon_start, lon_end, 0.05)

# 创建网格
grid = pd.DataFrame(index=lat_range, columns=lon_range)

# 填充网格
for i, (lat, lon) in enumerate(diagonal_coords):
    grid.iloc[i, :] = [lat, lon]

# 输出网格数据