road_network["From Node Distance"] = road_network["Coordinates"].apply( lambda x: haversine(lat, lon, x[0][1], x[0][0]))

时间: 2024-01-14 10:01:53 浏览: 56
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LonLat2XY.rar_GDOP_lat_lon2xy函数_直角 经纬度_经纬度 坐标_经纬度转换

这行代码的作用是给"road_network"这个数据框新增一个名为"From Node Distance"的列，这个列的值是通过对"Coordinates"列中的经纬度坐标与给定的"lat"和"lon"坐标进行海拔距离计算后得到的。其中，lambda函数中的"x"是指"Coordinates"列中的每一个元素，也就是一个经纬度坐标对，而"x[0][1]"和"x[0][0]"则分别表示这个坐标对中的纬度和经度值。
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资源摘要信息:"NX二次开发中UF DISP generate texture coordinates函数介绍" 知识点一：NX二次开发 NX是西门子公司的一款高端综合CAD/CAE/CAM软件，广泛应用于产品设计、工程和制造领域。二次开发是指用户在已有的...

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...

分析代码： def calculation_degree_per_meter(self, lane_border): geom = LineString(lane_border['geometry']["coordinates"]) if geom.has_z: lon, lat, high = geom.coords[0] else: lon, lat = geom.coords[0] self.degrees_per_meter = max(convert_meter_2_degree(lon, lat, find_epsg(lon, lat)))

这是一个类的方法，接受一个名为"lane_border"的参数。该方法的作用是计算每米对应的经度和纬度度数值。 在方法中，首先将"lane_border"参数中的几何信息转换成LineString类型的geom对象。然后判断geom对象中是否有...

可以换一种读取方式吗data = importdata('node_coordinates.txt'); nodeID = data.data(:,1); coordinates = data.data(:,2:4)

当然可以，这里使用MATLAB的 importdata 函数读取名为 "node_coordinates.txt" 的数据文件，并将第一列作为节点ID存储在 nodeID 变量中，将第二列到第四列作为节点坐标存储在 coordinates 变量中。代码如下： ...

class Point: def __init__(self, x, y): self.__x = x self.__y = y def __add__(self, other): x = self.__x + other.__x y = self.__y + other.__y return Point(x, y) def __sub__(self, other): x = self.__x - other.__x y = self.__y - other.__y return Point(x, y) def __mul__(self, a): x = self.__x * a y = self.__y * a return Point(x, y) def __truediv__(self, a): x = self.__x / a y = self.__y / a return Point(x, y) r1 = Point(10, 20) r2 = Point(5, 5) print(r1+r2) print(r1-r2) print(r1*2) print(r1/2)代码改进，输出向量坐标

x = self.__x + other.__x y = self.__y + other.__y return Point(x, y) def __sub__(self, other): x = self.__x - other.__x y = self.__y - other.__y return Point(x, y) def __mul__(self, a): x...

node_ID = load('node_coordinates.txt')(:,1); coordinates = load('node_coordinates.txt')(:,2:4);()-索引必须显示在索引表达式的最后。修改

node_data = load('node_coordinates.txt'); node_ID = node_data(:,1); coordinates = node_data(:,2:4); 在 MATLAB 中，索引必须显示在索引表达式的最后，所以需要先将整个 node_coordinates.txt 文件加载...

请详细解释下这段代码Rect<float> FaceTracker::GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const { std::vector<Rect<float>> faces = GetActiveFaceRectangles(); if (faces.empty()) { return Rect<float>(); } float min_x0 = 1.0f, min_y0 = 1.0f, max_x1 = 0.0f, max_y1 = 0.0f; for (const auto& f : faces) { min_x0 = std::min(f.left, min_x0); min_y0 = std::min(f.top, min_y0); max_x1 = std::max(f.right(), max_x1); max_y1 = std::max(f.bottom(), max_y1); } Rect<float> bounding_rect(min_x0, min_y0, max_x1 - min_x0, max_y1 - min_y0); VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active array: " << bounding_rect; // Transform the normalized rectangle in the active sensor array space to the // active stream space. const float active_array_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_array_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_array_dimension.height); const float active_stream_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.height); if (active_array_aspect_ratio < active_stream_aspect_ratio) { // The active stream is cropped into letterbox with smaller height than the // active sensor array. Adjust the y coordinates accordingly. const float height_ratio = active_array_aspect_ratio / active_stream_aspect_ratio; bounding_rect.height = std::min(bounding_rect.height / height_ratio, 1.0f); const float y_offset = (1.0f - height_ratio) / 2; bounding_rect.top = std::max(bounding_rect.top - y_offset, 0.0f) / height_ratio; } else { // The active stream is cropped into pillarbox with smaller width than the // active sensor array. Adjust the x coordinates accordingly. const float width_ratio = active_stream_aspect_ratio / active_array_aspect_ratio; bounding_rect.width = std::min(bounding_rect.width / width_ratio, 1.0f); const float x_offset = (1.0f - width_ratio) / 2; bounding_rect.left = std::max(bounding_rect.left - x_offset, 0.0f) / width_ratio; } VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active stream: " << bounding_rect; return bounding_rect; }

这段代码是一个类 FaceTracker 的成员函数 GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() 的实现。 该函数的作用是获取当前活动视频流中人脸的包围矩形，也就是所有人脸的最小矩形，返回一个 Rect<float> 类型的对象...

代码解析：class Multi_Scale_Fearue_Aggregation(nn.Module): # MSFA """ (img_width x img_height) Args: num_fiducial (int): Number of fiducial points of TPS-STN. TPS-STN的基准点数。 num_img_channel (int): Number of channels of the input image. 输入图像的通道数。 """ def __init__(self, num_img_channel,point_size,p_stride,num_map = 2): super().__init__() self.num_img_channel = num_img_channel self.point_x = point_size[1] self.point_y = point_size[0] self.tf_ratio = 4 self.conv = Encoder_Decoder_Feature_Extractor( in_channels=num_img_channel, num_channels = 64, stride = p_stride, u_channel = num_map, ) self.num_fiducial = self.point_y * self.point_x # count param self.count_param(self.conv,'Extractor') def count_param(self, model,name): print("{} have {}M paramerters in total".format(name,sum(x.numel() for x in model.parameters())/1e6)) def forward(self, batch_img): """ Args: batch_img (Tensor): Batch input image of shape :math:(N, C, H, W). Returns: Tensor: Predicted coordinates of fiducial points for input batch. The shape is :math:(N, F, 2) where :math:F is num_fiducial. """ logits = self.conv(batch_img) en_feat = logits['encoded_feature'] de_feat = logits['decoded_feature'] return {"de_feat": de_feat,"en_feat":en_feat}

这段代码定义了一个名为 Multi_Scale_Fearue_Aggregation 的神经网络模型，它继承自 PyTorch 的 nn.Module 类。该模型用于多尺度特征聚合，主要包括以下几个部分： - __init__ 函数用于初始化模型的参数。...

错误使用 load ASCII 文件 node_coordinates.txt 的行号 1 中的文本未知 “Node”。node_data = 负载（'node_coordinates.txt'）;node_ID = node_data（：，1）;坐标 = node_data（：，2：4）如何修改

这个错误是因为在您的 "node_coordinates.txt" 文件中第一行包含了 "Node" 这个单词，但是 load 函数默认假定第一行是数据而不是标题。可以通过两种方式解决这个问题： 1. 删除 "node_coordinates.txt" 文件中的第...

import pythoncom import win32com.client def selectObject(): polylineCoord = [] wincad = win32com.client.Dispatch("AutoCAD.Application") doc = wincad.ActiveDocument msp = doc.ModelSpace try: doc.SelectionSets.Item("SS1").Delete() except: print("Delete selection failed") slt = doc.SelectionSets.Add("SS1") doc.Utility.Prompt("请选择多段线，右键结束\n")#cad里显示的提示 slt.SelectOnScreen() if slt.Count == 0: doc.Utility.Prompt("未选择对象！\n") else: entity = slt[0] name = entity.EntityName for i in range(len(entity.Coordinates)): polylineCoord.append(round(entity.Coordinates[i])) # 坐标分组 polylineCoord = [polylineCoord[x:x+2] for x in range(0,len(polylineCoord),2)] print(polylineCoord) if name == 'main': selectObject()根据上述函数用python改成一个在cad点击后获得点坐标的函数，并打印出来

if slt.Count == 0: doc.Utility.Prompt("未选择对象！\n") else: entity = slt[0] name = entity.EntityName for i in range(len(entity.Coordinates)): polyline_coord.append(round(entity.Coordinates[i]...

for index, row in df.iterrows(): from_node_id = row['From Node ID'] to_node_id = row['To Node ID'] coords = row['Coordinates'] from_coord = coords[0] to_coord = coords[-1] result = result.append({'Node ID': from_node_id, 'latitude': from_coord[1], 'longitude': from_coord[0]}, ignore_index=True) result = result.append({'Node ID': to_node_id, 'latitude': to_coord[1], 'longitude': to_coord[0]}, ignore_index=True)

所以 from_coord 就是 coords 列表中的第一个元素，即起始坐标；to_coord 就是 coords 列表中的最后一个元素，即终止坐标。 在将结果存入 result DataFrame 中时，使用了 append() 方法。它会将新的行添加到 ...

程序提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改try: points3D = pd.read_csv('point_1.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') coordinates = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KDTree(points3D.iloc[:, :2].values) with open("result.txt", 'w', encoding='utf-8') as f1: for i in range(coordinates.shape[0]): x_axis_coord, y_axis_coord = coordinates.iloc[i, :2].values query_point = [x_axis_coord, y_axis_coord] dist, index = tree.query(query_point) f1.write(str(points3D.iloc[index, 0]) + " " + str(points3D.iloc[index, 1]) + " " + str(points3D.iloc[index, 2]) + " " + '\n')

这个错误提示意味着 unpack 的值太多了，期望的是两个值...如果有，你可以使用 x_axis_coord, y_axis_coord, _ = coordinates.iloc[i, :3].values 来跳过多余的值。如果你不需要这个值，你可以用任何变量名代替 _。

Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\test.py", line 4, in <module> a = LineString([(345855.517766788951121, 3449487.1722800610587)]) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\shapely\geometry\linestring.py", line 73, in __new__ geom = shapely.linestrings(coordinates) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\shapely\decorators.py", line 77, in wrapped return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\shapely\creation.py", line 120, in linestrings return lib.linestrings(coords, out=out, **kwargs) shapely.errors.GEOSException: IllegalArgumentException: point array must contain 0 or >1 elements

LineString 类的实例化需要传入一个坐标列表，每个坐标又是一个元组或列表，包含 x、y 坐标值，如下所示： python from shapely.geometry import LineString line = LineString([(345855.517766788951121, ...

# project states onto the main directions of the gradient updates using n samples over all steps starting from sample x # the directions are calculated using the last sample as a reference directions, state_ids, loss_coordinates = get_state_directions(states, n_states=10, start_from=0, reference_id=-1) # compute the losses over the main directions of the gradient updates x, y, Z, _ = get_loss_grid(net, data_loader, loss_fn, directions=directions, resolution=(20, 20), scale=loss_coordinates.abs().max().item()) # plot the landscape as a contour plot fig = plot_contour(np.copy(x), np.copy(y), np.copy(Z), scale=True) fig.add_traces(go.Scatter(x=np.copy(loss_coordinates[0].cpu().numpy()), y=np.copy(loss_coordinates[1].cpu().numpy()))) print('loss samples:', np.array(losses)[state_ids]) conf_pltly() init_notebook_mode(connected=False) iplot(fig)帮我完善这段代码

# project states onto the main directions of the gradient updates using n samples over all steps starting from sample x # the directions are calculated using the last sample as a reference directions,...

def trigger(self, detections: Detections) -> np.ndarray: """ Determines if the detections are within the polygon zone. Parameters: detections (Detections): The detections to be checked against the polygon zone Returns: np.ndarray: A boolean numpy array indicating if each detection is within the polygon zone """ clipped_xyxy = clip_boxes( boxes_xyxy=detections.xyxy, frame_resolution_wh=self.frame_resolution_wh ) clipped_detections = replace(detections, xyxy=clipped_xyxy) clipped_anchors = np.ceil( clipped_detections.get_anchor_coordinates(anchor=self.triggering_position) ).astype(int) is_in_zone = self.mask[clipped_anchors[:, 1], clipped_anchors[:, 0]] self.current_count = np.sum(is_in_zone) return is_in_zone.astype(bool)这个方法能用吗

3. get_anchor_coordinates 方法：确保您已经在 Detections 类中定义了这个方法或者从合适的库中导入了它。 4. mask 属性：确保在初始化 PolygonZone 对象时，已经为 mask 属性赋值了正确的二维布尔掩码...
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