max_lat = result['latitude'].max() min_lat = result['latitude'].min() max_lon = result['longitude'].max() min_lon = result['longitude'].min()

时间: 2023-06-12 15:06:01 浏览: 76
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Long-Lat.rar_lat lo_long l

这段代码是用来计算给定数据集中纬度和经度的最大值和最小值的。具体来说，它将数据集中的纬度和经度分别存储在result['latitude']和result['longitude']中，然后使用max()和min()函数来计算它们的最大值和最小值。最终结果将存储在max_lat、min_lat、max_lon和min_lon变量中。这些值通常用于可视化地图或计算地理距离等应用程序中。
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Python库 | lat_lon_parser-1.2.0.tar.gz

资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：lat_lon_parser-1.2.0.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

优化这段代码：import math # 定义一个测试栅格划的经纬度 test_lon = 114 test_lat = 22.5 # 划定栅格划分范围 min_lon = 113.75194 max_lon = 114.624187 min_lat = 22.447837 max_lat = 22.864748 # 定义栅格大小(单位m) accuracy = 500 # 计算栅格的经纬度增加量大小 delta_lon = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004 * math.cos((min_lat + max_lat) * math.pi / 360)) delta_lat = accuracy * 360 / (2 * math.pi * 6371004) # 计算栅格的经纬度编号 lon_col = (test_lon - (min_lon - delta_lon / 2)) // delta_lon lat_col = (test_lat - (min_lat - delta_lat / 2)) // delta_lat # 计算栅格的中心点经纬度 half_delta_lon = delta_lon / 2 half_delta_lat = delta_lat / 2 hb_lon = lon_col * delta_lon + min_lon - half_delta_lon hb_lat = lat_col * delta_lat + min_lat - half_delta_lat print(lon_col, lat_col, hb_lon, hb_lat, delta_lon, delta_lat)

latitude_index = np.arange(min_latitude, max_latitude, delta_lat) lon_col = np.digitize(lon, longitude_index) - 1 lat_col = np.digitize(lat, latitude_index) - 1 # 计算栅格的中心点经纬度 half_...

years = np.arange(1979, 2020, 1) year_str = [str(i) for i in years] x_min = 70 x_max = 140 y_min = 10 y_max = 55 grid_lon = np.arange(x_min, x_max+1, 1.0) grid_lat = np.arange(y_min, y_max+1, 1.0) nyears = years.shape[0] nlon = grid_lon.shape[0] nlat = grid_lat.shape[0] total_grid_data = np.zeros((nyears, nlat, nlon), dtype=float) i = 0 for year in year_str: f_path = r'E:\gra_thesis\sum_pre_data_new/AMJ_pre_data/'+year+'_AMJ_sumPre.xlsx' df = pd.read_excel(f_path) df = df.dropna(axis=0) lon = df['X'] lat = df['Y'] data= df['总降水量'] Krin = pykrige.OrdinaryKriging(lon, lat, data, variogram_model="gaussian", nlags=6) grid_data, ssl = Krin.execute('grid', grid_lon, grid_lat) grid_data = np.array(grid_data) total_grid_data[i, :, :] = grid_data i = i + 1 # %% # # save data data_nc = xr.Dataset( { "precip":(("time", "lat","lon"), total_grid_data) }, coords={ "time":years, "lat":grid_lat, "lon":grid_lon, } ) data_nc.attrs["long_name"] = "total_grid_precip" data_nc.to_netcdf("E:"+"JJA_pre_total_precip.nc") 解释这段代码i

grid_lon变量和grid_lat变量分别是经度和纬度序列。nyears、nlon和nlat是计算数组维度的变量。total_grid_data是三维数组，用于存储地理数据的插值结果。代码使用了pykrige包进行插值，其中OrdinaryKriging()函数是...

import folium from folium.plugins import HeatMap import pandas as pd def draw_map(): # 读取txt文件 df = pd.read_table('file.txt') # 将数据保存为csv文件 data = df.to_csv('file.csv') # 获取经纬度范围 min_lat, max_lat = data['lat'].min(), data['lat'].max() min_lng, max_lng = data['lng'].min(), data['lng'].max() # 创建地图对象 m = folium.Map(location=[(min_lat + max_lat) / 2, (min_lng + max_lng) / 2], zoom_start=12) # 添加热力图层 HeatMap(data[['lat', 'lng']].values.tolist(), radius=10).add_to(m) # 保存地图 m.save('map.html')

然后，通过对数据进行分析，获取了经纬度的最小值和最大值，分别存储在 min_lat、max_lat、min_lng 和 max_lng 变量中。 接着，通过 folium.Map() 函数创建一个地图对象，设置地图的中心位置为经纬度范围...

arrivals = model.get_pierce_points_geo(src_latitude, src_longitude, depth_in_km=10.0, dest_lat=sta_latitude, dest_lon=sta_longitude, phase_list=["P"])

- dest_lat：目标点（即台站）的纬度 - dest_lon：目标点的经度 - phase_list：要计算的震相列表，例如 "P"、"S" 等 函数的返回值是一个包含多个 Arrival 对象的列表，其中每个 Arrival 对象表示一条从...

G = ox.graph_from_bbox(max_lat, min_lat, max_lon, min_lon, network_type='all_private', simplify=False)

其中，max_lat 和 min_lat 是矩形框的纬度上下限，max_lon 和 min_lon 是矩形框的经度上下限。network_type 参数指定了要获取的道路类型，all_private 表示获取所有道路类型，包括私有道路。simplify ...

ss_147=np.zeros((147,147)) pi=3.14159265 R=6.37e6 for ilat in range(0,128): for ilon in range(0,512): delta_lat=lat[ilat]-lat_t delta_lon=lon[ilon]-lon_t distance=(delta_lat*R*math.pi/180.)**2 + (delta_lon*R*math.cos(lat[ilat]*math.pi/180.)*math.pi/180.)**2 # print(distance) dmin=np.where(distance==np.min(distance)) latind_min=dmin[0] lonind_min=dmin[1] # print(latind_min,lonind_min) # print(pre_147[latind_min,latind_min],pp[ilat,ilon]) ss_147[latind_min,lonind_min]=s[ilat,ilon]+ss_147[latind_min,lonind_min]

distance = (delta_lat * R * math.pi / 180.)**2 + (delta_lon * R * math.cos(lat[ilat] * math.pi / 180.) * math.pi / 180.)**2 dmin = np.unravel_index(np.argmin(distance), distance.shape) latind_min...

ss_147=np.zeros((147,147)) pi=3.14159265 R=6.37e6 for ilat in range(0,128): for ilon in range(0,512): delta_lat=lat[ilat]-lat_t delta_lon=lon[ilon]-lon_t distance=(delta_latRmath.pi/180.)**2 + (delta_lonRmath.cos(lat[ilat]*math.pi/180.)*math.pi/180.)**2 # print(distance) dmin=np.where(distance==np.min(distance)) latind_min=dmin[0] lonind_min=dmin[1] # print(latind_min,lonind_min) # print(pre_147[latind_min,latind_min],pp[ilat,ilon]) ss_147[latind_min,lonind_min]=s[ilat,ilon]+ss_147 之后如何计算格点累加的区域平均python

distance = (delta_lat * R * math.pi / 180.)**2 + (delta_lon * R * math.cos(lat[ilat]*math.pi/180.) * math.pi / 180.)**2 dmin = np.where(distance == np.min(distance)) latind_min = dmin[0] lonind_...

class XFAIUI: def __init__(self, app_id, api_key): self.app_id = app_id self.api_key = api_key self.url = "http://openapi.xfyun.cn/v2/aiui" self.aue = "raw" self.auth_id = "" self.data_type = "text" self.sample_rate = "16000" self.scene = "main" self.result_level = "complete" self.lat = "39.938838" self.lng = "116.368624" self.aiui_headers = { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8", "Accept": "application/json" }auth_id應該要填什麽

auth_id是用于标识请求的唯一ID，可以填写任意字符串，但建议填写一个具有唯一性的字符串，例如一个UUID。这个字符串在后续的请求中必须保持一致，否则会被认为是新的请求。可以使用Python的uuid库来生成一个UUID，...

Read Spd Begin... The memory on CH :1 are different! N: pre svc call fun = 0xc2000f04 -- pm-1 = 0, pm-2 = 29819750, pm-3 = 0 N: ddr fun = 0x0 -- pm = 0x29819750, pm2 = 0x0 N: parameter mcu: v0.5 Mcu Start Work ... get_clocks_value: scpi send command start: 0x10 scpi send command success get clocks = 533 MHZ pll_scp_num = 8 Lmu Freq = 1066Mhz ch = 0 parameter set ch closed! DIMM Don't Probed! ch = 1 the dimm info is from uboot... Dimm_Capacity = 8GB Mcu Channel 1 AES configuration begin... AES bypass end... TZC configuration begin... TZC bypass end... use_0x14 == 0xb0100 ctl_cfg_begin...... pi_cfg_begin...... phy_cfg_begin...... fast mode caslat = 15 wrlat = 14 tinit = 856000 r2r_diffcs_dly = 4 r2w_diffcs_dly = 5 w2r_diffcs_dly = 3 w2w_diffcs_dly = 7 r2w_samecs_dly = 4 w2r_samecs_dly = 0 r2r_samecs_dly = 0 w2w_samecs_dly = 0 ch 1 adapter_alg -- 0-0-0-0-0-0-0 rtt_wr = dis rtt_park = 80ohm ron = 34ohm val_cpudrv = 34 rtt_nom = 48ohm val_cpuodt = 48 vref_dev = 10 vrefsel = 0x45 dq_oe_timing = 0x42 rank_num_decode = 1 set phy_indep_init_mode set pi_dram_init_en set_pi_start & ctl_start...... wait init complete...... init complete done...... wait complete done...... rddqs_lat = 0x2 tdfi_phy_rdlat = 0x1f begin software ntp training... rank_num: 0 phy_write_path_lat_add =-1-1-1-1-1-1-1-1-1 phy_write_path_lat_add = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 phy_write_path_lat_add = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 phy_write_path_lat_add = 2 2 2 2 2 2 2 2 2 phy_write_path_lat_add = 3 3 3 3 3 3 3 3 3 phy_write_path_lat_add = 4 4 4 4 4 4 4 4 4 rank 0 wdqlvl! r2r_diffcs_dly = 4 r2w_diffcs_dly = 7 w2r_diffcs_dly = 4 w2w_diffcs_dly = 6 r2w_samecs_dly = 5 rank 0 ch 1 training fail

根据您提供的信息，似乎是内存训练过程中出现了错误。错误信息中指出了CH1内存信息不同的问题，以及训练过程中的一些参数和配置。其中，"Mcu Channel 1 AES configuration begin... AES bypass end......

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

std::cout << "lat_0=" << lat << " lon_0=" << lon ; } return 0; } 输出结果为： lat_0=49 lon_0=8 其中正则表达式的含义为： - lat_0= 匹配字符串 "lat_0=" - (-?\\d+(?:\\.\\d+)?(?:[eE]...

import numpy as np # 定义地球椭球体参数 a = 6378137.0 # 长半轴，单位：米 f = 1 / 298.257223563 # 扁率 b = a * (1 - f) # 短半轴，单位：米 e2 = 1 - (b ** 2) / (a ** 2) # 第一偏心率的平方 # 大地坐标到地心直角坐标的转换 def geodetic_to_ecef(lat, lon, h): lat_rad = np.deg2rad(lat) lon_rad = np.deg2rad(lon) N = a / np.sqrt(1 - e2 * np.sin(lat_rad) ** 2) x = (N + h) * np.cos(lat_rad) * np.cos(lon_rad) y = (N + h) * np.cos(lat_rad) * np.sin(lon_rad) z = (N * (1 - e2) + h) * np.sin(lat_rad) return x, y, z # 地心直角坐标到大地坐标的转换 def ecef_to_geodetic(x, y, z): p = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2) lon_rad = np.arctan2(y, x) lat_rad = np.arctan2(z, p * (1 - e2)) # 使用迭代法求解大地纬度 while True: N = a / np.sqrt(1 - e2 * np.sin(lat_rad) ** 2) h = p / np.cos(lat_rad) - N new_lat_rad = np.arctan2(z, p * (1 - e2 * N / (N + h))) if np.abs(new_lat_rad - lat_rad) < 1e-12: break lat_rad = new_lat_rad lat = np.rad2deg(lat_rad) lon = np.rad2deg(lon_rad) return lat, lon, h

2. 实现了从大地坐标系转换到地心直角坐标系的函数 geodetic_to_ecef，输入参数为大地纬度 lat、大地经度 lon 和高程 h，输出参数为在地心直角坐标系下的 x、y、z 坐标。 3. 实现了从地心直角坐标系转换到大地坐标...

import pyowm import datetime # 获取当前时间 now = datetime.datetime.now() # 获取上个月的时间 last_month = now.replace(month=now.month-1) # 初始化OpenWeatherMap对象 owm = pyowm.OWM('cff205d4bc569aaffdb80114250e52df') # 把'your-api-key'替换成你的API Key # 获取上个月的天气情况 mgr = owm.weather_manager() observation = mgr.weather_at_place('Shanghai') date_obj = datetime.datetime(last_month.year, last_month.month, 1) one_call = mgr.one_call(lat=observation.weather.location.lat, lon=observation.weather.location.lon, dt=date_obj.timestamp(), exclude='current,minutely,hourly,alerts') condition = one_call.forecast_daily[0].status print('上个月的天气情况是：', condition)被返回'Weather' object has no attribute 'location'

根据您提供的代码，问题可能出在以下这行代码： observation = mgr.weather_at_place('Shanghai') 在这里，observation对象是通过mgr.weather_at_place()方法获取的，但是您并没有指定获取的是哪个...

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

indian_ocean = ds.sel(latitude=SLICE_IO_LATITUDE, longitude=SLICE_IO_LONGITUDE).t.interp(level=LEVEL) south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp...

# index=np.where((gcp_lat >= lat_range[0])*(gcp_lat <= lat_range[1])* (gcp_lon >= lon_range[0])*(gcp_lon <= lon_range[1])) # if np.isnan(index).size != 0: # gcp_lat_range=gcp_lat[index] # gcp_lon_range=gcp_lon[index] # gcp_hgt_range=gcp_hgt[index]

- 使用 index 的值作为索引，从 gcp_lat 中提取满足条件的数据，并保存在名为 gcp_lat_range 的变量中。 - 使用同样的索引，从 gcp_lon 中提取满足条件的数据，并保存在名为 gcp_lon_range 的变量中。 ...

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

s = "+lat_0=4.9000000000000000e+1 +lon_0=8.0000000000000000e+0" pattern = r"\d+\.\d+e[+-]\d+" matches = re.findall(pattern, s) print(matches) 输出结果为： ['4.9000000000000000e+1', '8....

print((max_lat - min_lat), (max_lon - min_lon), (max_lon - min_lon)/(max_lat - min_lat))

(max_lat - min_lat)表示纬度的跨度，(max_lon - min_lon)表示经度的跨度，(max_lon - min_lon)/(max_lat - min_lat)表示经度跨度与纬度跨度的比值。 这个比值可以用来判断地图的长宽比例，以及地图上的点在经度和...

C++98和C++03 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

std::string input = "+lat_0=4.9000000000000000e+1 +lon_0=8.0000000000000000e+0"; std::regex pattern("\\+lat_0=([\\d\\.e\\+\\-]+) \\+lon_0=([\\d\\.e\\+\\-]+)"); std::smatch match; if (std::regex_...

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资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律，并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型，该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据，其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中，模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据，其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习，而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库： 1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。 2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中，Python可以贯穿始终，从数据采集到模型部署，Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化，机器学习的应用领域也在不断扩大，从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案

![【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案](https://static.coggle.it/diagram/Wf_r5VcFBgABR93J/thumbnail?mtime=1510053270529) # 摘要 本文首先介绍wc命令的基本使用和功能，旨在为读者提供一个理解文本行、单词、字节统计的基础。随后，深入探讨了wc命令的高级用法，包括对多个文件的统计与比较，与其他工具如grep和awk的结合使用，以及通过管道实现的高效数据处理。文章第三部分关注wc命令的性能优化和实用技巧，包括提升效率的执行方法和解决常见使用问题的策略。最后，文章探索了wc命令的替代工具与功
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python编写一个程序，使得根据输入的起点和终点坐标值计算出坐标方位角

在Python中，我们可以使用Haversine公式来计算两个经纬度之间的方位角。首先，你需要安装`geopy`库，它提供了一个方便的方式来处理地理位置相关的操作。如果你还没有安装，可以使用`pip install geopy`命令。 下面是一个简单的示例程序，用于计算两个点之间的方位角： ```python from math import radians, cos, sin, asin, sqrt from geopy.distance import distance def calculate_bearing(start_point, end_point): # 将坐标转换