python读取经纬度计算中心点

可以使用第三方库geopy来计算经纬度的中心点。具体的实现方法可以参考以下代码：

from geopy import Point, distance

# 构造经纬度列表
locations = [(39.908722, 116.397499), (39.908722, 116.397601), (39.908822, 116.397499)]

# 计算中心点
center = Point(sum([Point(location) for location in locations])/len(locations))

# 打印结果
print(center.latitude, center.longitude)

这段代码可以计算出给定经纬度列表的中心点，其中所使用的geopy库提供了方便的点与距离计算功能。

相关问题

python读文件计算中心坐标

在Python中，你可以通过内置的`csv`模块或者`pandas`库来读取文件，然后计算数据集中点的中心坐标（通常是平均值）。这里我们假设你有一个包含经纬度或其他二维坐标的文件，例如CSV格式：

import csv

# 读取CSV文件
with open('filename.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = [row for row in reader]  # 读取所有行到列表中，每行作为一个子列表

# 数据预处理（如果数据不是直接的坐标，需要转换）
coordinates = [(float(row[0]), float(row[1])) for row in data[1:]]  # 假设前两列是坐标

# 计算中心坐标（平均值）
center_x = sum(x for x, _ in coordinates) / len(coordinates)
center_y = sum(y for _, y in coordinates) / len(coordinates)

center_coordinate = (center_x, center_y)

print(f"中心坐标为: ({center_x}, {center_y})")

如果你的数据存储在其他格式如JSON、Excel等，相应的库（如`json`, `pandas`等）的加载函数会有所不同。

python按经纬度绘制盐湖城犯罪图

好的，我了解了。要按照经纬度绘制盐湖城犯罪图，可以使用Python的Pandas和folium库。

首先，需要使用Pandas读取盐湖城犯罪数据集，该数据集可以从https://www.kaggle.com/mrmorj/data-analysis-on-salt-lake-city-crime-data获取。读取数据集后，可以使用Pandas和Numpy对数据进行处理，筛选出所需的数据，并对数据进行清洗、格式化等操作。

然后，使用folium库创建地图对象，设置地图中心经纬度和缩放级别。使用folium.CircleMarker()方法在地图上绘制标记点，每个标记点代表一个犯罪案件。可以根据案件的经纬度、案件类型、日期等信息设置标记点的颜色、大小、弹出窗口内容等属性。最后，使用地图对象的save()方法保存地图到本地。

以下是一个简单的示例代码，可以绘制盐湖城犯罪图：

import pandas as pd
import numpy as np
import folium

# 读取盐湖城犯罪数据集
crime_data = pd.read_csv('SLC Crime Data.csv')

# 筛选出所需数据
selected_data = crime_data[['latitude', 'longitude', 'offense_type', 'date']]

# 对数据进行清洗、格式化等操作
...

# 创建地图对象，设置中心经纬度和缩放级别
map_osm = folium.Map(location=[40.7608, -111.8910], zoom_start=12)

# 在地图上绘制标记点
for index, row in selected_data.iterrows():
    folium.CircleMarker(location=[row['latitude'], row['longitude']],
                        radius=5,
                        color=get_color(row['offense_type']),
                        fill=True,
                        fill_color=get_color(row['offense_type']),
                        fill_opacity=0.7,
                        popup='<b>Offense Type:</b> ' + row['offense_type'] + '<br><b>Date:</b> ' + row['date']
                       ).add_to(map_osm)

# 保存地图
map_osm.save('crime_map.html')

在这个示例中，我们首先读取盐湖城犯罪数据集，并筛选出所需的数据。然后创建地图对象，设置中心经纬度和缩放级别。接着使用for循环遍历所有数据，对每个数据绘制一个标记点，并设置标记点的颜色、大小、弹出窗口内容等属性。最后使用map_osm.save()方法保存地图。

在生成的crime_map.html文件中，可以看到绘制了盐湖城犯罪图，每个标记点代表一个犯罪案件，颜色、大小、弹出窗口内容等属性根据案件类型、日期等信息设置。