df['Coordinates'] = df.apply(lambda row: extract_coordinates(row['LINESTRING()'], row['Vertex Count']), axis=1)

时间: 2023-11-05 11:04:54 浏览: 77
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NX二次开发UF-DISP-generate-texture-coordinates 函数介绍

这段代码是在对一个名为df的Pandas DataFrame对象进行操作。其中，apply()方法将一个函数应用于DataFrame的每一行或每一列，axis参数用于指定应用函数的方向，默认为0表示列方向，1表示行方向。 在这个例子中，lambda函数被应用于DataFrame的每一行，其中row代表每一行的数据。这个lambda函数的作用是从'LINESTRING()'和'Vertex Count'两列中提取出坐标信息，然后将其作为一列新的数据'Coordinates'加入到DataFrame中。 具体地，extract_coordinates()函数应该是自定义的一个函数，其作用是从'LINESTRING()'和'Vertex Count'两个参数中提取出坐标信息，并以一个元组的形式返回。然后，lambda函数将这个元组赋值给'Coordinates'列。
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if (polygon && polygon[0].coordinates) { //多个面 arrP = polygon.map((value: any) => { let pgon = { ...default_options, ...value } arrIds.push(pgon?.id) return pgon }) } else { //单个面 let pgon = { ...default_options } pgon.id = 'def_polygon_' + RandomUtil.getUUID(8) arrIds.push(pgon?.id) pgon.coordinates = polygon arrP.push(pgon) }

对于单个多边形的情况，它会创建一个默认的多边形配置 pgon，将 pgon.id 存入 arrIds 数组，将 polygon 存入 pgon.coordinates，最后将 pgon 存入 arrP 数组，并最终返回 arrP。 注意，这段代码...

masses.par_iter().for_each(|peak_times| { let now = std::time::Instant::now(); let mass_image = image::Image { tpx3_path: path.clone(), config: image::Config { peak_time: None, peak_time_window: 150_000, // +/- 150 ns ..config }, meta: image::Metadata { coordinates: image_data.meta.coordinates.clone(), dead_pixels: image_data.meta.dead_pixels.clone(), ..Default::default() },

- meta 字段是一个 image::Metadata 对象，其中 coordinates 字段和 dead_pixels 字段被设置为与 image_data.meta.coordinates 和 image_data.meta.dead_pixels 的克隆相同，其他字段使用默认值。...

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

为了输出向量坐标，我们可以在 Point 类中添加一个方法来返回坐标的元组，如下所示： python class Point: def __init__(self, x, y): ...print(r1/2).get_coordinates()) # 输出 (5.0, 10.0)

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)

这段代码是一个使用 Pandas 库中 DataFrame 的迭代器 iterrows() 迭代行的例子。它会遍历 DataFrame 中的每一行，然后从每一行中取出三个值：起始节点 ID、终止节点 ID 和坐标。然后将起始节点和终止节点的经度和...

def extract_coordinates(linestring, vertex_count): coords_str = linestring.replace("LINESTRING(", "").replace(")", "") coords_list = coords_str.split(", ") coords = [(float(coord.split()[0]), float(coord.split()[1])) for coord in coords_list] return coords[:vertex_count]

最后，函数返回前 vertex_count 个坐标元组。 需要注意的是，该函数假定输入的线串是符合标准的 WKT 格式，即以 "LINESTRING(" 开头，以 ")" 结尾，并用 ", " 分隔每个坐标元组。如果输入的线串格式不正确，函数...

yolov1的软件代码解读 class VOCDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, csv_file, img_dir, label_dir, S=7, B=2, C=20, transform=None): self.annotations = pd.read_csv(csv_file) self.img_dir = img_dir self.label_dir = label_

height = box class_label = int(class_label) # i,j represents the cell row and cell column i, j = int(self.S * y), int(self.S * x) x_cell, y_cell = self.S * x - j, self.S * y - i # width and height of...

result = pd.DataFrame(columns=['Node ID', 'latitude', 'longitude']) 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)

这代码的作用是将一个包含道路节点及其坐标信息的数据框（DataFrame）转换成一个新的数据框，其中每一行包含一个节点的ID、纬度和经度。具体来说，代码首先创建了一个名为result的空数据框，其中包含三列：Node ...

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)) })

这段代码的作用是将一个经纬度坐标系中的坐标值转换为另一种坐标系的坐标值，并将转换后的坐标值存储在数组arr中。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...

介绍这个函数的功能： def read_center_line(self): features = read_outputh_tiles_feature(self.output_path, "HADLane") lane_tree_list = [] for feature in features: geom = MyLine(coordinates=feature['geometry']['coordinates'], properties=feature["properties"]) line = geom.line_string line.drivetype = geom.properties["drivetype"] line.id = feature["properties"]["id"] lane_tree_list.append(line) self.center_line[feature["properties"]["id"]] = geom self.calculation_degree_per_meter(features[0]) self.lane_tree = STRtree(lane_tree_list)

这个函数的功能是读取地铁或高速公路的中心线数据，并将其保存到一个字典和一个空间索引树中。具体实现过程如下： 1. 调用read_outputh_tiles_feature函数读取中心线数据，返回一个包含多个中心线要素（features...

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')

可能的原因是在 coordinates.iloc[i, :2].values 这一行代码中，返回了三个或更多的值。你可以在这一行代码前面加上 print(coordinates.iloc[i, :2].values) 来查看这个数组的值，然后检查是否有多余的值。如果...

分析代码： def read_stop_line(self): features = load_data.load_json_file(self.all_Line_path)["features"] stop_polygon = [] pedestrian_crossing_polygon = [] for feature in features: if feature["properties"]["subtype"] == 101 or \ feature["properties"]["subtype"] == 105 or \ feature["properties"]["subtype"] == 104: my_polygon = MyPolygon(coordinates=feature["geometry"]["coordinates"][0], properties=feature["properties"]) my_polygon.temporary_properties = {} tree_polygon = my_polygon.polygon tree_polygon.id = feature["properties"]["id"] stop_polygon.append(tree_polygon) stop_line = LineString(fit_polygon(tree_polygon)) my_polygon.temporary_properties["line_string"] = stop_line self.stop_polygon[tree_polygon.id] = my_polygon elif feature["properties"]["subtype"] == 102: my_polygon = MyPolygon(coordinates=feature["geometry"]["coordinates"][0], properties=feature["properties"]) my_polygon.temporary_properties = {} tree_polygon = my_polygon.polygon tree_polygon.id = feature["properties"]["id"] pedestrian_crossing_polygon.append(tree_polygon) self.pedestrian_crossing[tree_polygon.id] = my_polygon self.stop_line_tree = STRtree(stop_polygon) self.pedestrian_crossing_tree = STRtree(pedestrian_crossing_polygon)

这段代码的作用是读取停车线的信息，并将其存储在适当的数据结构中。它首先通过调用 load_data.load_json_file() 函数加载 JSON 文件，其中包含了一些地图要素。然后，它会遍历每个要素，判断其 subtype 是否为 101...

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： ...
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