load lon load lat

这两个词一般指经度和纬度，是地理坐标系中的概念。经度（Longitude）是指一个地点距离本初子午线的角度，通常用东经和西经表示，取值范围为0°~180°和0°~(-180°)。纬度（Latitude）是指一个地点距离地球赤道的角度，通常用北纬和南纬表示，取值范围为0°~90°和0°~(-90°)。在地图上，经度和纬度可以确定地球上的任何一个位置。

相关问题

python 将一个xlsx文件中的QPE、lon、lat等构建成nc文件，其中QPE为变量，lon、lat为经纬度维度，time=202408201323

在Python中，你可以使用pandas和xarray结合openpyxl和netCDF4库来完成这样的转换。这里是一个示例代码片段：

import pandas as pd
import xarray as xr
import netCDF4
from openpyxl import load_workbook

# 1. 加载Excel文件中的数据
wb = load_workbook('input.xlsx')
sheet = wb.active
data_df = pd.DataFrame(sheet.values)

# 假设Excel的第一行是列名，提取经纬度和时间信息
columns = data_df.iloc[0]
QPE_data = data_df.iloc[1:, columns.get_loc('QPE')]
lat_data = data_df.iloc[1:, columns.get_loc('lat')]
lon_data = data_df.iloc[1:, columns.get_loc('lon')]
time = '202408201323'  # 假设固定的时间值

# 2. 构建xarray Dataset
data_array = QPE_data.to_numpy().reshape(len(lat_data), len(lon_data))
ds = xr.DataArray(data=data_array,
                  dims=['lat', 'lon'],
                  coords={'lat': lat_data.tolist(), 'lon': lon_data.tolist()},
                  attrs={'time': time})

# 3. 将xarray Dataset写入NetCDF文件
with netCDF4.Dataset('output.nc', 'w', format='NETCDF4') as nc_file:
    ds.to_dataset(name='QPE').to_netCDF(nc_file)

这段代码首先从Excel文件加载数据，然后根据提供的列名构建xarray DataArray，并设置好经纬度作为维度，时间作为属性。最后，它将这个DataArray写入一个新的NetCDF文件。

注意：你需要根据实际的Excel文件内容调整列名查找和数据处理部分。此外，如果时间不是固定的，需要从Excel或其他源获取并处理。

% matlab mobile传感器数据，从手机导入到本地即可 clear;close all;clc; load('sensorlog_20230601_123433.mat'); lat = Position.latitude; lon = Position.longitude; altitude = Position.altitude; timestamp = Position.Timestamp; spd = Position.speed; nums = length(lat); nBins = 10; binSpacing = (max(spd) - min(spd))/nBins; binRanges = min(spd):binSpacing:max(spd)-binSpacing; % 添加下确界 binRanges(end+1) = inf; % |histc| 确定值落入哪一个bin [~, spdBins] = histc(spd, binRanges); lat = lat'; lon = lon'; spdBins = spdBins'; % 创建一个地理形状矢量，该矢量将线段存储为features s = geoshape(); for k = 1:nBins % 保留与当前bin匹配的经纬度，其余部分保留为NaN，NaN为线段中的中断 latValid = nan(1, length(lat)); latValid(spdBins==k) = lat(spdBins==k); lonValid = nan(1, length(lon)); lonValid(spdBins==k) = lon(spdBins==k); % 保留从当前速度bin转换到另一个速度bin后出现的经纬度使路径连续 transitions = [diff(spdBins) 0]; insertionInd = find(spdBins==k & transitions~=0) + 1; % 预分配空间并插入额外的经纬度 latSeg = zeros(1, length(latValid) + length(insertionInd)); latSeg(insertionInd + (0:length(insertionInd)-1)) = lat(insertionInd); latSeg(~latSeg) = latValid; lonSeg = zeros(1, length(lonValid) + length(insertionInd)); lonSeg(insertionInd + (0:length(insertionInd)-1)) = lon(insertionInd); lonSeg(~lonSeg) = lonValid; % 将经纬度线段添加到地理形状矢量 s(k) = geoshape(latSeg, lonSeg); end wm = webmap('World Imagery'); mwLat = 26.053376; mwLon = 119.187501; name = 'School'; iconDir = fullfile(matlabroot,'toolbox','matlab','icons'); iconFilename = fullfile(iconDir, 'fzu.png'); wmmarker(mwLat, mwLon, 'FeatureName', name, 'Icon', iconFilename); colors = autumn(nBins); wmline(s, 'Color', colors, 'Width', 5); wmzoom(16);

这段代码是MATLAB代码，主要是对手机传感器数据进行处理，并将处理结果在地图上进行可视化。具体来说，代码的主要步骤如下：

1. 从.mat文件中加载传感器数据，包括经度、纬度、海拔、时间戳和速度等信息。

2. 将速度值分成10个区间（即10个速度bin），并将每个速度bin对应的经纬度信息存储到一个地理形状矢量中。

3. 使用WebMap工具箱创建一个地图窗口，并在地图上添加一个标记点（即指定坐标位置并添加一个图标）。

4. 将每个速度bin对应的经纬度线段在地图上显示出来，并使用不同的颜色进行区分。

总的来说，这段代码演示了如何使用MATLAB处理传感器数据，并将处理结果在地图上进行可视化，可以用于分析移动设备的行为轨迹以及移动性能等方面的研究。