用python区分南北半球

可以通过判断纬度的正负来区分南北半球。如果纬度为正数，则表示该位置在北半球，如果纬度为负数，则表示该位置在南半球。

以下是一个简单的示例代码：

def hemisphere(latitude):
    if latitude >= 0:
        return "北半球"
    else:
        return "南半球"

使用示例：

>>> latitude = 40.7128
>>> hemisphere(latitude)
'北半球'

>>> latitude = -33.8688
>>> hemisphere(latitude)
'南半球'

相关问题

python识别南北半球

可以通过判断经度来识别南北半球。如果经度大于0，则属于北半球；如果经度小于0，则属于南半球。在 Python 中，可以使用以下代码来实现：

longitude = float(input("请输入经度："))

if longitude > 0:
    print("属于北半球")
else:
    print("属于南半球")

需要注意的是，这里假设输入的经度为浮点数，如果输入的是字符串，需要先进行类型转换。

用python引入国家南北半球数据

要引入国家南北半球数据，可以使用Python中的pandas库和GeoPy库来实现。首先，需要从GeoPy库中引入Nominatim类，用于通过地理位置名称获取经纬度信息。然后，可以使用pandas库中的read_csv函数读取包含国家名称和对应地理位置信息的CSV文件，将国家名称作为索引，再使用Nominatim类获取每个国家的经纬度信息，最后根据南北半球的经纬度范围，将每个国家分类到南北半球中。

以下是示例代码：

from geopy.geocoders import Nominatim
import pandas as pd

# 读取包含国家名称和地理位置信息的CSV文件
df = pd.read_csv('countries.csv', index_col='Country')

# 创建Nominatim类对象
geolocator = Nominatim(user_agent='my_app')

# 获取每个国家的经纬度信息
latitudes = []
longitudes = []
for country in df.index:
    location = geolocator.geocode(country)
    latitudes.append(location.latitude)
    longitudes.append(location.longitude)

# 将经纬度信息添加到DataFrame中
df['Latitude'] = latitudes
df['Longitude'] = longitudes

# 根据南北半球的经纬度范围，将每个国家分类到南北半球中
south_hemisphere = df[df['Latitude'] < 0]
north_hemisphere = df[df['Latitude'] >= 0]

print('南半球国家：')
print(south_hemisphere.index.tolist())

print('北半球国家：')
print(north_hemisphere.index.tolist())

请注意，这里的CSV文件需要自己准备，格式示例为：

Country,Latitude,Longitude
Australia,-25.7328874,134.4895631
Brazil,-10.3333333,-53.2
Canada,61.0666922,-107.9917071
...

其中，Latitude和Longitude分别为纬度和经度信息。