新普金娱乐网址


一块作业网产品分析报告

LiveCharts文档-3从头-4可用的图形

职场人的两极分化:人才求之不得、争相追逐;庸才避之不及、弃之若履

  • 十二月 27, 2018
  • 地理
  • 没有评论

观念的商业环境,由于行业与地理的天然屏障,各个行业,各地公司,守着团结的一亩三分地,过着自己的日子,固然互相之间的局面也有大小,盈利水平也有高低,可是大者往往不至垄断,小者也不至饿死。

仿射变换

GeoSeries.rotate(self,angle,origin='center',use_radians=False)

旋转GeoSeries的坐标。

GeoSeries.scale(self,xfact=1.0,yfact=1.0,zfact=1.0,origin='center')

沿着(x,y,z)上各个方向的尺寸缩放几何图形。

GeoSeries.skew(self,angle,origin='center',use_radians=False)

按角度沿着x和y维剪切/倾斜几何图形。

GeoSeries.translate(self,angle,origin='center',use_radians=False)

转变GeoSeries的坐标。

而能力平庸者,同样是一体,从内到外,从办事屡历到行动谈吐,全部让你感觉十分两难。面试交谈往往还没能举行几分钟,就曾经不能继续举行下去,因为实际没什么可聊的。最要紧的是,面试停止,应聘者还会谨慎地代表,现在做事不佳找,能不可以给个空子。

GeoPandas 使用手册

GeoPandas实现了多少个关键的数据结构,GeoSeries和GeoDataFrame。它们分别是pandas中Series和DataFrame的子类。

对于有所职场人而言,职场一向都未曾安逸二字可言。有的只是逆水行舟,不进则船毁人亡。只有你站旅长台的那一刻,你才能领悟为将者的视野;只有当您手持帅印的那一天,你才能领会为甩者的布局。而如果您一世为兵,抱歉,这人间所有繁华美好,或许都将与您无关。

构造方法(*且**这样*

GeoSeries.buffer(distance,resolution=16)

返回几何图形的一个GeoSeries,他表示每个几何对象在给定的距离内的所有点。

GeoSeries.convex_hull

当对象的点多于三个的时候,``返回表示每个对象所有点的最小凸包多边形的一个GeoSeries;只有两个点的时候,凸包变成了线串;只有一个点的时候,就是当个点。

GeoSeries.envelope

返回几何图形的一个GeoSeries,它表示包含其它对象的点或者最小矩形(边平行于坐标轴)。注:即包络线

GeoSeries.simplify(tolerance,preserve_topology=True)

返回包含每个对象简化表示的一个GeoSeries。

负责招聘面试的心上人对我说,我这多少个同情这么些人,可是我却没办法给他俩那一个时机。因为自己相当精晓,他们的能力不足以承担这份工作的权责。我的干活职责,首先是对自家所在的店堂背负,我索要经过我招聘进集团的人,可以为商家创办价值,而不是变成公司的负担与麻烦。

描述

GeoPandas
的目标是在Python下更易于处理地理数据。它整合了pandas和shaply的效果,提供在pandas下的长空操作和shapel下高层次的处理多几何构型的接口。GeoPandas
允许你很容易的用Python举行操作,不然的话,你将不得不用一个空中数据库去处理,如PostGIS。

图片 1

  GeoPandas是一个开源项目,它的目的是驱动在Python下更便于的拍卖地理空间数据。GeoPandas扩张了pandas的数据类型,允许其在几何类型上拓展空间操作。几何操作由 shapely实施。 GeoPandas进一步依靠于 fiona展开文件存取和 descartes ,matplotlib 举行绘图。

小心朋友的营业所最近正在招聘,他向本人讲述了近来一段时间的招聘心得。对此深有感触的永不只是只有她,同时也包括小心。

译自GeoPandas 0.1.0
文档
(原版译著,有不当欢迎交流,转载请注解)

他对自家说,就像近日公司里的员工一样,收入最高者与获益最低者差异能落得十倍甚至更多。能力最强的,可以以一当五,那么些五仍然中间能力水平的职工。而一旦是力量再差些的员工,能力最强者几乎是要以一当十了。这对于领导而言,不得不说是一种挑战。

安装

笔者如今的发现版本是0.1,安装,可以采纳pip或easy_install:

 pip install geopandas

你也得以经过克隆 GitHub上的堆栈去安装新型的开发版本,命令脚本如下:

git clone https://github.com/geopandas/geopandas.git
cd geopandas
python setup.py install

无异于也可以在PyPI上安装新型的可用开发版本,使用pip,加上–pre安装1.4要么更高的版本,或者直接运用pip从GitHub仓库中安装:

pip install git+git://github.com/geopandas/geopandas.git

而还要,三家的良性循环,却可能是行业内其他商家的恶性循环:市场份额萎缩,营收水平降低,员工收入降低,优异员工离开,公司竞争力进一步回落,市场份额进一步萎缩。

一元谓词操作

GeoSeries.is_empty

返回一个布尔型的Series,对于一个空的几何图形,该值就为True。

GeoSeries.is_ring

返回一个布尔型的Series,对于闭合的要素,该值就为True。

GeoSeries.is_simple

返回一个布尔型的Series,如果几何体自身不交叉,该值就为True(仅对线串--LineStrings和线环--LineRings有意义)。

GeoSeries.is_valid

返回一个布尔型的Series,如果几何体是有效的,该值就为True。

一心网:以后职场中,人与人中间的竞争,或许将不再像先天这么,你工资五千,她工资八千,他工资一万。而是另一种可能,就是他工资两万,他工资三万,而你,甚至找不到办事。

二元谓词操作

GeoSeries.almost_equals(other**[,decimal=6])**“

返回一个布尔型的Series对象,如果在指定的小数位精度下,每个对象所有点与其他对象大致相等,该值就为True(可见equals())。

``GeoSeries.contains(other**)**

返回一个布尔型的Series,如果每个对象的内部包含其他对象的内部和边界,并且它们的边界不相接,该值为True。

GeoSeries.crosses(other**)“**

返回一个布尔型的Series,如果每个对象的内部与其他对象的内部相交但不包含,并且相交的部分小于这两个相交对象自身,该值为True。

GeoSeries.disjoint(other**)“**

返回一个布尔型的Series,如果每个对象的边界和内部与其他对象的边界和内部都不相交,该值为True。

GeoSeries.equals(other**)“**

返回一个布尔型的Series,如果几何对象集合的边界,内部,外部都与其他几何对象一样,该值为True。

GeoSeries.intersects(other**)“**

返回一个布尔型的Series,如果每个对象的边界和内部以其它任何形式与其他对象相交,该值为True。

GeoSeries.touches(other**)“**

返回一个布尔型的Series,如果对象与其他对象至少有一个点相同,且它们的内部任何部分都不相交,该值为True。

GeoSeries.within(other**)“**

返回一个布尔型的Series, 假如每个对象的境界和中间只与此外对象的里边相交(不包括边界和表面),该值为True(与contains()方法相反)。

在小心看来,完全有这种可能。

Geopandas函数

GeoSeries.geocode.``geocode(strings,provider=’googlev3′,**kwargs)**“**

对字符串列表进行地理编码,返回一个GeoDataFrame,它包含在geometry列生成的点。可用的提供者有googlev3,bing,google,yahoo,mapquest和``openmapquest,**kwargs将作为参数传递给适当的地理编码器。

  需要运用geopy。请咨询拔取的提供商的劳务条款。

只是互联网,通过即时性的音信流通,将商业竞争关系再度开展了定义,即赢家通吃形式:参与竞争的店铺,最后往往有且只有一家可以得以幸存,并且以垄断性的范畴,通吃任何行业内的买主与净利润。

集合理论方法

GeoSeries.boundary

返回一个低维对象每个几何体的边界集合的GeoSeries。

GeoSeries.centroid

返回表示几何重心点的一个GeoSeries。

GeoSeries.difference(other)

返回每个几何体不在其他对象中的点的一个GeoSeries。

GeoSeries.intersection(other)

返回每个几何对象与其他几何对象相交的一个GeoSeries。

GeoSeries.symmetric_difference(other)

返回一个GeoSeries,它表示每个几何对象中的点不在其他几何对象中,同时其他几何对象中的点也不在这个几何对象中的部分(注:对称差异)。

GeoSeries.union(other)

返回每个几何对象与其他几何对象联合的一个GeoSeries。

胜利者通吃的竞争情势下,意味着各行各业的小买卖布局与布局将暴发猛烈变动。像过去那么,你在A地,我在B地,我们是同行,且同样岗位,收入同时都很高的概率,将会持续回落。原因在于,这种职场生存形式背后所依托的,正是传统行业下,相隔两地公司的相间效应。由于个别只针对自己所在区域市场的主顾,那么只要该区域消费者的经济水平全体较高,那么公司的净利润就将可以得以维系,员工的收入也就会上涨。

示例

>>> p1 = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1)])
>>> p2 = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)])
>>> p3 = Polygon([(2, 0), (3, 0), (3, 1), (2, 1)])
>>> g = GeoSeries([p1, p2, p3])
>>> g
0    POLYGON ((0.0000000000000000 0.000000000000000...
1    POLYGON ((0.0000000000000000 0.000000000000000...
2    POLYGON ((2.0000000000000000 0.000000000000000...
dtype: object

 图片 2

一对地理操作重回标准的pandas对象。一个GeoSeries对象的area属性将会回来一个pandas.Series,它富含GeoSeries中每一项的面积.

>>> print g.area
0    0.5
1    1.0
2    1.0
dtype: float64

任何操作重临GeoPandas对象:

>>> g.buffer(0.5)
Out[15]:
0    POLYGON ((-0.3535533905932737 0.35355339059327...
1    POLYGON ((-0.5000000000000000 0.00000000000000...
2    POLYGON ((1.5000000000000000 0.000000000000000...
dtype: object

图片 3

GeoPandas对象能后绘制这多少个图像。GeoPandas 使用descartes ,用matplotlib库绘制。为生育我们的GeoSeries图形,使用以下命令:

>>> g.plot()

GeoPandas也落实了代表构造函数,可以读取被fiona辨认的格式。为读取包含伦敦城镇文书(file
containing the boroughs of New York
City
):

>>> boros = GeoDataFrame.from_file('nybb.shp')
>>> boros.set_index('BoroCode', inplace=True)
>>> boros.sort()
>>> boros
               BoroName    Shape_Area     Shape_Leng  \
BoroCode
1             Manhattan  6.364422e+08  358532.956418
2                 Bronx  1.186804e+09  464517.890553
3              Brooklyn  1.959432e+09  726568.946340
4                Queens  3.049947e+09  861038.479299
5         Staten Island  1.623853e+09  330385.036974

                                                   geometry
BoroCode
1         (POLYGON ((981219.0557861328125000 188655.3157...
2         (POLYGON ((1012821.8057861328125000 229228.264...
3         (POLYGON ((1021176.4790039062500000 151374.796...
4         (POLYGON ((1029606.0765991210937500 156073.814...
5         (POLYGON ((970217.0223999023437500 145643.3322...

图片 4

>>> boros['geometry'].convex_hull
0    POLYGON ((915517.6877458114176989 120121.88125...
1    POLYGON ((1000721.5317993164062500 136681.7761...
2    POLYGON ((988872.8212280273437500 146772.03179...
3    POLYGON ((977855.4451904296875000 188082.32238...
4    POLYGON ((1017949.9776000976562500 225426.8845...
dtype: object

图片 5

为展示更扑朔迷离的操作,我们生儿育女包含2000个随机点的一个GeoSeries:

>>> from shapely.geometry import Point
>>> xmin, xmax, ymin, ymax = 900000, 1080000, 120000, 280000
>>> xc = (xmax - xmin) * np.random.random(2000) + xmin
>>> yc = (ymax - ymin) * np.random.random(2000) + ymin
>>> pts = GeoSeries([Point(x, y) for x, y in zip(xc, yc)])

现行在各样点周围按一定的半径绘制圆:

>>> circles = pts.buffer(2000)

大家得以动用以下命令使这个圆合并成单个shapely的MutiPolygon几何对象:

>>> mp = circles.unary_union

领到在各种区内的上一步生成的几何对象的片段,可以运用:

>>> holes = boros['geometry'].intersection(mp)

图片 6

再者可以拿走区域内那多少个片段以外的其他部分面积:

>>> boros_with_holes = boros['geometry'].difference(mp)

图片 7

小心,那多少个可以简化一点,因为geometry可以在GeoDataFrame中作为性能拿到,intersection和difference方法分别是由“&”和“-”操作符实现的。例如,后者可以简单的代表为boros.geometry
-mp。

测算每个区中那多少个由点缓冲生成的holes的百分比,是很容易做到的

>>> holes.area / boros.geometry.area
BoroCode
1           0.602015
2           0.523457
3           0.585901
4           0.577020
5           0.559507
dtype: float64

 

而能力普通者,且在以前的干活中不够勤快,不够努力,没能完成急忙而有效的成才的职场人,在待业或跳槽之后,面对他们的相对化是万丈深渊。相相比几年前他们上份工作时的职场竞争档次,当下的一代又一度发出了颠覆的变迁。此时此刻与他们共同竞争的,是更年轻,但更具开阔视野、竞争思维的新生代们。

测试

从源目录下运作当前的测试集,在命令行运行:

nosetests -v

测试活动运行在GitHub库中负有的提交业务上,包括在Travis
CI
的push请求。

小心朋友的这番话,应该说表示了炎黄商社当下的主流态度。就是陪伴着华夏经济和教育水准的持续上扬与升华,和社会上贫富差异不断拉大的,还有人与人能力和见闻的不断拉大。作为集团,都会想尽设法,争取人才,拉拢人才,因为美貌的价值,绝不仅仅是以一当二,以一当三这么简单。千军易寻,一将难求。

GeoDataFrame

一个GeoDataFrame是一个列表数据结构,它包含一个叫做包含geometry的列,这个geometry包含一个GeoSeries。

现行,GeoDataFrame实现了以下措施:

类方法 GeoDataFrame.``from_file(filename, **kwargs)**“**

`从文件中加载可以被fiona识其它其他格式的一个GeoDataFrame。参见read_file()。“`

类方法GeoDataFrame.``from_postgis(sql,con,geom_col='geom',crs=None,index_col=None,coerce_float=True,params=None)**“**

`从PostGIS数据库文件中加载GeoDataFrame。“`

GeoSeries.to_crs(crs=None,epsg=None,inplace=False)**“**

`转换GeoDataFrame的geometry列中的所有几何图形到此外坐标参考系统。当前GeoSeries的crs属性必须被设置。crs属性需要被指定以用来出口,或是用字典形式可能用EPSG编码格局。假诺inplace=True,在近期的dataframe中geometry列将被替换,否则将赶回一个新的GeoDataFrame。“`

  那种形式将转移所有目的中的所有点。它并未概念或更换整个几何图形。所有连接点的一部分在时下的黑影中被认为是线条,而不是测地线。对象超过国际日期变更线(或其他投影边界)是不被允许的。

GeoSeries.to_file(filename,driver=”ESRI
Shapefile”,**kwargs)**“**

将GeoDataFrame写入文件。默认情况下,写成ESRI的shapefile格式。但是通过Fiona,任何OGR数据源也被支持写入。**kwargs被传给Fiona驱动器。

GeoSeries.to_json(**kwargs)**“**

`将“GeoDataFrame以字符串的章程表示为GeoJSON对象回来。“`

GeoSeries.plot(column=None,colormap=None,alpha=0.5,categorical=False,legend=False,axes=None)**“**

`绘制GeoDataFrame中几何图形。假若列参数给定,颜色按照这列的值绘制,否则在geometry列调用GeoSeries.plot()函数。都封装在plot_dataframe()函数中。“`

有着pandas中DataFrane对象的章程也是可以用的,即使可能有些针对geometry列正当的操作没有意义也恐怕不回去GeoDataFrame。

而赢家通吃格局下,意味着A地公司、B地集团、C地公司、D地公司…格局将消失,互相几家先是激烈竞争,最终只留下比如A地公司,垄断一切行业经营,得到全套行业百分之八九十的创收。就算您还想要拿到较高的收入,那么你唯一的取舍就是跻身A地公司。而任何的商店,只好勉强过日子,混口饭吃。

GeoSeries

一个GeoSeries包含一个几何图形的行列。

GeoSeries类实现了几乎所有的Shapely对象的特性和艺术。在利用GeoSeries时,它将拔取于队列中持有几何图形的每一个元素。二元操作可以在六个GeoSeries对象期间举行,这种场所下二元操作将利用于每一个要素。这四个系列将按匹配的目录举办对于操作。二元操作也可以采取于单个几何,此时二元操作将对该几何序列的各样元素举行。在上述二种情状下,操作将会回去Series或者GeoSeries对象。

在GeoSeries对象中,以下Shapely对象的方法和性质是可以动用的:

GeoSeries.area

回来一个Series,它蕴含GeoSeries中各种几何的面积。

GeoSeries.bounds

回到一个DataFrame,它包含每个几何的界限,用列值minxminymaxxmaxy来表示。

GeoSeries.length

回来一个Series,它富含每个几何的长度。

GeoSeries.geom_type

重返一个字符串的Series,字符串指定每个对象的几何类型。

GeoSeries.distance(``other)

回去一个Series,它涵盖与任何GeoSeries对象(每个元素)或几何对象的蝇头距离。

GeoSeries.representative_point()

返回所有点的一个GeoSeries(经简易计算),这些点必须保证在每个几何的内部。

GeoSeries.exterior

返回线环(LinearRings)的一个GeoSeries,它表示GeoSeries中每个多边形的外边界。

GeoSeries.interior

返回内部环序列的一个GeoSeries,它表示GeoSeries中每个多边形的内部环。

互联网时代周全来临后,我们的活着中,越来越多暴发了渊源互联网行业的新名词。比如赢家通吃这多少个概念,正是对互联网公司之间的竞争过程与结果,最形象然而的比喻。

依赖

支持Python版本2.6,2.7,和3.2+

依赖包:

绘制的话会用到此外的部分包:

而赢家通吃形式自从由互联网行业推动公众将来,适用性便越是强,远远跳出了互联网行业,不断向着医学领域的通用定理发展。这之于职场人而言,将来会不会同样自己的职场生涯,将被该格局彻底改变呢?

会见方法

GeoSeries.unary_union

返回GeoSeries中所有几何体联合的一个几何体。

除此以外,以下的法门也实现了:

GeoSeries.from_file()

`从文件中“加载任何能被fiona识其它格式。“`

GeoSeries.to_crs(crs=None,epsg=None)

`转换GeoSeries中的几何图形到不同的坐标参考系统。当前GeoSeries的crs属性必须被安装。crs属性需要被指定以用来出口,或是用字典形式可能用EPSG编码模式。“`

  这种情势将改变所有目标中的所有点。它没有定义或转换整个几何图形。所有连接点的有些在当前的黑影中被认为是线条,而不是测地线。对象超越国际日期变更线(或其余投影边界)是不被允许的。

GeoSeries.plot(colormap='Set1',alpha=0.5,axes=None)

进行GeoSeries中几何图形的绘制。colormap可以被matplotlib认可,但是推荐诸如Accent,Dark2,Paired,Pastel1,Pastel2,Set1,Set2,Set3这些离散的colormap。这些都封装在plot_series()函数中。

GeoSeries.total_bounds

返回一个元组,包含整个series边界的minx,miny,maxx,maxy值。包含在序列中的几何体的边界,可以参照GeoSeries.bounds。

pandas中Series对象的法门也是足以用的,固然不是怀有的都能适用于几何对象,并且有些结出可能回到Series而不是GeoSeries。在GeoSeries中特意实现了copy(), align(), isnull()fillna()方法,它们是可以正常使用的。

同样,在招聘面试的进程中,面试者的力量同样相差卓殊截然不同。能力卓越者,从外在气质,到行动,再到学历、屡历,往往都相当吸引人,公司愿意给予更高的看待争取,不过对方如故会表示,让自家再考虑下应对你。

图片 8

最优良的例子,就是互联网的三巨头BAT。在三家基本工作搜索、电商、社交圈子,三家以相对的优势占据市场份额,并且垄断对应行业最美妙的浓眉大眼。从而形成良性循环——行业顶级人才首选,集团技术实力提升,公司行业垄断地位稳步,集团营收水平进步,公司职工收入水平扩大,行业一级人才首选。

相关文章

No Comments, Be The First!
近期评论
    分类目录
    功能
    网站地图xml地图