我正在尝试在六个多边形内定位数百万个点。这是我的代码:
def find_shape(longitude,latitude):
if longitude != 0 and latitude != 0:
point = shapely.geometry.Point(longitude,latitude)
else:
return "Unknown"
for current_shape in all_shapes:
if current_shape['bounding_box'].contains(point):
if current_shape['shape'].contains(point):
return current_shape['properties']['ShapeName']
break
return "Unknown"
我已经阅读了其他有关使用 shapely 提高多边形点查询性能的问题。他们建议 Rtrees。但是，这似乎对于存在许多多边形( 36,000 in one question 、 100,000 in another )并且不希望遍历所有多边形的情况很有用。
如您所见，我已经在设置边界框。这是我的形状设置代码:
with fiona.open(SHAPEFILE) as f_col:
all_shapes = []
for shapefile_record in f_col:
current_shape = {}
current_shape['shape'] = shapely.geometry.asShape(shapefile_record['geometry'])
minx, miny, maxx, maxy = current_shape['shape'].bounds
current_shape['bounding_box'] = shapely.geometry.box(minx, miny, maxx, maxy)
current_shape['properties'] = shapefile_record['properties']
all_shapes.append(current_shape)
还检查形状的另一个非常简化的版本是否有用，即由最大的内接矩形(或可能是三角形)构成的形状？
查看漂亮的文档，似乎没有这方面的功能。也许是 simplify() 的一些设置？当然，我总是想确保新的简化形状不会超出原始形状的范围，因此我不必对实际形状调用 contains()。我还认为我想让新的简化形状尽可能简单，以提高速度。
任何其他建议也很感激。谢谢!
编辑:在等待回复时，我想到了创建满足我要求的简化形状的想法:
current_shape['simple_shape'] = current_shape['shape'].simplify(.5)
current_shape['simple_shape'] = current_shape['simple_shape'].intersection(current_shape['shape'])
以下是我在测试每个点时如何使用它:
if current_shape['simple_shape'].contains(point):
return current_shape['properties']['ShapeName']
elif current_shape['shape'].contains(point):
return current_shape['properties']['ShapeName']
这并不完美，因为在完成必要的 intersection() 之后，形状并不像它应该的那么简单。尽管如此，这种方法已经使处理时间减少了 60%。在我的测试中，简单多边形用于 85% 的点查询。
编辑 2:GIS StackExchange 上的另一个相关问题: Python Efficiency — Need suggestions about how to use OGR and Shapely in more efficient way .这涉及大约 3,000 个多边形中的 150 万个点。
最佳答案
我会使用 R 树。 但我会将所有点(而不是多边形的边界框)插入到 R 树中。
例如使用 r 树索引:http://toblerity.org/rtree/
from rtree import index
from rtree.index import Rtree
idx = index.Index();
//插入一个点，即在 left == right && top == bottom 的位置，本质上会将单个点条目插入索引
for current_point in all_points:
idx.insert(current_point.id, (current_point.x, current_point.y, current_point.x, current_point.y))
//现在遍历你的多边形
for current_shape in all_shapes:
for n in idx.intersect( current_shape['bounding_box'] )
if current_shape['shape'].contains(n):
# now we know that n is inside the current shape
因此，您最终会在较大的 R-Tree 上进行六个查询，而不是在小型 R-Tree 上进行数百万个查询。
关于python - 使用 Shapely 查找多边形的最大内接矩形，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28988921/
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