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我想从自然地球数据计算点到shp文件（ports.shp）的最近距离。例如，我加载文件的特点： ... String filename = "10m_cultural/ne_10m_ports.shp"; ... public static void Calcs(String filename) throws IOException, NoSuchAuthorityCodeE

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打印数据中的噪音消除

我在.las文件中有激光雷达数据，我想从IT中消除噪音？这是可能的开源工具，即拉斯维加斯工具，LibLas或任何其他开源，因为我的发现是我们可以实现这一点在使用.pcd文件格式的点云库但我们可以做同样的库在拉斯或拉斯维加斯工具

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如何快速确定点（纬度和经度）是否在一个国家内？

这是纬度为经度&的位置数据框。 library(data.table) a1=seq(10,60,1);a2=seq(70,140,1) a3=lapply(a1,function(i){res=data.table(i,a2)}) pretb=rbindlist(a3,fill=T); 我想通过下面的代码来确认中国范围内的每一点。运行后找到，总共用了近40分钟才得到结果。 libra

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在熊猫中，我该如何替换空的列表？

在我的熊猫数据框中，我有一列包含列表。无时不在，名单是空的。我想用NULL或[0,0]替换空列表的值。下面是包含这些列表的熊猫系列。 latlng = [[51.8927954, 0.9488230999999999], [51.6207569, 0.1837936], [50.8527375, -1.07789], [], [51.6216

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非数字使用ggplot

我写我的第一个闪亮的应用程序试图端口一个代码绘制西班牙映射到一个闪亮的应用程序，任何人没有R的知识，可以使用参数二进制运算符中闪亮。最近我想出了一个问题，当试图改变函数返回的ggplot。我会发布我的代码的简化版本。予先在helper.R一个函数，从UI需要各种输入并返回一个GG和一个数据帧： graphing=function(datax,setter,selCCAA,varsel){

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使用python改进多边形计算中的点

对于我在python中的项目，我需要定义哪个国家属于大量坐标（lat，lon）。我已经成功地使用了Point.within（Polygon）方法（请参阅下面的代码），并提供了从 natural earth下载的国家边界的shapefile文件（shape文件必须首先拆分为单个部分多边形，但我没有找到如何处理多部分多边形）。虽然该方法正常工作，但对于查询数量来说有点慢。性能可能与shapefile

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可视化地理信息在hadoop

我有一个选定的地理数据集与ST_Bin ID。现在我想要在地图中将它们可视化。最简单的方法是什么？（我可以下载这个数据集到本地机器，但我没有实际坐标）

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分析和数据处理在las文件上使用点云库

我有.las数据，我想对它做分析，我想使用的特征POINT CLOUD Library为此。任何机构可以告诉我，如何隐蔽.las文件.PCD或任何其他合适呸格式这样我就可以使用新创建的文件/格式点云图书馆分析这里是细节步骤 1 ）我有.las文件，并希望将其转换为合适的格式（.pcd或任何其他），因此我可以使用点云功能 2）使用点云库功能显示点云数据在数据查看器用户可以执行以下操作 2.1ope

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Python：仅使用shape文件的一部分

我使用Python 3.6创建了一个在北美显示降水数据的地图。我目前使用的代码在shapefile之内提取了我的数据，然后将其绘制在地图上。我的问题是，我下载的shapefile包含所有大洲的形状。我想知道在我的shapefile中只能在北美洲读到吗？如果这不是一种可能性，那么是否有人知道我可以在哪里下载只有北美地区的shapefile？谢谢！这是我的代码的一部分，它读取shapefile：

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Geodjango距离查询不检索正确的结果

我想检索一些职位，取决于他们的地理位置邻近。正如您在代码中看到的，我正在使用GeoDjango，代码在视图中执行。问题是距离过滤器似乎被完全忽略。当我检查查询集的距离时，我得到预期的距离（1米和18公里），但18公里的职位不应该被检索。 def get(self, request, format=None): latlon=request.query_params pnt