geo

目前项目有需要获取用户位置，然后推荐距离最近的5家门店的需求，目前无需做任何开发可以满足需求的方案是：把用户位置经纬度作为参数丢进数据库通过sql按照距离远近进行排序，大致sql如下： select * from 柜台表 order by ROUND(6378.138*2*ASIN(SQRT(POW(SIN((latitude*PI()/180-#{用户位置纬度}*PI()/180)/2),2)+COS(latitude*PI()/180)*COS(#{用户位置纬度}*PI()/180)*POW(SIN((longitude*PI()/180-#{用户位置经度}*PI()/180)/2),2)))*1000) asc limit 0, 5 弊端也很明显：数据运算量大，设想品牌有一万家门店，同时有一万个人参与活动，这种并发情况下数据库扛不住会导致系统崩溃，这种方案行不通。 经人推荐说Redis GEO特性可支持位置相关操作，这个功能可以将用户给定的地理位置信息储存起来， 并对这些信息进行操作。那就开始引入： 1 首先导入pom依赖： <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redis</artifactId> <version>1.8.6.RELEASE<

火热的生活服务类软件 微信/陌陌 美团/饿了么 携程/马蜂窝 高德地图/百度地图 ..... 基本操作 添加坐标点 geoadd key longitude latitude member [longitude latitude member ...] 获取坐标点 geopos key member [member ...] 计算坐标点距离 geodist key member1 member2 [unit] 如果两个位置之间的其中一个不存在,那么命令返回空值。 指定单位的参数unit必须是以下单位的其中一个： m表示单位为米 km表示单位为千米 mi表示单位为英里 ft表示单位为英尺 如果用户没有显式地指定单位参数,那么geodist默认使用米作为单位。 geodist命令在计算距离时会假设地球为完美的球形,在极限情况下,这一假设最大会造成0.5%的误差。 根据坐标求范围内的数据 georadius key longitude latitude radius m|km|ft|mi [withcoord][withdist][withhash][asc|desc] [count count] 以给定的经纬度为中心,返回键包含的位置元素当中,与中心的距离不超过给定最大距离的所有位置元素。 范围可以使用以下其中一个单位： m 表示单位为米。 km 表示单位为千米。 mi 表示单位为英里

本文对应代码已上传至我的 Github 仓库 https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 　　 geopandas 是建立在 GEOS 、 GDAL 、 PROJ 等开源地理空间计算相关框架之上的，类似 pandas 语法风格的空间数据分析 Python 库，其目标是尽可能地简化 Python 中的地理空间数据处理，减少对 Arcgis 、 PostGIS 等工具的依赖，使得处理地理空间数据变得更加高效简洁，打造纯 Python 式的空间数据处理工作流。本系列文章就将围绕 geopandas 及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明，每一篇将尽可能全面具体地介绍 geopandas 对应方面的知识，计划涵盖 geopandas 的 数据结构 、 投影坐标系管理 、 文件IO 、 基础地图制作 、 集合操作 、 空间连接与聚合 。 　　作为 基于geopandas的空间数据分析 系列文章的第一篇，通过本文你将会学习到 geopandas 中的 数据结构 。 　　 geopandas 的安装和使用需要若干依赖包，如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用 pip install geopandas 或 conda install geopandas 可能会引发依赖包相关错误导致安装失败，官方文档中的推荐安装方式为

笔者在《 迁移 SQL Server 数据库到 Azure SQL 实战 》一文中，介绍了如何把一个本地版的 SQL Server 数据库迁移到 Azure SQL Database。迁移虽然顺利实现了，但是现在我们又面临一个新的任务：如何对新迁移的数据库进行备份？ 对于数据库的维护来说，备份工作可谓是重中之重。MS Azure 当然也提供了很完善的数据库备份功能，但是在动手创建备份计划前，请思考一下备份工作的真实目的：当然首先要保证数据的安全，一般来说定时创建数据库的备份文件，再拷贝到不同的存储设备上就可以了；其次，当灾难发生时，能不能在最短的时间内还原数据库从而恢复应用？最后，能不能让备份的数据库也创造一些价值？ 让我们带着这些问题，一起来了解下 Azure 提供的一种可以跨越数据中心的数据库备份方式：Active Geo-Replication。 文章来源： 葡萄城产品技术社区 一、Active Geo-Replication 是什么？ 这里的 Active 我们可以理解为 "正在运行的"，Geo 表示的是 "geographic" 也就是 "地理的"，Replication 是 "复制" 的意思。合起来的大意就是 "在不同的地理位置上运行的副本"。 Active Geo-Replication 允许我们最多配置4个只读的从数据库，再加上一个主数据库

对于数据库的维护来说，备份工作可谓是重中之重。MS Azure 当然也提供了很完善的数据库备份功能。但是在动手创建备份计划前请思考一下备份工作的真实目的。当然首先要保证数据的安全，一般来说定时创建数据库的备份文件，再拷贝到不同的存储设备上就可以了。其次，当灾难发生时可不可以用最短的时间还原数据库从而恢复应用？再次，能不能让备份的数据库也创造一些价值… 让我们带着这些问题一起来了解下 Azure 提供的一种可以跨越数据中心的数据库备份方式：Active Geo-Replication。 Active Geo-Replication 是什么？ 这里的 Active 我们可以理解为"正在运行的"，Geo 表示的是"geographic"也就是"地理的"，Replication 是"复制"的意思。合起来的大意就是"在不同的地理位置上运行的副本"。 Active Geo-Replication 允许我们最多配置4个只读的从数据库，再加上一个主数据库，此时你就会拥有五个数据库的实例，并且它们都是可访问的。注意，这五个数据库可以设置在不同的数据中心，也就是说当其中的四个数据中心完全挂掉的时候，你的数据库依然是安全的，并且可以立即使用，因为它是正在运行的数据库。主数据库可读写，并且以异步的方式把变更同步到其余的从数据库。我们可以轻松的把主数据库和从数据库配置到不同的数据中心，因而当灾难降临的时候

Echarts是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts诞生啦。 尽管python有自带的matplotlib、seaborn等画图模块，但其绘制出来的是静态图，而pyecharts可以绘制出非常棒的动态效果图，果断入坑！ #关于一些函数的说明 - add() 用于添加图表的数据和设置各种配置项 - show_config() 打印输出图表的所有配置项 - render() 生成 .html 文件 - 支持保存做种格式 - 对象.render(path='snapshot.html') - 对象.render(path='snapshot.png') - 对象.render(path='snapshot.pdf') 1、词云图 1.1 英文词云 from pyecharts import WordCloud name =['Sam S Club', 'Macys', 'Amy Schumer', 'Jurassic World', 'Charter Communications', 'Chick Fil A', 'Planet Fitness', 'Pitch Perfect', 'Express', 'Home',

作为一个湖北人，深切地感受到了疫情发展的迅速，每天新增的病例和新感染的地区都在增加。加油，武汉，加油中国！ 图片结果在另一篇博客：https://blog.csdn.net/qq_41081716/article/details/104087919 参考的博文： python最全画地图，可视化数据，pyecharts画图 全国各主要省市经纬度 基于python Geolines制作北京到全国各地的航线 pyecharts带你领略动态轨迹图的风骚 世界范围内有病例输入的国家 截止至1月25日,出现新型肺炎病例的国家有中国、韩国、美国、法国、泰国、越南、新加坡、马来西亚、日本、澳大利亚、尼泊尔。 from pyecharts import Map # 世界地图数据 value = [ 1330 , 2 , 2 , 3 , 5 , 2 , 1 , 3 , 3 , 1 , 1 ] attr = [ "China" , "Korea" , "United States" , "France" , "Thailand" , "Vietnam" , "Singapore" , "Malaysia" , "Japan" , "Australia" , "Nepal" ] map0 = Map ( "新型肺炎感染病例国家" , '各国疫情情况汇总（累计1353）' , width = 1200 ,