问题标签 [pyproj]
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python - pyproj 为 UTM 返回 inf
我开始 x = [inf inf inf.....] 和 y = [inf inf inf...]。有没有人遇到过这个错误?我正在尝试将 lon 和 lat 转换为 xy 值。我有以下代码,但我无法弄清楚什么是不正确的。这是圣地亚哥数据集。
python - 从爱尔兰横轴墨卡托 (ITM) 投影到 WGS84 经纬度
不幸的是,我从爱尔兰横轴墨卡托 (ITM) 到 WGS84 经纬度的投影似乎出错了,因为绘制的坐标与来自 CSO的都柏林地图不一致(见下文)。
转换后的数据来自爱尔兰估价办公室,ITM X 和 Y 坐标被输入一个函数,该函数改编自先前的 stackoverflow 讨论,该讨论使用 geopandas 的内置points_from_xy方法来转换坐标参考系统之间的坐标:
有谁知道这里可能出了什么问题?
python - Shapely/Pyproj 转换引发 OverflowError - 确定 LineString 的长度
我正在使用 Jupyter Notebook 并删除了我认为不需要其他代码的代码。现在运行笔记本时出现溢出错误。我很确定以前的代码可以正常工作,而问题是我愚蠢地删除东西引起的。
无论如何,我似乎找不到丢失的东西,非常感谢帮助。我正在使用带有坐标的列表,将它们转换为线串,然后对其进行转换。最后,我查找长度。
这返回
溢出错误:无法将浮点无穷大转换为整数
不生成 LineString 的 ls_metric 已经出现了问题。
python - pyproj - ImportError:无法导入名称'_datadir'
安装后pyproj
,geopandas
导入后者时出现错误:
我尝试使用此答案,但在使用 pyinstaller 将 .py 转换为 .exe 后出现错误“No module named 'pyproj._datadir'”,但没有成功:
我正在使用 Windows 8.1 和
有什么解决方案/解决方法吗?
python - pip install pyproj 失败并出现 PermissionError
我在这里扯头发!我在我的主 PC 上的 Gentoo 中有这个工作,现在将程序移动到不同的服务器。我正在运行带有 Python 3.7 虚拟环境设置的 Ubuntu 16。我在venv环境中。我已将 PROJ_DIR 设置为指向具有 777 权限
venv/
的文件夹的文件夹。PermissionError 失败我已经阅读了这篇文章,这在 Windows 和其他一些问题中是同样的问题。我什至尝试过 sudo -H 但这也失败了。我已经安装了一些其他软件包,完全没有任何问题。为什么是这个?bin/proj
python3.7 -m pip install pyproj
这是所要求的回溯
python - 如何在 Python 中使用 Geopandas 更改 crs 投影?
我正在尝试将 .crs 从圆柱投影(WGS84(纬度/经度))更改为墨卡托投影。可以在此处找到一些信息 ( https://geopandas.org/projections.html )。但是,对于比利时的这个 shapefile,它似乎对我不起作用。(世界geopandas网站上的示例运行良好,因此所有库都已正确安装)有人知道问题可能是什么吗?-> 对于比利时的这个 shapefile,我的 .crs 保持圆柱形并且不会更改为墨卡托投影。(数据集'BELGIUM__Municipalities.shp' -> https://hub.arcgis.com/datasets/esribeluxdata::belgium-municipalities-1)
示例代码:
编辑:
python - 如何加快投影转换?
我想投影许多坐标。例如,400 万个坐标。
首先,我用 100 个坐标进行了测试。测试结果为 13.95 秒。
在计算中,处理 400 万个坐标需要 155 小时。
有什么好方法可以尽快得到结果吗?
数据.txt
python - pyproj轮文件的安装
安装:Windows 10、64 位。蟒蛇 3.6.5
我正在尝试执行 pip install -r pyproj-1.9.6-cp36-cp36m-win_amd64.whl 命令。但是出现以下错误:
我是 python 新手,无法解决这个错误。请帮忙。
python - 在 python 中快速重新投影空间数据
我有一个带有本地投影(EPSG:2263)的地理数据框,我想将其转换为 WGS84(全局),以便在 python 中添加底图交互性。但是,在转换此数据时,此代码块的运行时间长达数小时且极其不切实际,我只有大约 40,000 个多边形需要转换。我正在使用的代码:
有谁知道在 python 中重新投影较大数据集的更快方法?
我之前用一个较小的数据集进行过这个调用来测试它,实际上它花了将近一分钟的时间,只有 150 条记录。