Sie können die geografisch-räumlich-zeitliche Bibliothek verwenden, um Ihre Data-Science-Analyse in Python-Notebooks um die Standortanalyse zu erweitern, bei der Bild-, GPS-, Satellitenfoto- und Langzeitdaten erfasst, bearbeitet und angezeigt werden.
Die gespatio-temporal-Bibliothek ist in allen IBM watsonx.ai Studio Spark mit Python verfügbar.
Schlüsselfunktionen
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Die geografisch-räumlich-zeitliche Bibliothek enthält Funktionen zum Lesen und Schreiben von Daten, topologische Funktionen, Geohashing, Indexierung, Ellipsoid und Routing-Funktionen.
Zu den wichtigsten Aspekten der Bibliothek gehören:
Alle berechneten Geometrien sind genau, ohne dass Projektionen erforderlich sind.
Die geografisch-räumlichen Funktionen nutzen die von Spark bereitgestellte Funktionalität für die verteilte Verarbeitung.
Die Bibliothek enthält native Geohashing-Unterstützung für Geometrien, die in einfachen Aggregationen und bei der Indexierung verwendet werden, wodurch der Speicherabruf deutlich verbessert wird.
Die Bibliothek unterstützt Erweiterungen von verteilten Spark-Joins.
Die Bibliothek unterstützt die SQL/MM-Erweiterungen von Spark SQL.
Erste Schritte mit der Bibliothek
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Bevor Sie die Bibliothek in einem Notebook verwenden können, müssen Sie STContext in Ihrem Notebook registrieren, damit Sie auf die st-Funktionen zugreifen können.
Gehen Sie wie folgt vor, um STContext zu registrieren:
from pyst import STContext
stc = STContext(spark.sparkContext._gateway)
Copy to clipboardIn die Zwischenablage kopiert
Nächste Schritte
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Wenn Sie STContext in Ihrem Notebook registriert haben, können Sie die räumlich-zeitliche Bibliothek auf folgende Funktionen untersuchen:
Funktionen zum Lesen und Schreiben von Daten
Topologische Funktionen
Geohashing-Funktionen
Geografisch-räumliche Indexierungsfunktionen
Ellipsoidfunktonen
Routenwahlfunktionen
In den folgenden Python-Beispielnotebooks finden Sie weitere Informationen zur Einführung in die Verwendung dieser Funktionen in Python-Notebooks: