0 / 0
Torna alla versione inglese della documentazione
Analisi dei dati geospaziali
Ultimo aggiornamento: 21 nov 2024
Analisi dei dati geospaziali

Puoi utilizzare la libreria geospatio - temporale per espandere la tua analisi scientifica dei dati in notebook Python per includere analytics di location raccogliendo, manipolando e visualizzando immagini, GPS, fotografia satellitare e dati storici.

La libreria gespatio-temporal è disponibile in tutti gli ambienti di runtime IBM watsonx.ai Studio Spark with Python.

Funzioni chiave

La libreria geospazio - temporale include funzioni per leggere e scrivere dati, funzioni topologiche, geohashing, indicizzazione, funzioni ellissoidali e di routing.

Gli aspetti chiave della biblioteca includono:

  • Tutte le geometrie calcolate sono accurate senza bisogno di proiezioni.
  • Le funzioni geospaziali sfruttano le capacità di elaborazione distribuite fornite da Spark.
  • La libreria include il supporto geohashing nativo per le geometrie utilizzate nelle aggregazioni semplici e nell'indicizzazione, migliorando così notevolmente il richiamo dello storage.
  • La libreria supporta le estensioni di Spark distribuite.
  • La libreria supporta le estensioni SQL/MM a Spark SQL.

Introduzione avviata con la libreria

Prima di poter iniziare ad utilizzare la libreria in un notebook, è necessario registrare STContext nel notebook per accedere alle funzioni st .

Per registrare STContext:

from pyst import STContext
stc = STContext(spark.sparkContext._gateway)

Passi successivi

Dopo aver registrato STContext nel notebook, è possibile iniziare ad esplorare la libreria spato-temporale per:

  • Funzioni di lettura e scrittura dei dati
  • Funzioni topologiche
  • Funzioni di geohashing
  • Funzioni di indicizzazione geospaziali
  • Funzioni Ellipsoidali
  • Funzioni di instradamento

Consulta i seguenti notebook Python di esempio per imparare a utilizzare queste diverse funzioni in notebook Python :

Argomento principale: Notebook e script

Ricerca e risposta AI generativa
Queste risposte sono generate da un modello di lingua di grandi dimensioni in watsonx.ai basato sul contenuto della documentazione del prodotto. Ulteriori informazioni