根据Geohash编码画中心点和边框

#得到司机的Geohash后返回前六位Geohash的图像from pygeohash import encode, decode
import plotly
import plotly.plotly as pyf
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
import pandas as pd
import math
from matplotlib.path import Path
import numpy as np
import plotly.offline as of
import plotly.graph_objs as go
import plotly.plotly as py
import numpy as np
import pandas as pd
import folium
import webbrowser
from folium.plugins import HeatMap
import datetime
import time
import pymysql.cursors
import decimal
import geohashimport geohash
def get_geohash(a): #解码a#生成Geohashb=[]b=geohash.decode(a) # precision=9可以加精度return b
# get_dict得到分块信息字典，键为各个中心点坐标，值为各个中心点形成的矩形区域的四个顶点。
def get_dict(central_points, lats_jia, lons_jia):point_dict = {}border_points = []lons = [central_points[0] +lons_jia, central_points[0] - lons_jia]lats = [central_points[1] + lats_jia, central_points[1] - lats_jia]for lon in lons:for lat in lats:border_points.append([lon, lat])point_dict[str(central_points)] = border_pointsreturn point_dict,border_points
# 画图
def geo_paint(central_points,border_points,dict):#画中心点lat1=[]lon1=[]lat1.append(central_points[0])  #转换为列表lon1.append(central_points[1])datas = [go.Scattermapbox(lat=lat1,lon=lon1,text='center',mode='markers',# hoverinfo='text', #如果hoverinfo包含'text', 并且'hovertext'未设置, 则这些文本元素将显示在悬停标签中https://zhuanlan.zhihu.com/p/87163211?utm_source=qqmarker=go.scattermapbox.Marker(size=5,color='red',  # 000045opacity=0.8))]# 遍历每一个中心点，并画出对应矩形范围（一个一个区域画）for key in dict.keys():borders = dict[key]lons = [] #为new_dict[key]例的经度lats = []for border in borders:  #border 为每个key后对应的四个坐标经纬度lons.append(border[1])lats.append(border[0])lons1 = list(set(lons))lats1 = list(set(lats))lats1.sort()lons1.sort()lons = [lons1[0], lons1[0], lons1[1], lons1[1], lons1[0]] #画成一个封闭的四方形 lons经度为102.95小数点后两位lats = [lats1[0], lats1[1], lats1[1], lats1[0], lats1[0]]# lons = pd.DataFrame(lons)# lats = pd.DataFrame(lats)datas.append(go.Scattermapbox(lat=lats,lon=lons,# text=geo,mode='markers+lines',# hoverinfo='text',marker=go.scattermapbox.Marker(size=7,color='red',opacity=0.8)))# 获取地图mapbox_access_token = '''pk.eyJ1IjoiemhhbmdwZW5neHUiLCJhIjoiY2s1ZGwxbXpzMHhjdTNlbnFteTdlcXk5eiJ9.vzYUBRLW8vw7L_H9ybiJYg'''layout = go.Layout(title="chengdu",autosize=True,hovermode='closest',showlegend=False,#暗黑地图mapbox=go.layout.Mapbox(accesstoken=mapbox_access_token,bearing=0,center=go.layout.mapbox.Center(lat=central_points[0],  # 成都市纬度lon=central_points[1]  # 广州市经度),pitch=0,zoom=10,style='light'),)fig = go.Figure(data=datas, layout=layout)of.plot(fig, filename='Chengdu_geo.html')  # 生成html文件并打开if __name__ == '__main__':a = 'wm3ypqc'central_points = list(get_geohash(a))  # 生成中心点并转为列表(30.623703002929688, 104.03160095214844)lats_jia1 = 0.00549 # geohash为6时候lons_jia = lats_jia1lats_jia = lats_jia1point_dict,border_points = get_dict(central_points, lats_jia, lons_jia)geo_paint(central_points,border_points,point_dict)

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