Python Zip处理GPS坐标字符串数组的3种方法

2024-12-17 23:04:49

Python中使用Zip处理数组数据

在Python编程中，zip函数是一个强大的工具，常用于将多个可迭代对象的元素“打包”成元组。但当数据以字符串数组的形式存在时，如何有效地利用zip函数处理这些数据就成了一个常见问题。本文将深入探讨这个问题，并提供多种解决方案。

问题分析

原始代码中的golden_gate_park变量使用了zip函数处理元组列表。zip(* ...)会将多个元组中相同位置的元素组合起来。而array变量是一个字符串数组，每个字符串元素包含两个以空格分隔的数值，代表GPS坐标。为了在zip函数中使用array中的数据，需要将字符串分割成单独的数值，并转换为浮点数类型。

解决方案

方案一：列表推导式与字符串分割

这种方法利用列表推导式和字符串的split方法处理数据，简洁高效。

原理:

遍历 array 中的每个字符串元素。
使用 split(" ") 将字符串按空格分割成两个部分。
使用 float() 将分割后的字符串转换为浮点数。
将转换后的经纬度构造成元组。
列表推导式生成包含所有坐标元组的新列表。
最后，使用 zip(*...) 将经纬度分开。

代码示例:

array = ['55.87694550 37.48297183', '55.87870300 37.48198183', '55.87875750 37.48202100',
         '55.87880417 37.48206183', '55.87883250 37.48209700', '55.87979000 37.48279567',
         '55.87993383 37.48277550', '55.88843017 37.48345133', '55.89800350 37.48674450',
         '55.89821033 37.48673800', '55.89841483 37.48671867', '55.89861500 37.48668800',
         '55.89881033 37.48664517']

coordinates = [tuple(map(float, coord.split(" "))) for coord in array]
attractions_lats, attractions_lngs = zip(*coordinates)

print("纬度:", attractions_lats)
print("经度:", attractions_lngs)

操作步骤：

将上述代码复制到Python环境中。
直接运行即可看到输出结果。

这种方案代码简洁，可读性强，且不易出错。它很好地利用了Python的语法特性，将数据处理和转换过程压缩到了一行代码中。

方案二：循环处理

此方案通过循环遍历数组，逐个处理每个元素，更加直观易懂。

原理:

初始化两个空列表，分别用于存储纬度和经度。
遍历 array 中的每个字符串。
将每个字符串用空格分割。
将分割后的字符串转化为浮点数并分别添加到纬度和经度列表中。
使用 zip 函数将纬度和经度列表组合起来。

代码示例：

array = ['55.87694550 37.48297183', '55.87870300 37.48198183', '55.87875750 37.48202100',
         '55.87880417 37.48206183', '55.87883250 37.48209700', '55.87979000 37.48279567',
         '55.87993383 37.48277550', '55.88843017 37.48345133', '55.89800350 37.48674450',
         '55.89821033 37.48673800', '55.89841483 37.48671867', '55.89861500 37.48668800',
         '55.89881033 37.48664517']

attractions_lats = []
attractions_lngs = []
for item in array:
    coords = item.split(" ")
    attractions_lats.append(float(coords[0]))
    attractions_lngs.append(float(coords[1]))

print("纬度:", attractions_lats)
print("经度:", attractions_lngs)

操作步骤：

将以上代码复制到Python文件中，例如process_coordinates.py。
在命令行中运行 python process_coordinates.py。
观察输出结果。

这种方法虽然代码稍显冗长，但逻辑清晰，易于理解和维护。对于初学者来说，这种方式可能更容易上手。

方案三：使用Numpy

如果数据量较大，且需要进行数值计算，可以考虑使用Numpy库。Numpy提供了高效的数组操作功能。

原理：

利用 Numpy 的 fromstring 和 reshape 功能直接处理字符串数组，转化为二维数值矩阵。
矩阵的每一列分别对应经度和纬度。
将矩阵转置以适应 zip 函数的需求。

代码示例：

import numpy as np

array = ['55.87694550 37.48297183', '55.87870300 37.48198183', '55.87875750 37.48202100',
         '55.87880417 37.48206183', '55.87883250 37.48209700', '55.87979000 37.48279567',
         '55.87993383 37.48277550', '55.88843017 37.48345133', '55.89800350 37.48674450',
         '55.89821033 37.48673800', '55.89841483 37.48671867', '55.89861500 37.48668800',
         '55.89881033 37.48664517']

# 使用 fromstring 和 reshape 创建二维数组
coordinate_array = np.fromstring(" ".join(array), sep=' ').reshape(-1, 2)
attractions_lats, attractions_lngs = zip(*coordinate_array)

print("纬度:", attractions_lats)
print("经度:", attractions_lngs)