সমস্ত দেশের জন্য কেন্দ্রীয় স্থানাঙ্কের (সেন্ট্রয়েড) তালিকা?


17

সমস্ত দেশের জন্য আমার কেন্দ্রীয় পয়েন্টগুলির (সেন্ট্রয়েড) তালিকা দরকার:

চীন: ল্যাট / লম্বা (চীনের সর্বাধিক কেন্দ্রীয় পয়েন্টের স্থানাঙ্ক)
ফ্রান্স: ল্যাট / লং (ফ্রান্সের সর্বাধিক কেন্দ্রীয় পয়েন্টের স্থানাঙ্ক)
ইত্যাদি ...

উত্তর:


18

ফ্রাঙ্ক ডোনেলি দেশের সেন্ট্রয়েডগুলির একটি সিএসভি ফাইল সরবরাহ করে যা জিওনেমস সার্ভার থেকে নেওয়া ডেটা ভিত্তিক, তবে ফ্র্যাঙ্কের হাতে সজ্জিত। তথ্য সর্বশেষে ফেব্রুয়ারী ২০১২ এ আপডেট হয়েছিল।


মে 2018

পূর্ববর্তী উত্সটি আর উপলভ্য নয়, দেশগুলিতে প্রচুর পরিমাণে ইনফো রয়েছে (উদাহরণ সহ সেন্ট্রয়েড), এবং বিভিন্ন ফর্ম্যাটে ডেটা ডাউনলোড করার সম্ভাবনা রয়েছে here https://worldmap.harvard.edu/data/geonode:country_centroids_az8

স্ট্যাকওভারফ্লোতেও একই রকম প্রশ্ন রয়েছে: দ্রাঘিমাংশ এবং অক্ষাংশ স্থানাঙ্ক সহ বিশ্বের সমস্ত দেশের একটি তালিকা দরকার , যার মধ্যে অন্যান্য তথ্য উত্স থেকে এই জাতীয় তালিকা তৈরির জন্য কয়েকটি পদ্ধতির অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।


লিঙ্কযুক্ত সিএসভি এখন 404 বলে মনে হচ্ছে, কারও অন্য উত্স আছে?
— ভিনসেন্ট ভি।

ভাল এবং সম্পূর্ণ বলে মনে হচ্ছে এমন অন্যান্য উত্স খুঁজে পেয়েছেন: Worldmap.harvard.edu/data/geonode:cusry_centroids_az8 সিএসভি সহ আপনার যে কোনও ফর্ম্যাটটি ডিএল করতে পারে, দেশগুলিতেও প্রচুর অন্যান্য ডেটা রয়েছে
— ভিনসেন্ট ভি।

1
প্রথম এবং শেষ ইউআরএল 404.
— হারুন

7

আপনি এটি ব্যবহার করে এই তথ্যটি পুনরুদ্ধার করতে পারেন R:

library(rgeos)
library(rworldmap)

# get world map
wmap <- getMap(resolution="high")

# get centroids
centroids <- gCentroid(wmap, byid=TRUE)

# get a data.frame with centroids
df <- as.data.frame(centroids)
head(df)

#>                     x         y
#> Aruba       -69.97345  12.51678
#> Afghanistan  66.00845  33.83627
#> Angola       17.53646 -12.29118
#> Anguilla    -63.06082  18.22560
#> Albania      20.05399  41.14258
#> Aland        20.03715  60.20733

# plot
plot(centroids)

ফলাফল


3

পাইথন এবং জিওপ্যান্ডাস ব্যবহার করে আপনি দেশের সেন্ট্রয়েড পেতে পারেন ।

import geopandas as gpd
import pandas as pd

# Access built-in Natural Earth data via GeoPandas
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))

# Get a list (dataframe) of country centroids
centroids = world.centroid
centroid_list = pd.concat([world.name, centroids], axis=1)

# Plot the results
base = world.plot(column = 'name', cmap = 'Blues')
centroids.plot(ax = base, marker = 'o', color = 'red', markersize = 5)

In [1]: centroid_list
Out[1]: 
                           name                                              0
    0               Afghanistan  POINT (66.08669022192834 33.85639928169076)
    1                    Angola  POINT (17.47057255231345 -12.24586903613316)
    2                   Albania  POINT (20.03242643144321 41.14135330604877)
    3      United Arab Emirates  POINT (54.20671476159633 23.86863365334761)
    4                 Argentina  POINT (-65.17536077114174 -35.44682148949509)
    5                   Armenia  POINT (45.00029001101479 40.21660761230144)
    6                Antarctica  POINT (20.57100056984261 -80.49198288284349)
    ... and so on ...

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


1

উপরে উল্লিখিত বেশিরভাগ লিঙ্কগুলি মারা গেছে। তবে আমি এই সিএসভি ফাইলটি ল্যাট-লম্বা স্থানাঙ্কের দেশগুলির ভৌগলিক কেন্দ্রগুলি সমন্বিত পেয়েছি ।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.