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.