获取高德地图数据方法二总结
&上次总结的用火车采集器获取高德地图的区域公交站位置坐标，后来将处理好的shape文件导入TC里发现位置对不上，原来是因为导入TC一定要做地理配准。
&最近需要用到行政区域边界图比较多，所以在高德地图开放平台的Web服务找到的行政区域查询功能（
现在可获取至区县级行政区域数据），提供了行政区域放样点坐标信息，提取出来导入Arcgis由点生成线再生成面就可以得到行政区的区域图，精度足够画出一些区域边界示意图或者效果图。
&上次提取公交站位置数据用了第三方的数据采集软件来提取xml格式的数据，有点“假手于人”的感觉，而且不能做到一步到位。所以这次直接用Python写个简单的脚本来采集和处理数据，比起上次的方法不仅可以一步得到想要的格式数据，而且比起用ExcelVBA代码要少很多，更高效：
import sys,os
URL_Site =
'http://restapi.amap.com/v3/config/district?keywords=440105&subdistrict=0&key=81ac133fb9e65c89977dec98af59bb6d&output=xml&extensions=all'
&#请求URL地址，如果忘记具体参数意义可查看高德Web服务开发指南
import urllib.request & &
& & # 用于打开URL的可拓展库
with urllib.request.urlopen(URL_Site) as URL:
& & File=URL.read()
& & # 读取返回网址内容，为二进制格式字节对象
org_file = open('district.xml','wb') &
创建一个文本文件（xml格式，只写入字节对象）用于存储网址内容
org_file.write(File) & &
将网址内容写入文本文件，需将二进制格式转换为字符串格式 &
org_file.close() & &
& &# 关闭并保存文件
import xml.etree.ElementTree as ET &
处理XML文件的其中一种可拓展库
tree = ET.parse('district.xml') &
& # 载入一个XML文件
root = tree.getroot() & &
& & # 获取XML文件(树结构）的树根
polyline = root.find(".//polyline") &
使用了XPath规则搜索提取内容目标位置，具体可看Python官方教程的标准库的《20.5.2 XPath
polyline_text = polyline.text &
提取"polyline"节点的内容，是一长串用分号分隔的经纬度坐标值字符串
coordinate = polyline_text.split(';') &
&# 以分号为分隔符将坐标值字符串分隔为各点的坐标值序列
coor_file = open('coordinate.txt','w') &
创建一个文本文件（只写入字符串对象），以自己需要的格式用于存储边界放样点坐标
for i in coordinate:
& & coor_file.write(str(j) +
',' + i + '\n') & # 输出格式要求是 "序号"，"经度"，"纬度"，如
1,113.00,23.00(换行）；后面的坐标转换需要这样的格式
& & j = j + 1
print("完成文件输出，共" + str(j - 1) + "项数据")
coor_file.close
(高德Web服务行政区域查询数据XML格式）
&总结得有些拙劣，如果真的有人会看而且看出有错误的地方望指正。
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& &&解读地图大数据:捷径是怎么算出来的
解读导航地图大数据:捷径是怎么算出来的？Yesky软件频道 17:46
　　在北上广这类严重交通拥堵城市，自驾族已经养成出门前先打开上的地图App，运用“实时交通功能”查找顺畅“捷径”的习惯。不过，许多人或许还不知道，在简单的点点屏幕背后，有着看不见的复杂口令。在地图的实时交通领域，大数据令很多细碎繁琐的事情落地，“复杂”才决定了“简单”。
　　实时路况 全民播报
　　在大城市里，早晚高峰的时候车辆都集中在主干道和高架上，而作为毛细血管的支干道路车辆却比较少。高德交通信息事业部总经理董振宁告诉记者，经过大数据分析发现，即便在最堵车的时刻，比如周五的晚高峰，也只有20%的道路发生严重拥堵，另外80%的道路是顺畅的，甚至有的路上一辆车都见不到。如果有一套系统，能够让大家对全市的交通状况实时掌握，就可以及时调整出行路线，大大节省交通时间。
　　传统的实时交通监测，主要有两种方式，一种是交通管理部门采用的固定监测法，另一种是交通广播电台采用的人海战术。但是，这两种方式都面临一个问题覆盖率不高。现在，有了大数据，我们可以换一种思路干脆把车子当作一个自动的信息员。比如，北京现有出租车6万多辆，基本都装有定位设备，海量的行驶轨迹数据没有充分利用起来。高德与出租公司合作，选取其中的4万多辆，实时共享他们的行驶轨迹数据，这就意味着在北京布置了4万多个移动的检测器。每隔10秒钟到1分钟，出租车会自动把位置信息发回中心，大数据中心就能自动计算每条道路的实时交通流量。
　　除此之外，高德还通过与合作，发动网友实时上报交通事件信息，比如哪个地方发生了交通事故、哪个地在修路或有交通管制。只要有人在微博提及这些，大数据中心就能实时捕捉到关键信息，并将这些信息发布到的客户端上。通过大数据平台，把实时交通流量信息与交通事件信息、红绿灯延时等信息整合，最后得出一个最优的交通路线，并且预测出每条路线准确的交通到达时间。
　　准确算出上下班时间
　　搜集到第一手新鲜热辣的路况资讯后，接下来要做的，便是将点滴累积起来的海量实体数据，分门别类地导入，包括道路环境(道路等级、所处区域等)、天气情况、特征日(工作日或节假日)等参数，基于大数据分析与挖掘算法与模型，研究分析各类因素与交通路况之间的影响关系。通过一系列的清洗、整合、运算、分析等流程，最终得出每条道路在不同环境或不同时间的路况规律，从而为交通预测和路径规划提供数据依据。
　　据介绍，高德目前已经在公众平台推出了服务号，可以供用户进行上下班路况查询，这同样是基于大数据的服务功能。业内常常用一个实景比喻来解释大数据究竟能做到如何智能：当一个用户在某购物网站买过一套餐具后，他面对的不应该是隔三差五地收到同类产品的推荐信息，而是在几个月后收到特别为他定制的厨房配套用具的推荐。而在地图应用中，大数据同样要做到2.0版本，通过个性化的分析，做到量身定制的主动服务。“当你快下班时，就会收到一条推送信息，告诉你今天回家路上堵不堵，走哪条路最划算。”董振宁说，大数据的理想状态是有生命的，会互动的。
　　据记者，当你设置好起点和终点后，实时导航会为你计算出预计花费的时间，在日本，这一数字的误差被控制在每月15%以内，目前高德能做到18%，未来的理想数字是不超过10%，也就是预计30分钟到达，最多延误3分钟。而在这些数字的背后，需要精准掌控的细节因素非常多。
（作者：软件频道新闻组责任编辑：许明）
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pc软件手机软件“十一”全民出行堵哪里？高德地图大数据提前揭秘！ - 简书
“十一”全民出行堵哪里？高德地图大数据提前揭秘！
“十一”国庆中秋黄金周在周日就要“放”了，我们每个小伙伴的“假期余额”又“充值”了八天。试问：各位小伙伴们，想好“十一”开车去哪“浪”了吗？如果你还没想好“十一”假期去哪儿，高德地图大数据或许能帮你做出更聪明的选择。无论是“未堵先知”的路线规划，还是热门景区的错峰出游，甚至是高峰期排长队的餐馆排行榜，高德地图都能用大数据的力量，为用户进行提示。
根据小编获悉，高德地图联合长安马自达于近日发布了《十一全民出行大数据预测报告》（以下简称“《报告》”）。《报告》首次公布了景区驾车适宜指数，并揭露了选择不同档次、车型人群的假期出行偏好，从多个维度提供了“十一”黄金周出行服务，为公众“十一”出行提供了便捷有效的躲避拥堵出行方案。根据《报告》预测，从9月30日15:00以后，全国高速公路将出现拥堵，并呈逐渐上升趋势，预计10月1日0点将出现高速公路小高峰，9:00-12:00为整个“十一”期间的拥堵最高峰，返程拥堵高峰预计在10月6日15:00-20:00，建议大家错峰出行。
与此同时，根据《报告》显示，预计全国出行拥堵主要集中在京津冀、长三角、珠三角和成渝地区。其中，长三角拥堵排第一。另外，值得注意的是首日，东莞G9411莞佛高速、苏州G15W常态高速全天都在拥堵。小编建议大家用高德地图最常用的躲避拥堵功能，提前避开这些拥堵路段。时下，自驾游已经成为“十一”黄金周的必备“大餐”，但是各大景区一到假期就人山人海的“盛况”，也给大家出游造成一定的困扰。为此，高德地图在《报告》中综合了去往景区的用户出行热度、景区周边道路拥堵延时指数和景区用户评分三大指标，首次推出了景区驾车舒适指数，对国内的5A级景区进行了综合评价，迪庆藏族自治州的普达措国家公园成为了“十一”黄金周最适宜驾车出行的景点，驾车适宜指数高达4.27，神农架景区和新疆喀纳斯国家地质公园以4.20和4.17的指数分列二、三位，为公众选择出游景区提供了又一参考维度。
在美好的“十一”黄金周，如果因为路况和准备不足耽误了度假行程和游览的心情，那可真是会令人沮丧。为此，小编特别友情提醒大家在自驾出行前都在手机里备好“出行神器”高德地图，并根据高德地图发布的《十一全民出行大数据预测报告》来一场说走就走的旅行。届时，除了根据实时路况规划避堵路线，高德地图还能提供各类出行和生活服务，让你在“十一”黄金周假期里玩的开心、顺心。
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百度地图，高德地图，谷歌地图定位的经纬度数据都不同，如何获得最准确的？
提问时间： 16:14:19
通过某个偏差计算能获得精确的数据还是本来误差就不能精确到秒？
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d）街景：依赖实采拍摄 百度地图基本上只有最基本常有的一些图层数据，例如部分三维数据，交通图层数据，卫片图层数据等，百度不具备这部分数据的采集和生产能力，都是向不同供应商外购的。 但是用大数据获得准确数据需要有多元海量数据。后台进程都可能会把用户数据送往百度LBS接口中， 有了流氓的自启动和定位，就能无时无刻获取用户信息，就算用户不打开GPS，百度也能无时无刻从粗略定位（基站三角定位）中获取用户位置数据。 这种迁徙数据最多只需要定位到乡村精度就有足够的意义。 数据从百度地图开放平台上来，所有使用百度地图API的移动应用，都是其中的一分子，这里面可能有墨迹天气什么的&& 2.样本量有多大？ 所以用户手机每一次定位请求都在分析的范围内。百度坐标是在GCJ-02基础上做了再次加密，所以相比GCJ-02的地图都有一定偏移量。 你可以把GCJ-02坐标转成百度坐标，百度也提供了例子：地图API示例 这种偏移不是线性的，也就不是&固定的误差&。 @_@国际经纬度坐标标准为WGS-84，国内必须至少使用国测局制定的GCJ-02对地理位置进行首次加密。
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