Sklearn-style generator of geo features: distances, angles, cosine similarity, KMeans, NN, polar features
Project description
geo-features-generator
Генератор гео-признаков в стиле sklearn: расстояния (Haversine, equirectangular, Manhattan), углы/синусы/косинусы, средние точки, дельты, квадраты расстояний, косинусная близость (3D), кластеризация KMeans, расстояния до ближайшего соседа, полярные признаки относительно базовой точки, H3 ячейки Uber.
Установка
pip install geo-features-generator
# Для H3 функций (опционально)
pip install geo-features-generator[h3]
Быстрый старт
import pandas as pd
from geo_features_generator import GeoFeaturesGenerator
df = pd.DataFrame({
"lat1": [55.75, 59.93],
"lon1": [37.62, 30.33],
"lat2": [59.93, 55.75],
"lon2": [30.33, 37.62],
})
gen = GeoFeaturesGenerator(
coordinate_pairs=[("lat1", "lon1"), ("lat2", "lon2")],
enable_squared_distances=True,
enable_normed_deltas=True,
enable_cosine_similarity=True,
enable_kmeans=False,
enable_nearest_neighbor=False,
enable_polar_features=True,
polar_base_point=(55.75, 37.62),
enable_h3_features=True,
h3_resolutions=[8, 10],
)
features = gen.fit_transform(df)
print(features.head())
Параметры
coordinate_pairs: список пар имен столбцов(lat, lon).radius: радиус сферы (метры), по умолчанию 6_371_000.output_format:"pandas"или"numpy".generate_point_features: генерировать признаки для каждой точки.generate_pair_features: генерировать признаки для пар точек.enable_squared_distances: добавляет_m2признаки квадратов расстояний.enable_normed_deltas: добавляетabs_dlat_m,abs_dlon_m(в метрах).enable_cosine_similarity:cosine_sim,cosine_distпо 3D dot на сфере.enable_kmeans: добавляет*_kmeans_labelдля каждой точки (требуется scikit-learn).kmeans_n_clusters,kmeans_random_state: параметры KMeans.enable_nearest_neighbor: добавляет*_nn_haversine_m(требуется scikit-learn).enable_polar_features: добавляет*_polar_bearing_deg,*_polar_dist_mотносительноpolar_base_point.polar_base_point:(lat, lon)базовой точки.enable_h3_features: добавляет H3 признаки (требует установленной библиотеки 'h3').h3_resolutions: разрешения H3 ячеек для генерации признаков, по умолчанию [6, 8, 10].h3_neighbor_rings: количество колец соседей для H3 ячеек, по умолчанию 1.h3_parent_resolutions: разрешения родительских H3 ячеек, по умолчанию [4, 6].h3_child_resolutions: разрешения дочерних H3 ячеек, по умолчанию [10, 12].
Контакты
Лицензия
MIT. См. файл LICENSE.
Project details
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
Built Distribution
Filter files by name, interpreter, ABI, and platform.
If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.
Copy a direct link to the current filters
File details
Details for the file geo_features_generator-0.1.5.tar.gz.
File metadata
- Download URL: geo_features_generator-0.1.5.tar.gz
- Upload date:
- Size: 10.6 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.9
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
faf78a72b5d5a70a5b7a68e072117eb0dab60ff2eed7992835d961bb8490697d
|
|
| MD5 |
59e80b3c291efbe5e5135dfc58e6af50
|
|
| BLAKE2b-256 |
f2e7d4ed4c6eaa668ffb0e5b56c39d9897a5b7e014baf0462542fa69536221f9
|
File details
Details for the file geo_features_generator-0.1.5-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: geo_features_generator-0.1.5-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 11.2 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.9
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
27fbbc244686751edc402885517492dd4d83dfdad820240a41d4e2f57b1be994
|
|
| MD5 |
427c28e82a686139cfba4295f5a4420c
|
|
| BLAKE2b-256 |
2d20233bd0864e881b9f9e9b89c95f57af524e95eb80db14707517106cad5429
|