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python - 如何加快投影转换？

问题描述

我想投影许多坐标。例如，400 万个坐标。

首先，我用 100 个坐标进行了测试。测试结果为 13.95 秒。

在计算中，处理 400 万个坐标需要 155 小时。

有什么好方法可以尽快得到结果吗？

import pandas as pd
import pyproj
import time

def projection(points):
    from_proj = pyproj.Proj('EPSG:4326')
    to_proj = pyproj.Proj('EPSG:2448')
    points[0], points[1] = pyproj.transform(from_proj, to_proj, points[1], points[0], always_xy=True)
    return points

data = pd.read_csv('data.txt', header=None, delim_whitespace=True)

start = time.perf_counter()
output = data.apply(projection, axis=1)
end = time.perf_counter()
print('{0} sec.'.format(end - start))

数据.txt

34.705185 135.498468
...

标签： pythonpyproj

解决方案

我建议看这里：https ://gis.stackexchange.com/questions/334271/converting-large-data-with-lat-and-long-into-x-and-y

https://pyproj4.github.io/pyproj/stable/advanced_examples.html#advanced-examples

两个加速：1. 使用 Transformer 进行重复转换 2. 直接使用列中的值而不是apply

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