Advertisement

WebGIS作业:广州市房价、地铁站查询及距离测量

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本项目为WebGIS应用实践,旨在开发一个网页平台,用户可在此平台上查询广州市各区的房价信息以及地铁站点,并能便捷地进行两点间距离的测量。 应用程序的主要功能包括: 1. 房价查询:数据来源于链家网。用户可以在地图上选择不同的区域,并查看该区域的房价分布情况。通过不同颜色的标记区分不同价格的房源,帮助用户更直观地了解各区域内的房价差异。 2. 地铁查询:提供广州市地铁线路图及各个站点详细信息查询功能。点击地图上的站点图标可以获取该站的位置、所属线路和换乘详情等信息。此外,还可以查询任意两个站点之间的最短路径及其所需乘车时间。 3. 距离量测:用户可以在地图上绘制直线、多边形或圆形来测量两地间的距离,这有助于规划出行路线时了解不同地点间的确切距离。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • WebGIS广
    优质
    本项目为WebGIS应用实践,旨在开发一个网页平台,用户可在此平台上查询广州市各区的房价信息以及地铁站点,并能便捷地进行两点间距离的测量。 应用程序的主要功能包括: 1. 房价查询:数据来源于链家网。用户可以在地图上选择不同的区域,并查看该区域的房价分布情况。通过不同颜色的标记区分不同价格的房源,帮助用户更直观地了解各区域内的房价差异。 2. 地铁查询:提供广州市地铁线路图及各个站点详细信息查询功能。点击地图上的站点图标可以获取该站的位置、所属线路和换乘详情等信息。此外,还可以查询任意两个站点之间的最短路径及其所需乘车时间。 3. 距离量测:用户可以在地图上绘制直线、多边形或圆形来测量两地间的距离,这有助于规划出行路线时了解不同地点间的确切距离。
  • 广
    优质
    广州地铁构成了广州市内便捷高效的公共交通网络,其站点分布广泛,覆盖城市各个重要区域和人口密集区,极大地方便了市民与游客的出行需求。 通过使用网络爬虫收集的数据,并将其整理成Excel文件的形式,我们获得了广州市地铁站点的相关资料。
  • 2025年广路线点矢shp数据.zip
    优质
    本资料包包含2025年预测的广州市地铁线路和站点的矢量数据(SHP格式),适用于城市规划、交通研究等领域。 2025年广东省广州市地铁路线及站点矢量shp数据.zip
  • 广格数据集
    优质
    本数据集收录了广州市各区房地产交易及评估信息,涵盖房屋类型、面积、售价等关键指标,旨在为市场分析与投资决策提供详实的数据支持。 广州二手房的房价数据集来源于链家。该数据集中包含一个汇总文件以及广州市11个区各自的单独数据文件,并且每个区还提供了详细的街道信息。
  • Java中使用递归算法最短
    优质
    本文章介绍了如何在Java编程语言环境中运用递归算法来解决寻找地铁线路中最短路径的问题。通过构建模型和优化策略,旨在提高计算效率与准确性。适合对算法与图论感兴趣的读者阅读。 用Java编写了一个查询地铁最短路径的程序,包含用户界面,并使用递归算法来实现功能。该程序可以查询从指定起点到终点的距离及线路,并提供所有线路之间的距离信息。
  • 基于C语言的广最短路径(Dijkstra算法).zip
    优质
    本项目提供了一个利用C语言实现的程序,采用Dijkstra算法计算并展示广州地铁线路中任意两个站点之间的最短路径。 在本项目中,我们主要探讨的是如何使用C语言来实现广州地铁线路的最短路径查询。这个任务涉及到了图论中的经典算法——Dijkstra算法以及深度优先搜索(DFS)策略。 Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻于1956年提出的一种解决单源最短路径问题的方法,适用于加权有向图或无向图。其目的是找到从某个起点到所有其他节点的最短路径,在本项目中即是从地铁线路中的一个特定站点到达另一个用户指定的目标站点。Dijkstra算法的核心思想是通过逐步扩展和更新距离来寻找最优解,并使用优先队列(通常采用堆结构)维护待处理节点,每次选择与起始点最近的未访问过节点进行处理。 深度优先搜索是一种遍历或查找树及图的方法,在地铁线路查询场景中可以用来生成所有可能路径并结合Dijkstra算法帮助找到最短路径。DFS从起点开始深入探索直至达到叶节点,然后回溯尝试其他分支直到检查完所有可能性。 在C语言实现过程中,首先需要构建表示地铁线路的数据结构,如邻接矩阵或列表形式的图模型,其中每个站点对应一个节点而每条边代表两个站点之间的连接。接着初始化各点的距离值(源站为0其余无穷大),并将起始节点加入优先队列中进行处理;随后进入循环不断更新最近未访问过的节点及其邻居距离直到遍历完成。 此项目展示了如何使用基础图算法和数据结构解决实际问题,通过理解Dijkstra算法与DFS的工作机制,我们能够设计出高效程序以查询复杂交通网络。这在城市规划、交通运输管理和导航系统等领域具有重要的应用价值,并且对计算机科学教育也提供了重要实践机会帮助学习者加深对相关知识的理解。
  • 北京换乘系统.rar_北京_图_换乘_
    优质
    这是一个专为北京地区设计的地铁换乘查询工具,提供详细的线路图和便捷的换乘方案,帮助用户轻松规划出行路线。 北京地铁换乘查询系统主要包括以下功能:调用文件初始化地铁线路与图中的顶点函数、初始化图的函数、查看地铁线路详细信息函数、在图中定位起始站与终点站的位置函数、判定每次经过的站是否为换乘站的函数、花费最少时间查找最短路径的核心算法函数、输出最短路径的信息显示功能,提供途中需要的换乘站点详情的功能以及主要实现查询操作的选择和主界面展示。
  • 广住宅区信息
    优质
    本资料提供了广州市内主要住宅区最新的房价信息,包括各区域的均价、热门楼盘详情及近期市场动态,帮助购房者做出明智决策。 “广州小区房价数据”这一主题涵盖了广州市内各个小区的房价信息,通常是一份包含大量房地产市场统计数据的数据集。这些数据对于分析广州房地产市场的走势、房价水平以及区域差异具有重要意义,对投资者、政策制定者及普通市民了解当地房产情况极具参考价值。 描述简洁明了,“广州小区房价数据”指的是关于广州市不同小区的房价资料。这样的数据通常包括但不限于:小区名称、地理位置、平均房价、成交价格、房屋面积、户型结构、建筑年代和周边设施等多种指标。通过这些信息,我们可以深入理解广州各区域的房价状况,例如哪些区域的房价较高或更具性价比,以及房价的变化趋势等。 “shp”是一个地理信息系统(GIS)中的文件格式,用于存储地图要素如边界、点线多边形等的空间数据。在这里,“shp”标签可能意味着数据中包含有广州小区的具体地理位置信息,使我们能够将房价与具体位置对应起来进行空间分析。例如,可以直观地查看房价分布与城市规划、交通设施和教育资源等因素的关系。 文件名为“广州小区房价数据.xlsx”的Excel电子表格包含了大量结构化数据。这种格式便于组织和处理大规模的数据集,并支持快速理解和分析价格信息。在Excel中可能有多个工作表分别记录了不同的指标或按时间、区域等维度分类的数据,帮助用户过滤、排序及计算。 基于上述内容可以提取出以下关键知识点: 1. **房地产数据分析**:通过对广州小区房价数据的深入研究,能够洞察市场的供需状况和价格变化趋势,为投资决策提供参考。 2. **地理信息系统应用**:“shp”格式文件能结合地理位置信息揭示房价与城市规划、交通等要素的关系,并进行空间分析。 3. **Excel数据处理**:利用Excel的数据清洗、整理及分析功能可以有效地展示平均值、中位数和最高最低价,同时通过图表直观呈现价格分布情况。 4. **数据可视化**:使用地图或图表形式展现广州各区域的房价差异有助于用户理解地域特征。 5. **影响房价的因素**:在数据分析时应考虑交通便利性、学区资源以及周边配套设施等因素对房价的影响。 这份“广州小区房价数据”提供了丰富的研究素材,无论是学术分析还是实际投资决策都具有很高的实用价值。通过深入挖掘和分析可以获得关于广州房地产市场的深刻见解,并据此作出更明智的决定。
  • 广2020年点线路SHP数据.zip
    优质
    本资料包包含广州地铁2020年的站点和线路布局的矢量数据,格式为SHP,适用于地理信息系统软件进行数据分析与展示。 广州地铁2020年的站点线路数据采用SHP格式存储,为矢量数据类型,并使用WGS84坐标系统。