Python实战：Python在地理信息系统(GIS)中的应用
# 导入必要的模块
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
# 创建一个点对象
point = Point(116.401394, 39.931467)
# 读取GeoJSON文件
gdf = gpd.read_file('path_to_your_geojson_file.geojson')
# 计算点与GeoDataFrame中每个地理要素的距离
gdf['distance'] = gdf.geometry.apply(lambda geoms: point.distance(geoms))
# 找出距离最近的地理要素
closest_feature = gdf.nsmallest(1, 'distance')
# 输出结果
print(closest_feature)这段代码展示了如何使用Python的GeoPandas库来读取GeoJSON文件，并计算一个点与该文件中每个地理要素的距离。然后，它会找到距离最近的地理要素并输出结果。这是一个在地理信息系统中常见的操作，并且是数据科学和机器学习领域的一个常见用例。
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