Расстояние между адресами рассчитать: Как измерить расстояние между пунктами — Помощник 2ГИС

как найти координаты и расстояния без регистраций и смс — NTA на vc.ru

Привет, VC!

1880 просмотров

С вами участник профессионального сообщества NTA Алексей Майка.

Хочу поделиться своим опытом решения одной интересной задачки и описать весь проделанный путь.

Был обычный денёк, сидел я на работе и занимался своими айтишными делами. Ко мне пришел руководитель и сказал: «Нужно рассчитать дистанцию до границы регионов для этих адресов». При этом без всяких платных сервисов и API онлайн карт, и своими усилиями. Айтишник понял, айтишник принял, айтишник получил свою заветную эксельку и пошёл работать.

Вступление

Из школьных уроков географии я помнил, что для определения километража требуется знать координаты (широту и долготу) двух точек. И исходя из этого, я разделил задачу на 4 части:

• поиск координат границы;
• предобработка данных;
• поиск координат адресов;
• непосредственный расчёт расстояний между координатами.

В посте продемонстрировал весь путь решения данной задачи, небольшие нюансы, проверку результатов и непосредственно код. И, познакомив читателя с моей маленькой предысторией, расскажу об инструментах, которыми я пользовался.

В качестве основного инструмента для парсинга, обработки и расчётов я использовал Python. Средой разработки выступали Jupyter Notebook (Anaconda), PyCharm и DataSpell от компании JetBrains (дело вкуса). При работе с данным проектом использовал библиотеки Numpy, Pandas, Plotly, Geopy, Selenium.

На этом прелюдия заканчивается, переходим к сути.

Начало начал

Для расчёта дистанции до границы нужны координаты, что неудивительно, самой границы. Вручную прокликивать точки на карте мне не очень хотелось, а попытка поиска готовых координат полностью провалилась. К счастью, удалось найти json‑файл с положением границ субъектов России, среди которых и находятся нужные точки.

Для начала достаю нужные области. Импортирую библиотеки для дальнейшей работы, сохраняю данные файла в словарь (dict) и смотрю на содержимое объекта:

#Библиотека для работы с «.json»-файлами import json #Библиотека для обработки и анализа данных import pandas as pd #Библиотека для работы с многомерными массивами import numpy as np # Считываем файл с координатами всех регионов with open(‘data//gadm41_RUS_1.json’, encoding = ‘utf-8’) as js: dict_coordin_border = json.load(js)

Словарь с данными из файла

Видно, что json хорошо структурирован, и с ним достаточно легко работать. Названия регионов и координаты можно найти по следующим ключам:

• dict_coordin_border[‘features’] [‘properties’][‘NL_NAME_1’] — название субъекта федерации;
• dict_coordin_border[‘features’] [‘geometry’][‘coordinates’] — координаты границ субъектов.

Выделяю из данного словаря только нужные пять областей, и записываю в pandas.DataFrame данные, где:

• region — название региона;
• lon — долгота точки границы;
• lat — широта точки границы;
• sequence_number — порядковый номер записи;
• color — цвет региона.

Зачем цвет и порядковый номер? Расскажу далее, а сейчас предлагаю рассмотреть код:

df_coord_reg = pd.DataFrame() sequence_number = 0 for regions in dict_coordin_border[‘features’]: #Ставим условия для поля названия субъектов if regions[‘properties’][‘NL_NAME_1’] in [‘Воронежскаяобласть’, ‘Брянскаяобласть’, ‘Курскаяобласть’, ‘Ростовскаяобласть’, ‘Белгородскаяобласть’]: for list_coordin_lv_1 in regions[‘geometry’][‘coordinates’]: for list_coordin_lv_2 in list_coordin_lv_1: for list_coordin_finish_lvl in list_coordin_lv_2: #Заполняем df: Название региона, координаты точки границы, порядковый номер записи, цвет региона if regions[‘properties’][‘NL_NAME_1’] == ‘Воронежскаяобласть’: color = ‘purple’ elif regions[‘properties’][‘NL_NAME_1’] == ‘Брянскаяобласть’: color = ‘white’ elif regions[‘properties’][‘NL_NAME_1’] == ‘Курскаяобласть’: color = ‘blue’ elif regions[‘properties’][‘NL_NAME_1’] == ‘Ростовскаяобласть’: color = ‘yellow’ elif regions[‘properties’][‘NL_NAME_1’] == ‘Белгородскаяобласть’: color = ‘red’ df_coord_reg = df_coord_reg.

append({‘region’: regions[‘properties’][‘NL_NAME_1’], #Название региона ‘lon’: list_coordin_finish_lvl[0], #Долгота точки границы ‘lat’: list_coordin_finish_lvl[1], #Широта точки границы ‘sequence_number’: str(sequence_number), #Порядковый номер записи ‘color’: color}, #Цвет региона ignore_index = True) sequence_number += 1

В итоге получается следующий dataframe:

Результат выполнения кода

На данном этапе я получил координаты границ регионов со всех сторон. Но это не совсем нужный результат, требуется только та часть границ, которые не совпадают друг с другом. И здесь я хочу рассказать про библиотеку plotly.

Plotly — это графическая библиотека для интерактивной визуализации данных. С её помощью можно создавать диаграммы, гистограммы, карты распределения, 2D‑диаграммы, 3D‑графики и многое другое. Эта библиотека — сильный «зверь» для визуала, и она поможет расположить полученные точки на карте. Подробнее ознакомиться можно по ссылке.

Код ниже отображает точки на географической карте Европы:

#Импортируем библиотеки для визуализации данных import plotly.graph_objs as go #Визуализируем на карте точки с координатами для проверки и дальнейшего анализа fig = go.Figure(data=go.Scattergeo( #Scattergeo — данные, визуализируемые в виде точек географической карте lon = df_coord_reg[‘lon’], #Долгота точки lat = df_coord_reg[‘lat’], #Широта точки mode = ‘markers’, #Вид точки marker_color = df_coord_reg[‘color’], #Цвет точки text = df_coord_reg[‘region’] + ‘ ‘ + df_coord_reg[‘sequence_number’] #Текст при наведении на точку ), ) fig.

update_layout( title = ‘Субъекты РФ ‘, #Задаем название карты geo = dict( scope=’europe’, #Шаблон карты landcolor = «green», #Цвет для стран countrycolor = «black», #Цвет границ между странами ), width=1500, #Ширина карты height=750 #Высота графика )

Результат выполнения кода:

Субъекты РФ

Как видно на рисунке, все точки находятся на своих местах. Осталось из них выбрать только точки, не являющиеся общими для регионов. Для этого я и задавал цвет областей и их порядковый номер.

Выбираю номера точек, которые находятся на границе, и перезаписываю данные в dataframe:

#Исходя из карты, выбираем следующие срезы df и записываем их в новую переменную df_coord_border = pd.concat([df_coord_reg[11:411], df_coord_reg[1278:1459], df_coord_reg[974:1226], df_coord_reg[3084:3157], df_coord_reg[2004:2413]])

Для проверки повторно визуализирую данные и сохраняю полученные координаты в json‑файл.

#Визуально проверяем полученный dataframe fig = go.Figure(data=go.Scattergeo(lon = df_coord_border[‘lon’], lat = df_coord_border[‘lat’], mode = ‘markers’, marker_color = df_coord_border[‘color’], text = df_coord_border[‘region’] + ‘ ‘ + df_coord_border[‘sequence_number’])) fig.update_layout( title = ‘Субъекты РФ’, geo = dict( scope=’europe’, landcolor = «green», countrycolor = «black», ), width=1500, #Ширина карты height=750 #Высота графика ) #Сохраняем данные в json df_coord_border[[‘lon’, ‘lat’]].to_json(‘data//border.json’)

Результат работы кода:

Результат работы

Кто? А главное, зачем?

Помните об эксельке, которую я упоминал в начале? Вот теперь пришло и её время.

Создаю новую тетрадку, импортирую библиотеки, читаю xlsx‑файл. Смотрю на данные.

import pandas as pd import numpy as np import json #Возьмем данные из входного файла df_start_adress = pd.read_excel(‘data//starting_address.xlsx’) border_coord_df.head()

Считывание данных

Что же получается? В файле хранятся 6 228 адресов, и, даже взглянув на эту выборку, закрадывается подозрение, что данные не имеют строгого формата. Необходимо удалить из dataframe дубликаты и проверить данные на пропуски:

#Удалим дубликаты df_start_adress = df_start_adress.drop_duplicates() df_start_adress #None отсутствуют df_start_adress.info() #NaN,None и пустота могут быть в виде строки. Проверяем по длине строки df_start_adress[df_start_adress[‘полный адрес’].str.len() <= 5]

Вывод результатов кода

К счастью, пропусков не наблюдается, а после удаления дубликатов dataframe сократился на 2 000 строк.

Проанализировав можно выделить несколько проблем:

1. Нет строгой типизации формата адресов. Это сильно ограничивает библиотеки и технологии, такие как запросы HTTP и бесплатные API сайтов.

Адреса без строгого формата

2. В адресах присутствует подстрока «Адрес из Росреестра:». При проверке таких адресов в «Яндекс.Картах», выдается адрес отдела Росреестра города исходного адреса или пустой результат поиска:

Адреса, в которых содержится подстрока «Адрес из Росреестра:»

3. Дублируются данные внутри ячеек. При проверке в онлайн картах данные не выдаются, или строится маршрут движения по этим адресам, точнее, путь от себя к себе:

Дублируемые данные

4. Присутствуют лишние данные, которые мешают поиску.

Обработать полученные данные и привести их к одному виду показалось очень трудозатратной задачей. Проверив несколько адресов, я решил использовать сервис «Яндекс Карты». Он показал, что может работать с различными адресами и выдавать корректный результат.

Но обработать адреса все равно необходимо и избавиться хотя бы от некоторых проблем: подстрока с Росреестром и повторяющиеся данные.

Для этого применяю функцию formating_text. В функции создаю список, разбиваю строку на слова и помещаю их в список поочередно. Если данное слово уже существует в списке, то его в список не добавляю. В конце удаляю из итоговой строки «Росреестр»:

def formating_text(text): old_text = text.split() new_text = [] for word in old_text: if word not in new_text: new_text.append(word) return ‘ ‘.join(new_text).replace(‘Адрес из Росреестра: ‘, ») df_start_adress[‘formating_adress’] = df_start_adress[‘полный адрес’].apply(lambda x: formating_text(x))

Результат работы функции

Сохраняю полученный результат и перехожу к следующему этапу.

Дёшево и сердито

Самые внимательные читатели могли заметить, что для данного проекта я использовал библиотеку Selenium. Почему именно она? Она обладает преимуществами на фоне остальных библиотек и методов парсинга. Её ближайшие аналоги:

1. API «Яндекс.Карт». Данная система хоть и очень удобна в использовании для этой задачи, но она не бесплатна. А мы договаривались в начале публикации, никаких дополнительных вложений.

Тарифы Яндекса

Тарифы на 15.05.2023 г. Источник

2. Http/Https‑запросы. В отличие от системы, описанной выше, для запроса требуется только возможность подключения к нужному сайту. Но с моими данными написание get/ post-запросов — довольно сложная задача. К примеру, запрос https://yandex.ru/maps/213/moscow/house/mokhovaya_ulitsa_11s1 состоит из названий города, улицы и номера дома на транслите. Преобразовать входящие данные в такой формат будет непосильной задачей для меня.

Методом исключения осталась только библиотека Selenium, которая будет симулировать действие человека в браузере на сайте. Это позволит обойти системы защиты Яндекса, воспользоваться их алгоритмами обработки данных и найти координаты объекта.

Сразу скажу, здесь я не буду обучать вас данной библиотеке. Лишь разберу основной алгоритм работы скрипта, покажу некоторые нюансы и возможные методы их решения.

Подключение драйвера. В данном проекте я использовал браузер Google Chrome, и примеры будут для Google. Библиотека Selenium уже имеет в себе драйвер для работы с Google, и для его подключения просто нужно прописать команду webdriver.Chrome(). Для перехода на сайт используйте функцию get.

from selenium import webdriver #Адрес сайта «Яндекс.Карты» url_adress = ‘https://yandex.ru/maps’ #Подключение драйвера Google driver = webdriver.Chrome(‘chromedriver.exe’) #Переход на сайт driver.get(url_adress) time.sleep(5)

Поиск адреса. Адрес вписывается в поле формы поиска, код данного элемента «<input class=”input__control_bold” >». Для поиска элемента использовал комбинацию функций WebDriverWait и ExpectedCondition. Selenium будет производить поиск элемента, пока он не будет найден или не кончится время ожидания.

Далее заполняю найденную форму адресом с помощью функции send_keys и запускаю поиск, имитируя нажатие клавиши Enter функцией send_keys(Keys.ENTER).

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC # Время ожидания delay = 10 # Поиск формы ввода на сайте elem_search_string = WebDriverWait(driver, delay) \ .until(EC.presence_of_element_located( (By.XPATH, «//input[@class=’input__control _bold’]»))) # Вписываем данные в форму elem_search_string.send_keys(adress) # Запускаем поиск elem_search_string.send_keys(Keys.ENTER)

Результат поиска. Если все отработало штатно, Яндекс должен выдать географические координаты адреса. С помощью уже знакомой комбинации WebDriverWait и ExpectedCondition записываю координаты в переменную:

# Поиск координат на сайте elem_search_2 = WebDriverWait(driver, delay) \ .until(EC.presence_of_element_located( (By.XPATH, «//div[@class=’toponym-card-title-view__coords-badge’]»))) # Запись в переменную координат адреса coord = elem_search_2. text

Но Яндекс — не всемогущ, он не всегда находит однозначный ответ, поэтому на некоторые адреса он предлагает несколько вариантов. Как, например, здесь:

Результаты поиска неоднозначного адреса

На случай таких ситуаций я брал первый предложенный вариант. Скорее всего он и будет являться нужным мне адресом:

elem_first_list = WebDriverWait(driver, delay) \ .until(EC.presence_of_element_located( (By.XPATH, «//div[@class=’search-snippet-view__body _type_toponym’]»))) elem_first_list.click()

И напоследок очищаю форму записи:

try: elem_clear = WebDriverWait(driver, 2) \ .until(EC.presence_of_element_located( (By.XPATH, «//a[@class=’small-search-form-view__pin’]»))) except: elem_clear = WebDriverWait(driver, 2) \ .until(EC.presence_of_element_located( (By.XPATH, «//div[@class=’small-search-form-view__icon _type_close’]»)))

Рекомендую объединить поиск координат на сайте и очистку формы записи на случай, если сервис не найдет никакого результата. Это позволит продолжить работу скрипта и не перезапускать программу.

Повторяю все вышеперечисленные действия ещё 3 000 раз и сохраняюрезультат в файл.

Финишная прямая

Осталось дело за малым: рассчитать дистанцию между координатами адресов и кратчайших точек построенной границы. С этим поможет библиотека Geopy.

Geopy — это сторонняя библиотека Python для определения географического местоположения. Она позволяет разработчикам Python легко находить координаты адресов, городов, стран и достопримечательностей по всему миру, используя сторонние геокодеры и другие источники данных. Ознакомиться с библиотекой можно по ссылке.

Для начала импортирую библиотеки и данные с файлов, которые получил ранее, координаты границы и адреса. Преобразую их в нужный формат для удобства в работе.

#Импортируем библиотеки import pandas as pd from geopy.distance import geodesic as GD import json from tqdm import tqdm #Ипортируем данные с координатами with open(«data/adress_coord. json», ‘r’, encoding=’utf-8-sig’) as ad_cor: adress_coord_dict = json.load(ad_cor) border_coord_df = pd.read_json(«data//border.json») #Для удобства словарь с координатами адресов преобразуем в df atress_coord_df = pd.DataFrame(adress_coord_dict.items(), columns=[‘adress’, ‘coord’]) # Преобразуем координаты границы в список list_border_coord = list([(row[‘lat’], row[‘lon’]) for index, row in border_coord_df.iterrows()])

Из библиотеки Geopy меня интересует только одна функция, которая как раз и рассчитает расстояние между двумя координатами — geodesic. Показываю, как она работает на примере:

Использование функции geodesic

Как видно из примера, в функцию нужно подавать широту и долготу в виде списка, множества, строки или кортежа. Главное, чтобы данные подавались попарно. В конце можно добавить единицу измерения расстояния: километры (km, kilometers), метры (m, meters), мили (mi, miles) и т. д.

Теперь пишу функцию, которая и будет считать минимальное расстояние между точками границы и адресом:

def distance_calculation(start_coord): list_dist = [] for bord_coord in list_border_coord: #Для расчета расстояния используем функцию GD([1 координаты точки],[2 координаты точки]. [единица измерения расстояния]) dist = GD(start_coord, bord_coord).km #Добовляем в список результат list_dist.append(dist) #Возвращаем минимальную дистанцию из списке return min(list_dist) tqdm.pandas() atress_coord_df[‘dist_to_bor’] = atress_coord_df[‘coord’].progress_apply(lambda x: distance_calculation(x))

Результат:

Итоговый результат

Оценка качества

Для сдачи итоговых результатов нужно их проверить, ведь плохой результат никто не любит. Открываю Google Maps и адреса из первоначальной эксельки, расстояние до границы и линейку. И, как видно из рисунков, результаты корректны, а погрешность — в допустимых нормах.

Проверка результатов

Итог

Что я могу сказать по итогу? Задача необычная, интересная и в меру сложная. Попрактиковался с библиотеками Pandas, Selenium, Plotly и посмотрел на новую библиотеку Geopy. Результат работы корректен, а погрешность — в допустимых рамках. Данные пошли дальше в работу.

В общем, задача мне понравилась. Я получил дополнительный опыт и даже некие новые знания, и на этом я заканчиваю пост. Желаю всем удачи!)

P. S. Кстати, чуть не забыл, с кодом вы можете ознакомиться на Github.

‎App Store: Измерить расстояние на карте

Описание

Измеряйте пройденное расстояние, прокладывайте маршрут для бега, посчитайте площадь территории на карте, а также многое другое! Приложением удобно пользоваться, так как в нем нет ничего лишнего, поэтому вы легко проложите свой первый маршрут. С помощью простых нажатий по карте, приложение автоматически проложит маршрут. Расстояниям и маршрут посчитаются автоматически!

Приложение очень простое, но у него множество возможностей, вот некоторые из них:
1. Прокладывайте маршруты для бега или прогулки;
2. Рассчитывайте расстояние от объекта до объектов на карте;
3. Рассчитывайте размеры зданий, площадей, дорог и т.д;
4. Рассчитывайте площадь территорий или объектов на карте;
5. Рассчитывайте расстояние которое вы прошли за день;
6. А так же другие возможности которые вы сами можете придумать.

В приложении три режима:
1) «Расчет маршрута» — устанавливая маркеры на карте приложение будет расчитывать маршруты между ними. Количество маркеров которые вы можете установить на карте — неограниченно. Вы можете рассчитать маршрут для ходьбы, велосипеда или автомобиля.
2) «Посчитать расстояние» — рассчитывайте расстояние между маркерами по прямой.
3) «Рассчитать площадь на карте» — После того как вы установите три маркера на карте, приложение посчитает площадь данного треугольника. Вы можете рассчитывать площадь практически любых фигур на карте.

Использовать данные режим вы можете по-разному, все зависит от вашего воображения!

«>20 мая 2022 г.

Версия 1.1

— обновлены некоторые библиотеки
— теперь приложение работает быстрее

Оценки и отзывы

1 оценка

Хорошее приложение, но нет адресов моего города

Якутск отсутствует! Поэтому 2 звезды

Garbage

Piece of crap

Разработчик Sergey Irgeshov указал, что в соответствии с политикой конфиденциальности приложения данные могут обрабатываться так, как описано ниже. Подробные сведения доступны в политике конфиденциальности разработчика.

Данные, используе­мые для отслежи­вания информации

Следующие данные могут использоваться для отслеживания информации о пользователе в приложениях и на сайтах, принадлежащих другим компаниям:

Не связанные с пользова­телем данные

Может вестись сбор следующих данных, которые не связаны с личностью пользователя:

• Геопозиция
• Идентифика­торы
• Данные об использова­нии

Конфиденциальные данные могут использоваться по-разному в зависимости от вашего возраста, задействованных функций или других факторов. Подробнее

Информация

Провайдер

Sergey Irgeshov

Размер

52,7 МБ

Категория

Навигация

Возраст

4+

Copyright

© Irgeshov Sergey

Цена

Бесплатно

• Поддержка приложения
• Политика конфиденциальности

Другие приложения этого разработчика

Вам может понравиться

Калькулятор расстояний Картографический инструмент | Maptive

Калькулятор расстояний Картографический инструмент | Маптив

Используйте картографическое программное обеспечение Maptive для расчета расстояния между двумя или более местоположениями или точками на карте! Читайте дальше, чтобы узнать больше о том, как использовать калькулятор расстояний Maptive.

Быстрое определение расстояния между несколькими точками на карте может дать важную информацию для бизнеса.

Калькулятор расстояний Maptive позволяет легко рассчитать расстояние между двумя или более адресами. Это, наряду со многими другими нашими картографическими инструментами, предоставляет вам информацию, необходимую для эффективного ведения вашего бизнеса.

Начало работы

Начало работы

Рассчитайте расстояние по прямой между двумя или более адресами, городами или почтовыми индексами в несколько простых шагов с помощью Maptive

1. Создайте бесплатную учетную запись в Maptive.
2. Создать новую карту.
3. Щелкните значок линейки в правой части экрана.
   
4. Выберите нужный вариант: одноточечное измерение или многоточечное измерение .
5. Используйте курсор, чтобы щелкнуть первую точку, затем щелкните вторую точку (и, если используется измерение нескольких точек, третью, четвертую, пятую и т.  д. точки).
   

Что такое калькулятор расстояний?

Калькулятор расстояния измеряет расстояние по прямой линии между различными точками на карте. Это отличается от расчета расстояния или времени в пути. Рассчитайте расстояние между физическими адресами, крупными городами или любой другой точкой, выбранной на карте.

Калькулятор расстояний Maptive позволяет измерять расстояние между двумя адресами или непрерывное расстояние между несколькими точками.

Как калькулятор расстояний Maptive может принести пользу вашему бизнесу

• Измерьте расстояние до ваших конкурентов:  Убедитесь, что между вами и вашими конкурентами достаточное расстояние при создании новых офисов для вашего бизнеса.
• Измерьте расстояние между магазинами:  Убедитесь, что ваши магазины не расположены слишком близко друг к другу.
• Измерьте расстояние до ваших поставщиков: Оптимизируйте свою цепочку поставок, находя поставщиков, которые ближе всего к вашему бизнесу.
• Визуализация расстояния между двумя точками:  Четкая демонстрация расстояния между двумя или более точками во время презентаций и встреч.
• Измерьте площадь и размер участков, зданий, крыш и многого другого!

Как измерить расстояние между местоположениями

Калькулятор расстояний Maptive прост в использовании. Рассчитайте расстояние между несколькими точками всего за несколько секунд, выполнив следующие действия:

Инструмент для расчета индивидуальных расстояний

Используйте индивидуальный калькулятор расстояния, чтобы определить расстояние между двумя адресами.

1. Щелкните значок линейки в правой части экрана.
2. Выберите «Измерение расстояния по одной точке (от A до B)».
3. Используйте курсор, чтобы нажать на первую точку, затем нажмите на вторую точку.
4. Между двумя точками появится пунктирная линия, а расстояние между ними будет отображаться на карте.
5. Вы можете удалить пунктирную линию и отображение расстояния, щелкнув «X» в конце линии расстояния.

Инструмент расчета непрерывного расстояния

Используйте инструмент непрерывного расчета расстояния для определения расстояния между более чем двумя адресами.

1. Щелкните значок линейки в правой части экрана.
2. Выберите «Измерение расстояния по нескольким точкам (от A до B до C до D)».
3. Используйте курсор, чтобы щелкнуть первое местоположение, затем продолжайте щелкать другие местоположения в том порядке, в котором вы хотите, чтобы они измерялись.
4. При нажатии на точки между всеми точками появится пунктирная линия. Каждый раз, когда вы нажимаете на другую точку, отображается расстояние от этой точки до первой точки, на которую вы нажали.
5. Остановите измерение, щелкнув значок линейки в правой части экрана.
6. Вы можете удалить пунктирную линию и отобразить расстояние, щелкнув «X» в конце линии расстояния.

Как калькулятор расстояний работает с другими функциями Maptive

Pin Maps: измерьте расстояние между различными точками данных на карте.

Инструмент для рисования территорий: создавайте собственные территории на карте и рассчитайте расстояние между ними.

Boundary Tool: установите границы на основе почтовых индексов, районов, городов, штатов и т. д. и определите расстояние между ними.

Если вам нужно рассчитать расстояние в пути, а не расстояние по прямой, вы можете использовать планировщик маршрутов Maptive, чтобы оптимизировать маршруты движения между несколькими местоположениями.

Начать картографирование

Подпишитесь на бесплатную пробную версию Maptive и начните картографирование сегодня.

Начать картирование сейчас

Политика конфиденциальности и использования файлов cookie

Как измерить прямую линию в Картах Google

Персональные технологии|Как измерить прямую линию в Картах Google

https://www. nytimes.com/2018/07/02/technology/personaltech/google-maps- Straight-distance.html

Реклама

ПРОПУСТИТЬ РЕКЛАМУ

ТЕХНИЧЕСКАЯ ПОДСКАЗКА

В дополнение к указанию пробега по шоссе, Google может рассчитать кратчайшее расстояние между двумя точками.

В мобильной версии Google Maps (слева) можно измерить кратчайшее расстояние между двумя точками, введя начальную точку и выбрав «Измерить расстояние». Затем перетащите карту вправо, чтобы черный кружок оказался над вторым местоположением, и нажмите кнопку «Добавить» (+), чтобы увидеть прямой пробег в нижней части экрана. Фото… The New York Times

2 июля 2018 г.

Q. Карты Google показывают расстояние между местами на основе направления движения по доступным автомагистралям, но есть ли способ рассчитать расстояние между двумя городами «по прямой»?

A. Маршруты проезда, предлагаемые Google между местоположениями, учитывают доступные дороги, а также условия движения, объезды и другие ситуации, которые могут сбить вас с пути. Хотя это полезно для планирования поездок и навигации, Карты Google также включают инструмент для простого измерения расстояний между точками по прямой линии.

При использовании Google Maps в настольном веб-браузере щелкните правой кнопкой мыши город или начальную точку, которую вы хотите использовать, и выберите «Измерить расстояние» в меню. Затем щелкните вторую точку на карте, чтобы увидеть прямое расстояние в милях и километрах, отображаемое в маленьком поле в нижней части окна.

Щелкните в другом месте карты, чтобы добавить дополнительные точки для измерения, или щелкните добавленную точку, чтобы удалить ее. Вы можете перемещать точки измерения, перетаскивая их на карте. Когда вы закончите, нажмите X в поле внизу экрана.

В приложении Google Maps для Android и iOS найдите начальную точку и нажимайте пальцем на экран, пока не появится красная метка на карте. Адрес или название местоположения отображается в нижней части экрана, поэтому коснитесь его и прокрутите вниз, чтобы выбрать «Измерить расстояние».