R语言【rgbif】——occ_search对待字符长度大于1500的WKT的特殊处理真的有必要吗?

本文主要是介绍R语言【rgbif】——occ_search对待字符长度大于1500的WKT的特殊处理真的有必要吗?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一句话结论:只要有网有流量,直接用长WKT传递给参数【geometry】、参数【limit】配合参数【start】获取所有记录。

当我在阅读 【rgbif】 给出的用户手册时,注意到 【occ_search】 强调了 参数 【geometry】使用的wkt格式字符串长度。

文中如是写道:

当处理 长WKT字符串(>1500个字符) 时,可以通过参数geom_big进行设置:asis:此值为默认值。不做任何处理,只传递WKT字符串。axe:这个选项将使用sf包将WKT字符串切割成数个多边形,然后根据每个多边形块单独进行数据请求,然后将所有数据组合在一起返回。请注意,如果WKT字符串不是多边形类型,将退回到asis,因为没有办法分割线字符串等。这个选项在大多数情况下会比其他两个选项慢。但是,这种多边形分割方法不会像使用bbox选项那样存在想要多少记录和实际返回多少记录之间脱节的问题。该方法使用sf::st_make_grid和sf::st_intersection,它们有两个参数cellsize和n。您可以通过调整geom_size和geom_n来调整这些参数。在切换返回的WKT字符串的数量方面,geom_size似乎更有用。请参阅wkt_parse手动从较大的WKT字符串中分解WKT边界框,或者将较大的WKT字符串分解为许多较小的WKT字符串。bbox:这个选项检查您的WKT字符串是否超过1500个字符,如果是,先从WKT创建一个边界框,使用该边界框进行GBIF搜索,然后将结果数据修剪为仅在原始WKT字符串中出现的数据。但有一个注意事项。因为先从WKT创建了一个边界框,并且limit参数确定了要获取的记录子集,所以当我们将结果数据修剪到WKT时,您获得的记录数量可能少于您使用limit参数设置的记录数量。但是,您可以将限制设置得足够高,以便获得在该边界框中找到的所有记录,然后您将获得WKT中可用的所有记录。

然而,我在尝试【使用rgbif获取非行政单位区域内的物种记录信息】时发现:即使我使用的wkt字符串长度远大于1500,但是直接将它或者用【wkt_parse】方法分割了它的结果传递给【occ_search】方法的【geometry】参数时,结果数据根本没有差异,而结果长度的不同仅仅是因为wkt表达的polygon数量不同造成的独立请求数量不同,有关这方面的信息请参考R语言【rgbif】——什么是多值传参?如何在rgbif中一次性传递多个值?多值传参时的要求有哪些?

简单来说,实际操作中,我发现小心翼翼地处理长WKT字符串完全是多此一举!

那么,真的还有必要使用【wkt_parse】来分割长WKT吗

下面我将用事实来回答这个问题。

首先,我使用的WKT字符串是在【R语言【rgbif】——使用rgbif获取非行政单位区域内的物种记录信息(以泛喜马拉雅地区为例)】中的 变量【wkt】变量【wkt_for_rgbif】

变量【wkt】 它的长度nchar(wkt)为8909。符合rgbif对长WKT字符串的定义标准。

变量【wkt_for_rgbif】 是 rgbif 中 wkt_parse 方法将 变量【wkt】变为许多个长度小于1500的非长WKT字符串片段。

for (i in wkt_for_rgbif){print(nchar(i))}

在这里插入图片描述

1. 查找的数据量的对比

我先按照用户手册推荐的,使用非长WKT字符串的 变量【wkt_for_rgbif】

  1. 变量【wkt_for_rgbif】 传入 occ_searchgeometry 参数,limit 参数设置为 0 以只获得数据量,hasCoordinate 参数设置为 TRUE以只统计有坐标信息的记录。

    a <- occ_search(limit = 0, hasCoordinate = TRUE, geometry = wkt_for_rgbif)
    

    因为参数【geometry】接受了多值输入,向量型的多值输入发起了多次独立请求,所以结果是一个长度为 wkt_for_rgbif 的列表。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  2. 前文提到了 wkt_for_rgbif 是向量型的多值输入,会发起多次独立请求,进而生成了结果列表。既然提到了多值输入,还有不会发起多次独立请求的字符串型的多值输入。那么将 wkt_for_rgbif 转换为字符串型再传递给 参数【geometry】 时会发生什么呢?

    b <- occ_search(limit = 0, hasCoordinate = TRUE, geometry = paste(wkt_for_rgbif, collapse = ";"))
    

    在这里插入图片描述
    不同类型的多值输入生成的结果数量相同吗?

    sum_a <- 0
    for (i in a){sum_a <- sum_a + i$meta$count}
    sum_a
    
    [1] 6819489
    
    b$meta$count == sum_a
    
    [1] TRUE
    

    意料之中,数量相同。

  3. 实践出真知,直接用 长WKT字符串 变量【wkt】 又如何呢?

    c <- occ_search(limit = 0, hasCoordinate = TRUE, geometry = wkt)
    

    在这里插入图片描述
    6819489,没有问题!

2. 查找的实际数据的比对

在上面对数据量比对中,我通过参数【limit】设置为0,只获取数据量。

但回头一想, occ_search 单次请求的返回数据量最多为 100000,正是通过参数【limit】实现控制的。前文得知查找到的数据量为 6819489,远超过了单次请求返回数量的上限,假设不考虑拿到所有的 6819489 条数据,只按照参数【limit】默认的 500 条数据来操作,那么使用不同长度的WKT字符串拿到的结果会一样吗?

  1. 变量【wkt_for_rgbif】 传入 occ_searchgeometry 参数,limit 参数设置为 50hasCoordinate 参数设置为 TRUE以只统计有坐标信息的记录。

    d <- occ_search(limit = 50, hasCoordinate = TRUE, geometry = wkt_for_rgbif)
    

    在这里插入图片描述
    对于返回的结果,我要查看它的数量:

    sum_d <- c()
    for (i in d){sum_d <- append(sum_d, nrow(i$data))}
    sum_d <- sum(sum_d)
    
    [1] 768
    

    以及数据内容:

    sum_d_data <- d$geom1$data
    for (i in d){sum_d_data <- full_join(sum_d_data, i$data)}
    

    在这里插入图片描述
    说明 参数【limit】 限制每次独立请求的返回数量上限为 50。

  2. wkt_for_rgbif 转换为字符串型再传递给 参数【geometry】limit 参数设置为 50hasCoordinate 参数设置为 TRUE以只统计有坐标信息的记录。

    e <- occ_search(limit = 50, hasCoordinate = TRUE, geometry = paste(wkt_for_rgbif, collapse = ";"))
    e$data
    

    只会返回 50 条数据。

    在这里插入图片描述

  3. 将长WKT字符串 变量【wkt】 传入 occ_searchgeometry 参数,limit 参数设置为 50hasCoordinate 参数设置为 TRUE以只统计有坐标信息的记录。

    f <- occ_search(limit = 50, hasCoordinate = TRUE, geometry = wkt)
    f$data
    

    这种方式的结果和上一步的结果完全相同。在这里插入图片描述

总结

一般来说,长WKT字符串的处理 是不需要的!因为,利用rgbif从gbif上获取数据时,参数【limit】 更多地用来配合 参数【start】 来获得完整的筛选结果。这么看来,使用 方法【wkt_parse】 分割WKT,然而会让操作更加复杂,增加使用门槛。

这篇关于R语言【rgbif】——occ_search对待字符长度大于1500的WKT的特殊处理真的有必要吗?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/505140

相关文章

C语言中联合体union的使用

本文编辑整理自: http://bbs.chinaunix.net/forum.php?mod=viewthread&tid=179471 一、前言 “联合体”(union)与“结构体”(struct)有一些相似之处。但两者有本质上的不同。在结构体中,各成员有各自的内存空间, 一个结构变量的总长度是各成员长度之和。而在“联合”中,各成员共享一段内存空间, 一个联合变量

vcpkg安装opencv中的特殊问题记录(无法找到opencv_corexd.dll)

我是按照网上的vcpkg安装opencv方法进行的(比如这篇:从0开始在visual studio上安装opencv(超详细,针对小白)),但是中间出现了一些别人没有遇到的问题,虽然原因没有找到,但是本人给出一些暂时的解决办法: 问题1: 我在安装库命令行使用的是 .\vcpkg.exe install opencv 我的电脑是x64,vcpkg在这条命令后默认下载的也是opencv2:x6

大语言模型(LLMs)能够进行推理和规划吗?

大语言模型(LLMs),基本上是经过强化训练的 n-gram 模型,它们在网络规模的语言语料库(实际上,可以说是我们文明的知识库)上进行了训练,展现出了一种超乎预期的语言行为,引发了我们的广泛关注。从训练和操作的角度来看,LLMs 可以被认为是一种巨大的、非真实的记忆库,相当于为我们所有人提供了一个外部的系统 1(见图 1)。然而,它们表面上的多功能性让许多研究者好奇,这些模型是否也能在通常需要系

人工和AI大语言模型成本对比 ai语音模型

这里既有AI,又有生活大道理,无数渺小的思考填满了一生。 上一专题搭建了一套GMM-HMM系统,来识别连续0123456789的英文语音。 但若不是仅针对数字,而是所有普通词汇,可能达到十几万个词,解码过程将非常复杂,识别结果组合太多,识别结果不会理想。因此只有声学模型是完全不够的,需要引入语言模型来约束识别结果。让“今天天气很好”的概率高于“今天天汽很好”的概率,得到声学模型概率高,又符合表达

探索Elastic Search:强大的开源搜索引擎,详解及使用

🎬 鸽芷咕:个人主页  🔥 个人专栏: 《C++干货基地》《粉丝福利》 ⛺️生活的理想,就是为了理想的生活! 引入 全文搜索属于最常见的需求,开源的 Elasticsearch (以下简称 Elastic)是目前全文搜索引擎的首选,相信大家多多少少的都听说过它。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。就连维基百科、Stack Overflow、

C语言 将“China”译成密码

将“China”译成密码,密码规律是:用原来的字母后面的第4个字母代替原来的字母。例如,字母“A”后面的第4个字母是“E”,用“E”代替“A”。因此,“China”应译为“Glmre”。编译程序用付赋初值的方法使c1,c2,c3,c4,c5这五个变量的值分别为“C”,“h”,“i”,“n”,“a”,经过运算,使c1,c2,c3,c4,c5分别变成“G”,“l”,“m”,“r”,“e”。分别用put

百度OCR识别结构结构化处理视频

https://edu.csdn.net/course/detail/10506

如何在Java中处理JSON数据?

如何在Java中处理JSON数据? 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们将探讨在Java中如何处理JSON数据。JSON(JavaScript Object Notation)作为一种轻量级的数据交换格式,在现代应用程序中被广泛使用。Java通过多种库和API提供了处理JSON的能力,我们将深入了解其用法和最佳

C语言入门系列:探秘二级指针与多级指针的奇妙世界

文章目录 一,指针的回忆杀1,指针的概念2,指针的声明和赋值3,指针的使用3.1 直接给指针变量赋值3.2 通过*运算符读写指针指向的内存3.2.1 读3.2.2 写 二,二级指针详解1,定义2,示例说明3,二级指针与一级指针、普通变量的关系3.1,与一级指针的关系3.2,与普通变量的关系,示例说明 4,二级指针的常见用途5,二级指针扩展到多级指针 小结 C语言的学习之旅中,二级

剑指offer(C++)--第一个只出现一次的字符

题目 在一个字符串(0<=字符串长度<=10000,全部由字母组成)中找到第一个只出现一次的字符,并返回它的位置, 如果没有则返回 -1(需要区分大小写). class Solution {public:int FirstNotRepeatingChar(string str) {map<char, int> mp;for(int i = 0; i < str.size(); ++i)m