セントロイドの計算
バウンディングボックスは、1つの街区から州全体、さらには国全体にまで及ぶことがあります。こうしたデータを簡単に扱う方法のひとつが、バウンディングボックスをセントロイド（バウンディングボックスの中心点）に変換することです。セントロイドの計算はシンプルで、緯度と経度がつくる線分の中点を求めるだけです。
numpy は np としてインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Python でのソーシャルメディアデータ分析
演習の手順
- place の JSON から最初の座標セットを取得します。
- 経度のリストを合計して2で割ることで、中心となる経度を計算します。
- 緯度についても同様に計算します。
calculateCentroid()関数をplace列に適用します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
def calculateCentroid(place):
""" Calculates the centroid from a bounding box."""
# Obtain the coordinates from the bounding box.
coordinates = place[____][____][0]
longs = np.unique( [x[0] for x in coordinates] )
lats = np.unique( [x[1] for x in coordinates] )
if len(longs) == 1 and len(lats) == 1:
# return a single coordinate
return (longs[0], lats[0])
elif len(longs) == 2 and len(lats) == 2:
# If we have two longs and lats, we have a box.
central_long = ____.____(____) / ____
central_lat = ____.____(____) / ____
else:
raise ValueError("Non-rectangular polygon not supported: %s" %
",".join(map(lambda x: str(x), coordinates)) )
return (central_long, central_lat)
# Calculate the centroids of place
centroids = tweets_sotu[____].apply(____)