H3 是 Uber 开源的一个地理空间索引系统，它能把地球表面划分为大小统一、边界相邻且形状近似的六边形网格。Python 的 h3 库是对 H3 核心库的 Python 绑定，可让你在 Python 里运用 H3 的功能。下面为你详细介绍该库的一些常见使用场景和示例代码。
安装
可以使用 pip 来安装 h3 库：
pip install h3常见用法
1. 经纬度转换为 H3 索引
import h3
# 定义经纬度
latitude = 37.7749
longitude = -122.4194
# 定义分辨率，取值范围 0 - 15，值越大网格越精细
resolution = 9
# 将经纬度转换为 H3 索引
h3_index = h3.geo_to_h3(latitude, longitude, resolution)
print(f"H3 索引: {h3_index}")
2. H3 索引转换为经纬度
import h3
h3_index = '8928308280fffff'
# 将 H3 索引转换为经纬度
lat, lng = h3.h3_to_geo(h3_index)
print(f"纬度: {lat}, 经度: {lng}")
3. 获取相邻的 H3 索引
import h3
h3_index = '8928308280fffff'
# 获取相邻的 H3 索引
neighbors = h3.k_ring(h3_index, 1)
print(f"相邻的 H3 索引: {neighbors}")
4. 计算两个 H3 索引之间的距离
import h3
h3_index_1 = '8928308280fffff'
h3_index_2 = '8928308287fffff'
# 计算两个 H3 索引之间的距离
distance = h3.h3_distance(h3_index_1, h3_index_2)
print(f"两个 H3 索引之间的距离: {distance}")
总结
h3 库为地理空间数据处理提供了便捷的工具，能让你把经纬度转换为 H3 索引，进行索引间的距离计算、查找相邻索引等操作。你可以依据具体需求，对分辨率和索引进行灵活运用。