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1 簡介
大家好我是費老師，就在前兩天，Python生態中的GIS運算神器geopandas發佈了其0.14.0新版本，在這次新版本更新中，不僅是新增了許多矢量計算API，還開始爲日後正式發佈1.0版本做準備，對一些底層依賴版本進行改動。今天的文章中，我就將爲大家一一介紹相關的更新內容：
2 geopandas 0.14版本更新內容
2.1 安裝新版本geopandas
需要注意的是，從0.14版本開始，geopandas將最低支持的python版本提升至3.9：
因此，推薦大家以3.9版本作爲建立GIS運算Python環境的基礎，這裏我們以conda爲例，直接建立新的虛擬環境來做演示（下面的命令中爲了加速下載過程使用到相關國內conda資源鏡像）：
conda create -n geopandas-demo python=3.9 -c https://mirrors.sustech.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ -y
conda activate geopandas-demo
conda install geopandas pyogrio jupyterlab -c https://mirrors.sustech.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge -y
直接在終端中執行上述命令即可一步到位完成虛擬環境的創建，以及新版geopandas、jupyterlab的安裝：
2.2 geopandas 0.14版本底層依賴變動
在0.14版本中，geopandas底層將默認使用shapely（>=2.0版本）進行高性能矢量運算，因此geopandas僅會在shapely缺失但pygeos已安裝時，纔會調用pygeos。且geopandas將會在未來要發佈的1.0正式版本中，直接移除對pygeos，以及舊版shapely（<2.0版本）的支持：
2.3 新增一系列矢量計算方法
在這次新版本中，基於shapely爲GeoSeries/GeoDataFrame新引入了一系列矢量計算方法，具體有：
2.3.1 新增concave_hull()方法
有別於先前已有的convex_hull方法，新增的concave_hull()方法用於爲矢量列中的每個要素計算最小凹多邊形，與convex_hull計算結果的對比示例如下：
import random
from shapely.geometry import MultiPoint
# 示例GeoSeries
demo_geometries = gpd.GeoSeries(
[
MultiPoint([(random.uniform(0, 1), random.uniform(0, 1)) for i in range(25)])
]
)
ax = demo_geometries.plot()
# concave_hull()計算結果
demo_geometries.concave_hull().plot(ax=ax, facecolor='none', edgecolor='red')
# 對比convex_hull()計算結果
demo_geometries.convex_hull.plot(ax=ax, facecolor='none', edgecolor='green');
2.3.2 新增delaunay_triangles()方法
新增了用於計算Delaunay三角網的delaunay_triangles()方法，計算示例如下：
2.3.3 新增extract_unique_points()方法
新增extract_unique_points()方法，用於直接從任意類型目標矢量中提取全部折點要素：
2.3.4 新增frechet_distance()方法
新增frechet_distance()方法，用於計算弗雷歇距離（fréchet distance），是一種用來度量路徑之間相似度的經典數學方法：
舉個例子，我們構造如下的四條路徑線要素，肉眼上很容易看出a與b，c與d各自相似度最高：
而通過frechet_distance()計算兩兩之間的弗雷歇距離，也可以從數值計算角度準確計算得到彼此最相似的路徑：
2.3.5 新增minimum_rotated_rectangle()方法
新增minimum_rotated_rectangle()方法，用於爲矢量列中各個要素計算最小外接矩形，譬如：
2.3.6 新增offset_curve()方法
新增offset_curve()方法，用於爲目標要素構建偏移曲線，即與原始要素相似但偏移一定的距離：
2.3.7 新增remove_repeated_points()方法
新增remove_repeated_points()方法，用於沿要素座標串定義方向，將距離在閾值以內的座標點視作重複點要素進行移除，默認閾值爲0，你可以在實際應用中靈活調整閾值，從而起到簡化要素的目的：
2.3.8 新增segmentize()方法
新增segmentize()方法，用於對目標矢量列中的各要素，按照設定的等間距進行增密操作，譬如在原有僅起點終點連成線要素基礎上，按照1單位距離進行增密的結果如下：
2.3.9 新增shortest_line()方法
新增shortest_line()方法，用於計算任意兩個要素之間最短距離連線：
2.4 sjoin_nearest()新增exclusive參數
新版本中爲sjoin_nearest()新增參數exclusive，默認爲False，當設置爲True時，會在計算過程中自動忽略與自身要素相同的最近鄰要素，非常的實用，省得我們在做sjoin_nearest()最近鄰搜索計算之前手動排除要素自身：
更多有關geopandas0.14版本的更新內容，請移步https://geopandas.org/en/stable/docs/changelog.html瞭解更多。
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