使用时空库

您可以使用时空库在 Python 笔记本中扩展数据科学分析，以通过收集，操作和显示图像， GPS ，卫星摄影和历史数据来包含位置分析。

您可以将时空库用于在独立 IBM Analytics Engine 集群 (您为数据分析处理创建) 或在使用 IBM Analytics Engine的解决方案 (例如，在 IBM Watson® Studio中提供的 Spark 环境中) 中运行的应用程序。

关键函数

地理空间库包含用于读取和写入数据的函数、拓扑函数、地理散列函数、索引函数、椭球函数和寻径函数。

该库的关键方面包括：

所有计算所得的几何图形都是准确的，无需投影。
在 IBM Analytics Engine 独立或在使用 IBM Analytics Engine 的解决方案中运行时，地理空间函数将利用 Spark 提供的分布式处理功能。
该库包含对简单聚集和 IBM Cloud Object Storage 索引中使用的几何图形的本机地理散列支持，从而显着改进了存储器检索。
该库支持 Spark 分布式连接的扩展。
该库支持 Spark SQL 的 SQL/MM 扩展。

在开始使用 Notebook 中的库之前，必须在 Notebook 中注册 STContext 以访问 st 功能。

要注册 STContext:

from pyst import STContext
stc = STContext(spark.sparkContext._gateway)

在 Notebook 中注册 STContext 后，可以开始探索时空库以用于:

请查看以下 Python Notebook ，以了解如何在 Python Notebook 中使用 spacio-temporal 库函数。要访问这些 Notebook ，您需要 IBM Watson® Studio 实例。请参阅供应 IBM Watson® Studio 实例。