Question

您好，所有堆栈用户

TL; DR：确切的问题是如何生成所需大小的半等多边形，例如覆盖地球的100x100m 1000x1000m，5000x5000m网格？

背景故事：

我正在构建一个基于python的微服务，对于给定的LAT，LON（WGS84），它将返回一个包含一些数据的json，例如。匹配的国家/地区/城市或所选的多边形网格。只要我使用shapefile和R-tree快速检查Point是否在区域内，带有国家/城市/杂物的零件就可以正常工作。

我在以下情况下苦苦挣扎：想象一下，我有大量基于GPS的样本，其中包含一些数据，例如一些地理位元组（网格）的平均值。我正在尝试将地球划分为半矩形区域（用于Merkator投影），以后可以与“包含”或“内部”功能一起使用。

当前，它是通过SQL查询和使用SIN / COS和四舍五入的“ GROUP BY”完成的 Samples into BINS （图片链接）

由于我在处理WGS84时使用了shapefile和请求中的上转换数据，因此我的想法是跳入merkator（或webmerkator）生成geopandas多边形，并使用to_crs函数跳回到WGS84。

world = world[(world.name != "Antarctica") & (world.name != "Fr. S. Antarctic Lands")]
world = world.to_crs({'init': 'epsg:3857'})
plotworld = world.plot( figsize=(20,10))    
plotworld.set_title("Merkator")
# Keep map proportionate
plotworld.axis('equal')

#Draw saple polygon rectangle (in merkator)
x_point_list = [0.5*1e7,0.75*1e7,0.75*1e7,0.5*1e7]
y_point_list = [-0*1e7,0*1e7,0.25*1e7,0.25*1e7]
polygon_geom = Polygon(zip(x_point_list, y_point_list))
crs = {'init': 'epsg:3857'}
polygon = gp.GeoDataFrame(index=[0], crs=crs, geometry=[polygon_geom])       
polygon.plot(ax=plotworld,color='red')

#transform to WGS84
world = world.to_crs({'init': 'epsg:4326'})
polygon = polygon.to_crs({'init': 'epsg:4326'})
plotworld2= world.plot( figsize=(20,10))

polygon.plot(ax=plotworld2,color='red')

我的问题是**如何生成所需大小的半等多边形，例如覆盖地球的100x100mx 1000x1000m，5000x5000m网格？**

我已经浏览了许多有关几何形状的几何形状的站点，其中显示了一些有关某些形状，垃圾箱的教程，但是没有人提到如何绘制/生成所需大小的垃圾箱。

我确实了解多边形的尺寸会有所不同，但这并没有对我造成太大的伤害。

任何帮助表示赞赏！

创建覆盖地球的多边形网格

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