Python 为特定地区/国家生成随机坐标的轻量级工具？

现在，我只使用

random

模块生成地理位置：

from random import uniform
geo_position =  (uniform(-90, 90), uniform(-180, 180))

显然，这种方法可以在海洋的某处或其周围产生一个点。因此，我希望能够指定某个地区（例如亚洲）甚至国家，并从该地区获取点

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有什么工具/代码片段吗？

我在回答我自己的问题，答案很简单，所以我认为它在大多数情况下都适用。您需要做的就是：

下载城市数据库（，maxmind.com）。在.gz格式中，它的重量为33mb，包括3.173.959个城市，其中有名称和坐标

提取

.txt

文件并洗牌行。只需一个简单的命令

sort-R worldcitiespop.txt-o shuffled_cities.txt

选择随机线，它就完成了！以下是100个随机选择的城市的可视化：

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不得不做类似的事情，但在这种情况下，他们希望在欧洲得到真正统一的传播

import shapefile
from shapely.geometry import Point, shape
from numpy.random import uniform
from collections import Counter 

shp = shapefile.Reader('shapefiles/TM_WORLD_BORDERS-0.3.shp')
# Adjust for your case:
EU3 = ['ARM', 'BIH', 'BIH', 'CYP', 'DNK', 'IRL', 'AUT', 'EST', 'CZE', 'FIN' 
      , 'FRA', 'DEU', 'GRC', 'HRV', 'HUN', 'ISL', 'ITA', 'LTU', 'LVA', 'BLR'
      , 'MLT', 'BEL', 'AND', 'GIB', 'LUX', 'MCO', 'NLD', 'NOR', 'POL', 'PRT'
      , 'ROU', 'MDA', 'ESP', 'CHE', 'GBR', 'SRB', 'SWE', 'ALB', 'MKD', 'MNE'
      , 'SVK', 'SVN'] # 'TUR'
EU = [(boundary, record) for boundary, record in 
             zip(shp.shapes(), shp.records()) if record[2] in EU3]

# Adjust the borders 
count = Counter()  # small optimisation to check for big shapes first
def sample(shapes, min_x=-11, max_x=26, min_y=37, max_y=71):
    while True:
        point = (uniform(interval_x), uniform(interval_y)) 
        for boundary, record in sorted(shapes, key=lambda x: -count[x[1][2]]):
            if Point(point).within(shape(boundary)): 
                count[record[2]] += 1
                return point 

这会给你想要的样品。下面是来自欧洲的5000点样本图。要获得一个样本，请使用

sample(EU)

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我有一个类似的用例，因为我没有找到任何可用的库，所以我开发了这个python库：PyCristoforo。Github链接：

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版本1.0.0只支持欧洲国家，但我计划很快发布其他国家

你是在均匀分布的球体上生成随机位置吗@是的。这是错误的方法吗？假设你在冰岛生成一个随机位置。你想用它做什么？