1.前言 1.1总体思路 最近接到一个任务，通过使用近11年的雷电数据对给定经纬度站点的雷击情况进行统计分析，并制作相应的统计图。任务很简单，需求也很简单。无非就是数据提取，筛选，计算，并画图，但是就是烦，站点很多，数据很杂，格式不统一。可以做的工具有很多，matlab，python，java，Arcgis等等。善其事，利其器。本次项目，我们使用Python（画图），用Java完成数据的处理与雷评报告的自动生成。其实python可以完成整个操作流程，但是因为一些原因，还是配合使用处理吧。下图是整个工程的流程思路。整个流程很简单。最重要的是预处理环节，涉及到各种工具类的编写。接下来我们针对每一个环节写代码。 1.2工程结构 工程的结构也比较简单。为了优雅一点。我们仍然创建一个maven工程。还是老三样，实体类，任务，以及工具类。后续如果想部署到服务器，并给出相应的Api接口，需要更改项目结构，并引入其他东西。这都是后话了，有空再搞。 2.工具类编写 工具类的使用，可以大幅优化我们的项目结构，减少代码量。完成代码的复用。 2.1距离工具类编写getDistance 为了提取站点周围2km

前言 在自然灾害风险普查工作当中，有一项是对雷灾的统计。它的具体操作就是，根据原始资料（.txt）,然后进行相关数据筛选。最终的统计结果如下图所示。即 区划代码，区域名称，雷灾起数，人员伤亡个数，经济损失。 上表中，区划代码是最容易获得的，它有一个专一的映射表格。 区域名称是精确到乡镇一级 起数则是该乡镇发生雷灾的次数 人员伤亡则是死亡的人数 经济损失是泪在所造成的损失。 提供的原始数据是 整整20本书。。。。 经过不懈的努力，终于是把其数字化成了下图所示格式。 但是新的问题接踵而至，如何对这一条条数据进行数据清洗，筛选，并获得我们想要的结果呢？对于一个只给出学校名，工厂名的地点，我们如何获得他所在的乡镇呢？我们如何统计死亡人数？如何界定损失？总不能，一条一条的读下去吧。 思路 其实我们在日常生活中，如果想去一个地点，我们通常会使用百度地图或者高德地图，输入目的地，就会为我们规划相应的路线，并给出目的地的经纬度，有了经纬度，我们通过逆向地理编码就可以轻松获得目的地所在的乡镇。 介于此，我们思考使用百度地图来获得每一个雷灾所发生的乡镇。 百度地图开放平台为我们提供了很多好用的地图服务

乔伊由于在肥皂剧“我们的生活”（Days of our Lives）扮演德雷克·雷莫瑞医生（Dr. Drake Ramorey）大获成功，已经赚够了钱可以住进自己的公寓了。菲比此时找到了他同父异母的弟弟小弗兰克（Frank）。 在这一段时间，摩妮卡与父亲的老朋友理查德（Richard）交往。但由于后来理查德告诉莫妮卡他以后不想再要孩子后，一心想要孩子的莫妮卡忍痛与其分手。 4.第三季 瑞秋把在Central Perk的工作辞掉，开始尝试在时尚界找一份工作。後来她遇到了马克（Mark），马克在Bloomingdale's为她找了一份工作，但罗斯始终确信Mark对瑞秋有企图，因此变得异常敏感和嫉妒。这种紧张关系在他们的周年纪念日是达到了顶点，瑞秋由于工作无法和罗斯共进晚餐，罗斯就带了食物到瑞秋办公室，但弄得一团糟直到瑞秋命令他回到了家。两人在回家後的争吵最终导致两人赌气分手（take a break）。 当晚，罗斯和瑞秋都试图解决他们之间的分歧。罗斯在和乔伊、钱德在外面喝酒的时候，罗斯打电话给瑞秋，碰巧马克来到家里探望瑞秋，罗斯气愤地挂断了电话。在绝望的时候他和一名叫Chloé的女子度过了