你是否好奇像DeepSeek和ChatGPT这样的AI语言模型在生成创建网络地图的Python代码时表现如何?在本教程中,我将对它们进行测试!
仅需一个简单提示,这些大语言模型就能生成代码:接收一个起点和多个目的地地址,通过地理编码器将其转换为经纬度坐标,然后计算最短路径,最终在交互式Folium地图上可视化呈现。这个过程类似于在谷歌地图上规划步行或驾驶路线,但在Python中,我们可以完全自定义和控制可视化效果、标记位置,以及显示详细信息的弹出窗口。
今天介绍一下,我在YouTube上看到的GIS行业与AI结合的一个案例:
DeepSeek vs ChatGPT- AI在地图网络分析上的应用。
01 主要内容
地理空间分析、Python自动化、AI辅助编程。
我们将比较DeepSeek和ChatGPT如何处理这个任务,看看哪个大语言模型能提供最优、最高效且最准确的Python脚本。
你将学习到:
如何使用Python的Folium库生成网络地图
如何通过地理编码将地址转换为坐标
DeepSeek R1和ChatGPT等AI模型如何辅助编写Python代码
哪款大语言模型能提供最优解决方案
观看完整教程,了解哪个AI模型表现更出色,并掌握如何将这些工具应用于你自己的地图绘制和自动化项目!
02 视频教程
DeepSeek vs ChatGPT- AI在地图网络分析上的应用
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