ospybook在Python处理数据中十分重要，使用的前提需要安装ospybook库。 查看数据属性# 导入模块
import ospybook as pb
from osgeo import ogr
# 加载文件图层
path="D:\\Python_study\\osgeopy-data\\global\\ne_50m_pop
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2023-06-16 09:21:58
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python与地理空间分析（一）中简单介绍了地理空间分析对于数据分析和气象的重要作用，包含常用到的GIS数据类型和处理的python包的介绍，本篇文章书接上文，将对在GIS中常打交道的矢量数据的处理做简单介绍。考虑到在日常中对GIS常用的功能，包含的主题包括一些应用和数据的介绍：•1 GIS中距离的计算•2 方位计算•3 坐标转换和投影转换距离测量距离测量是地理空间分析中的一个非常重要的功能，在气
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2023-11-22 20:41:07
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感觉很多内容没有必要太了解，只是知道有这样一回事就行。在实际的学习中，感觉并不太遇到。5.11 环境的使用环境本质上是影响工具运行方式的隐藏参数。环境是控制地理处理工作流的基础。 环境作为 env 类的属性公开。这些属性检索当前值或设置它们。每个属性都有一个名称和一个标签。标签显示在 ArcGIS Pro 的环境对话框中，但 Python 仅适用于名称。从环境类访问属性的语法是：arcpy.env
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2023-12-01 09:27:56
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python地理处理包-GeoPandas简介GeoPandas是一个开源项目，它的目的是使得在Python下更方便的处理地理空间数据。GeoPandas扩展了pandas的数据类型，允许其在几何类型上进行空间操作。几何操作由 shapely执行。 GeoPandas进一步依赖于 fiona进行文件存取和 descartes ，matplotlib
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2023-06-30 21:26:43
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遥感信息工程学院，湖北武汉430079；2．华中农业大学园艺林学学院，湖北武汉430070）摘要：ArcGIS地理处理工具一般只针对单个数据集执行，而运用Python脚本语言可以实现地理数据的批处理。本文以原始DEM影像插值生成特定空间分辨率的DEM影像为例，给出数据批处理的具体实现过程。关键词：地理处理；Python语言；批处理中图分类号：P208文献标识码：A文章编号：1672－5867（20
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2023-09-14 22:03:16
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（2017-07-02 银河统计）地理编码(Geocoding)指的是将统计资料或是地址信息建立空间坐标关系的过程。地址经过地理编码后，便可在地图中通过经纬度显示各地址的位置（正向地理编码：地址 - 坐标）。反之，也可以通过经纬度解析出对应地址（逆向地理编码：坐标 - 地址）。地理编码也称为地址解析。一、标准地址规范当我们书写地址是，应该从大到小分级书写，地址等级可参考如下分级：第一级省第二级市第
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2023-07-07 23:41:20
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地理加权回归（GWR） GWR本质上是一种局部加权回归模型，GWR根据每个空间对象的周围信息，逐个对象建立起回归方程，即每个对象都有自己的回归方程，可用于归因或者对未来的预测。GWR最大的优势是考虑了空间对象的局部效应 本实验基于GWR官网提供的Georgia数据，美国佐治亚州受教育程度及各因素的空间差异性进行分析 数据下载地址： https://sgsup.asu.edu/sp
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2023-08-07 18:54:56
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前言涉及到的库有：Matplotlib，GeoPandas，Shapely绘制一些点（变量points）和一个polygon（变量gz_boundary）from utils.coord_transfer import gcj02_to_wgs84_np
points = gpd.points_from_xy(*gcj02_to_wgs84_np(gz_stations[2], gz_stati
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2023-09-11 12:00:34
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这边博客并不是有关geopandas的教程和pyshp的教程！使用python来处理地理数据有很多相关的包，最近研究需要处理一些地理数据，然而arcgis的arcpy总是不能令人满意。所以这里说说python中其它的有关地理数据处理的包。1.地理数据的读写地理数据一般比较通用的格式是shp文件，对其进行读写有两个包，一个是Fiona一个是pyshp。Fiona是基于C++的库包装的，因此直接使用p
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2023-06-19 10:17:35
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一、背景本文内容主要参照《python地理空间分析》，同时加入一些自己的理解。python是一门非常强大的编程语言。对于遥感图像处理来说，其计算量非常大，例如一景Landsat 8 OLI影像大约1G大小，影像的每一个波段约100MB，幸运的是，python对于遥感图像处理提供了很多高效的解决方案。下面对一些在遥感图像处理中常用的python模块进行介绍。二、运行环境所有的程序都经过了我的测试，我
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2023-08-17 14:11:21
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第5章 Python与地理信息系统shapefile文件对于GIS数据交换和GIS分析来说是一种基础数据格式，详情请见。 对于shapefile文件的编辑和其他操作，只需要关注两种类型即可：.shp和.dbf文件。.shp文件包含几何图形，.dbf文件包含几何图形相关的属性信息。shapefile文件中的每一条几何图像记录，都会有一条对应的dbf记录信息。这些记录并没有编号或者以其他方式标记。这也
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2023-10-24 10:32:53
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目录1. 获取数据的元数据1.1 获取空间参考系统1.2 获取图层自身属性字段信息1.3 OGR库（补充）2. 矢量数据写入2.1 创建新数据源2.2 新建属性字段3. 更新数据3.1 改变图层定义3.2 添加、更新和删除要素4. 例子 1. 获取数据的元数据 地理空间元数据，即关于数据的数据，它在地理信息中用于描述地理数据集的内容、质量、表示方式、空间参照系、管理方式以及数据集的其他特征等，
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2023-08-02 07:50:36
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一. 概述在气象数据分析中，地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项，也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低，地形的坡向朝向也会影响风速的分布，此外，典型的地形会形成特定的气候条件，也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中，地理空间分析往往能提供有效的信息，辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展，积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。地理空间分析有好多软件可以支持，包括Ar
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2023-08-22 16:22:24
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目录1.编写执行代码2.脚本结构3.变量4.数据类型4.1 布尔型4.2 数值型4.3 字符串4.3.1 连接字符串4.3.2 转义字符4.4 列表和元组4.5 集合4.6 字典5. 控制流5.1 if 语句5.2 while语句5.3 for 语句5.4 break、continue和else6.函数7.类 1.编写执行代码 我所用的是IDLE，这是Python安装完成后提供的一个简单的开发
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2023-10-11 09:33:45
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目录写在前面1. 属性过滤条件2. 空间过滤条件3. 使用SQL创建临时图层4. 利用过滤条件 写在前面 过滤条件可以将不想要的要素抛弃，通过过滤条件可以选出符合特定条件的要素，也可以通过空间范围限定要素，这样就可以简单地处理感兴趣的数据。1. 属性过滤条件 过滤条件需要一个条件语句，类似于SQL语句中的Where子句。如：‘Population < 50000’
‘Populati
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2024-08-22 21:03:44
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作者： 【美】Chris Garrard（加勒德）2.3 变量除非你的脚本非常简单，否则运行时将需要某种方式来存储信息，这就是变量发挥作用的地方。想一想当你使用软件打开一个文件时发生了什么，不管它是什么样的文件，该软件都会显示一个打开对话框，你需要选择一个文件，然后单击“OK”按钮，随后该文件被打开。当单击“OK”按钮，选定的文件名称将被存储为一个变量，以便该软件知道什么文件被打开。即使你一生中从
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2024-02-18 23:29:11
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文章目录ospybook介绍——Python可视化地理数据安装print_attributes查看属性VectorPlotter绘制空间数据plot函数使用例子其他常用函数 ospybook介绍——Python可视化地理数据【ospybook】为该书作者提供的一个很好用的Python库优势：可以帮助你不用打开其他软件程序，就可以可视化数据缺点：交互性差安装安装包：ospybook-1.0文件夹下
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2023-10-20 14:40:37
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geopandas 常用方法# 读入文件，寻找地理位置坐标集
import geopandas as gpd
fp = "./data/TM_WORLD_BORDERS-0.3.shp" # 地理坐标文件地址
data = gpd.read_file(fp) # 读取文件
# data.plot() # 根据地理坐标绘制地图
# data.loc[(data['name']=='Italy') |
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2023-06-13 21:52:09
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本文总结了Python处理地理数据的常见文件读取方法：1）使用geopandas读取JSON格式地理数据；2）通过matplotlib.image读取PNG瓦片数据（需添加'rb'参数）；3）利用pandas读取CSV文件。文章还提到未来将补充XLS、SHP、GeoJSON等格式的读取方式。
