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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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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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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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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# Python地理数据处理与PDF下载指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用Python处理地理数据，并将结果下载为PDF格式。下面我们将概述整个流程，然后逐步说明每一步需要做什么。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------------------------------------
原创
2024-09-27 06:25:48
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1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path = '
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2023-05-28 21:07:45
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通过实现SQL类似的功能，处理收集数据，数据预处理，数据计算汇总等流程，了解相应的数据处理流程和技术手段。
目的：从数据收集，数据预处理，数据简单的汇总统计，以及后续的数据说明做一个简单的示例
本分析不涉及具体姓名的数据，做相应的匿名化处理，所有数据来源都是网络公开数据。通过对公开数据的收集，数据预处理，汇总，描述性统计等方式
熟悉相应的技术应用，一些分
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2023-08-24 14:59:16
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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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关于本书我编写了《Geoprocessing for Python》 来帮助您学习处理地理空间数据的基础知识，主要使用GDAL/OGR。当然，还有其他的选择，但是其中一些是在GDAL之上构建的，所以如果您理解了这本书中的内容，您就可以很容易地获得它们。这不是一本关于地理信息系统或遥感的书，尽管会解释一些背景理论。相反，本书将教您如何编写用于操作和创建空间数据的Python代码，以及一些简单的分析。
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2023-06-30 12:25:55
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模拟登录这里要用到两个包：requests和json。requests使用前得先安装：pip install requests。in [3]:进群：548377875 即可获取数十套pdf哦！import requestsimport json打开地理空间数据云的登录页面。按f12进入开发者工具台，在element栏目，我们找到登录的表单，可以看到提交到后台有6个参数：csrfmid
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2024-04-23 16:18:58
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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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nCode ： DesignLife 案例三——点焊结构的疲劳分析3.1 案例文件3.2 连接图标3.3 定义分析流程3.3.1 定义材质映射3.3.2 编辑载荷映射3.4 运行分析流程 本案例使用Spot Weld Analysis图形符号计算点焊钢构造的疲劳寿命。它是汽车车身的一部分，在轮拱周围和上方支撑车轮的主要垂直载荷（减震塔）。3.1 案例文件此案例的数据文件位于nCode安装目录下\
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2023-11-13 22:05:43
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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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在数据可视化过程中，我们常常需要将数据根据其采集的地理位置在地图上显示出来。比如说我们会想要在地图上画出城市，飞机的航线，乃至于军事基地等等。通常来说，一个地理信息系统都会带有这样的功能。今天我们讨论如何在Python上实现，并且使用免费的工具包。 matplotlib是python上常用的一个数据绘制包。它基于numpy(numpy是python用于数组运算的一个包)。matplotl
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2023-10-01 19:27:36
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1.3 地理数据处理地理数据处理是处理空间数据的总称，不管处理的是栅格数据，还是矢量数据。可以想象一下，地理数据处理的覆盖面相当广泛。我一直认为，使用GIS的地理数据处理工具就像做数据统计一样，几乎可以应用于所有事情中，甚至在日常生活中也会用到地理数据处理，不管你是否意识到这一点。例如，我会根据是开车还是骑自行车来选取不同的出行路线，当我骑自行车上班时，我会选择避开没有护栏的高流量道路
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2023-10-10 21:58:05
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Flyingis<o:p></o:p> Michael F G 说过：“地理信息系统真正的功能在于它利用空间分析技术对空间数据的分析”，而不仅仅是停留在数据库型的 GIS 层面上，需要将关注点从数据库创建和系统开发建设，逐步转移到关注空间分析和空间建模，挖掘对科学决策具有指导意义的信息，解决复杂多变的地学应用问题，例如空间分析、预测预报、决策支持等。 <o:p&
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2023-08-11 17:18:23
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1. 引言地理数据（Geospatial Data）是描述地球表面空间位置及其关联属性的信息（如经纬度坐标、地形高程、城市人口分布等），广泛应用于导航、气象预测、城市规划、环境监测等领域。随着物联网（IoT）、卫星遥感（RS）和移动互联网的发展，地理数据的体量呈指数级增长（例如全球每天产生超过20TB的卫星影像数据），如何高效地存储、分析和可视化这些数据成为关键挑战。Python凭借其丰富的开源生
本文主要讲述地理坐标系统的原理以及怎么利用Python进行地理坐标系统转换，主要内容包含以下几块：什么是地理坐标系统？常用的地理坐标系统有哪些？常用地图产品分别是什么地理坐标系？怎么样利用Python实现地理坐标系的转换？介绍一个能够不写代码就进行地理坐标系转换的软件。1. 什么是地理坐标系统用一张图来解释什么是地理坐标系统。上图中红色实线圈为地球自然表面，由于地球自然表面坑坑洼洼、凹凸不平，所以
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2023-09-15 12:46:21
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1.map和reduce MapReduce任务编写分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都以键值对作为输入和输出。对于NCDC数 据找出每年的最高气温，map阶段输入为原始数据以偏移量为键，每行数据为值，输出每条记录的年份与温度的键值对，如图所示： 图1 map阶段输入数据格式
图2 map阶段输出数据格式
reduce阶段的输入为map阶段的输出
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2023-09-20 07:19:24
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一、PostGIS 的核心价值与架构体系1.1 为什么选择 PostGIS？PostGIS 是 PostgreSQL 的地理空间扩展，已成为行业标准的开源空间数据库解决方案。其核心优势体现在：全功能支持：兼容 OGC 标准，支持 300+ 空间函数性能卓越：GiST 索引实现毫秒级空间查询生态丰富：与 QGIS、GeoServer 等工具无缝集成成本效益：MIT 开源协议，零授权费用1.2 环境配
