python三维地球库_⽤于GIS(地理信息系统)和三维可视化
制图的Python库
前⾔
Python库是GIS中的终极扩展,因为它允许您增强其核⼼功能。
通过使⽤Python库,您可以摆脱GIS的束缚,⽽深⼊研究⼀些严肃的数据科学。
Python中有200多个标准库。但是也有成千上万的第三⽅库。因此,您可以⾛多远。
如今,⼀切都与GIS中的Python库有关。具体来说,当今GIS专业⼈员使⽤的最受欢迎的Python软件包是什么?让我们开始吧。
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⾸先,为什么还要为GIS使⽤Python库
您是否曾经注意到GIS如何缺少您需要做的⼀项功能?由于没有GIS软件可以完成所有操作,因此Python库可以添加您需要的其他功能。
简⽽⾔之,Python库是其他⼈编写的代码,这些代码可以使我们其他⼈的⽣活更轻松。开发⼈员已经编写了开放库,⽤于机器学习,报告,图形以及Python的⼏乎所有内容。
如果需要此额外功能,可以通过将这些库导⼊Python脚本来利⽤它们。从这⾥,您可以调⽤本地GIS软件本⾝不包含的功能。
专业提⽰:使⽤pip在Python中安装和管理软件包
GIS的Python库
如果您要为GIS Python库建⽴⼀个全明星团队,那就⾜够了。它们全都帮助您超越了典型的空间数据管理,分析和可视化的范围。这是地理信息系统的真正定义。
1.Arcpy
如果您使⽤Esri ArcGIS,那么您可能对ArcPy库很熟悉。ArcPy适⽤于地理处理操作。但这不仅⽤于空间分析,还⽤于使⽤Esri ArcGIS进⾏数据转换,管理和地图制作。
geopandas就像pandas与GIS相遇。但是,geopandas库不是直接进⾏表格分析,⽽是添加了地理成分。对于覆盖操作,geopandas使⽤Fiona和Shapely,它们是⾃⼰的Python库。
3.GDAL / OGR
GDAL / OGR库⽤于GIS格式和扩展之间的转换。QGIS,ArcGIS,ERDAS,ENVI和GRASS GIS以及⼏乎所有GIS软件都以某种⽅式使⽤它进⾏格式转换。⽬前,GDAL / OGR⽀持97个⽮量和162个光栅驱动器。
4.RSGISLib
所述RSGISLib库是⼀组遥感⼯具光栅处理和分析。仅举⼏例,它对图像进⾏分类,过滤和统计。我个⼈最喜欢的是⾯向对象的分割和分类(GEOBIA)的模块。
5.PyProj
能运行python的软件PyProj库的主要⽬的是如何与空间参考系统⼀起使⽤。它可以使⽤⼀系列地理参考系统投影和变换坐标。PyProj还可以对任何给定的基准进⾏⼤地测量和距离计算。
⽤于数据科学的Python库
数据科学从数据中提取见解。它需要数据并尝试使其有意义,例如通过以图形⽅式绘制数据或使⽤机器学习。Python库列表可以为您完成此操作。
6.NumPy
Python(NumPy库)获取您的属性表并将其放⼊结构化数组中。⼀旦以结构化阵列的形式出现,对于任何科学计算⽽⾔,它都将更快。最好的事情之⼀是如何与其他Python库(例如SciPy)⼀起进⾏繁重的统计操作。
7.Pandas
该pandas库是数据分析⾮常受欢迎。这不仅适⽤于统计⼈员。但是它在GIS中也⾮常有⽤。计算性能是pandas的关键。pandas的成功在于其数据框架。数据帧经过优化以处理⼤数据。它们经过了优化,以⾄于Microsoft Excel甚⾄⽆法处理。
8.Matplotlib
当您使⽤成千上万的数据点时,有时最好的办法就是将其全部绘制出来。输⼊matplotlib。统计⼈员使
⽤matplotlib库进⾏视觉显⽰。Matplotlib可以完成所有⼯作。它绘制图形,图表和地图。即使拥有⼤数据,它在处理数字⽅⾯也很不错。
9.Scikit
最近,机器学习⼀直是热门话题。并且有充分的理由。Scikit是⼀个启⽤机器学习的Python库。它内置在NumPy,SciPy和matplotlib 中。因此,如果您想进⾏任何数据挖掘,分类或ML预测,Scikit库是⼀个不错的选择。
10.Re(正则表达式)
正则表达式(Re)是最终的过滤⼯具。当您要在表中查特定的字符串时,这就是您要使⽤的库。但是您可以更进⼀步,例如检测,提取和替换为模式匹配。
11.ReportLab
ReportLab是此列表中最令⼈满意的库之⼀。我之所以这样说,是因为GIS通常缺乏⾜够的报告功能。尤其是,如果您要创建报告模板,那么这是个很棒的选择。我不知道为什么ReportLab库有点不受欢迎,因为它不应该。
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翻译:陨星落云
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