なぜオープンソースを使用するのですか?
利点
1. 無料、個人および小規模企業に適しています
2. バグを見つけやすい
3. クロスプラットフォームで、Windows と Linux で使用できます
4.
欠点
1. ジオプロセッサが組み込まれていない
2. 使用している人はほとんどいません
オープンソースのRS/GISモジュール
1. 単純なベクトルデータの読み取りと書き込みはGDALの一部です
2 GDAL 地理空間データ抽象化ライブラリ:
a) ラスター データの読み取りと書き込み
b) ArcGIS も GDAL に基づいて開発されています
c) C++ ライブラリですが、Python を使用して
関連モジュール
1 を呼び出すことができます。 : 高速な配列処理はラスターデータにとって特に重要です
2。NumPy: 次世代の Numeric
3 より強力な gis ライブラリ http://www.gispython.org/
インポート ライブラリ:
import ogr
または:
from osgeo import ogr
普遍的な方法は次のとおりです:
try:
from osgeo import ogr
以外:
import ogr
特定のタイプのデータを読み取るには、それをロードする必要がありますまず、データ駆動型とは、オブジェクトが特定のデータ構造を「認識」できるようにオブジェクトを初期化することを意味します。
import ogr
driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile')
データ駆動型ドライバーの open() メソッドはデータ ソース オブジェクトを返します
open(
ここで、更新 0 は読み取り専用を意味し、1 は書き込み可能を意味します:
from osgeo import ogr
driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile')
filename = 'C:/Users/gongwei/Documents/My電子書籍 /python_and_sage/GDAL python/test/ospy_data1/sites.shp'
dataSource = driver.Open(filename,0)
dataSource が None の場合:
print '開けませんでした'
sys.exit(1)
print 'done!'
ファイル名は絶対パスである必要があることに注意してください。
コードを簡略化するために絶対パスを使用する必要があるため、データレイヤーを読み取るにはos.chdir()がよく使用されます
layer = dataSource.GetLayer(0)
一般的に、ESRIシェープファイルは次のように埋められます。 0. 入力しない場合、デフォルトは 0 です。
このデータ レイヤーにポイントがいくつあるか見てください。
n =layer.GetFeatureCount()
print 'feature count:', n
上下左右の境界を読み取る
extent =layer.GetExtent()
print 'extent:',エクステント
print 'ul: ',extent[0],extent[3]
print 'lr:',extent[1],extent[2]
ある要素の特徴を読む(ようやく本題に入る)ここを読むのがポイントです #別のidにする必要があります
print fid
さらに、フィーチャを順番に読み込んですべてのフィーチャをループします
feat =layer.GetNextFeature() #次を読みます
while feat:
feat =layer.GetNextFeature ()
later.ResetReading() #Reset
フィーチャーのジオメトリを抽出
geom = feat.GetGeometryRef()
geom.GetX()
geom.GetY()
print geom .
メモリを解放します
feature.Destroy()
データソースを閉じます。これは、ファイルシステム操作でファイルを閉じるのと同じです
dataSource.Destroy()
それを読んだ後の書き込み方法について話しましょう
新しいファイルを作成します
driver.CreateDataSource( ただし、このファイルがすでに存在することはできません。存在しないとエラーが発生します 新しいレイヤーを作成します dataSource.CreateLayer( 例: ds2 = driver.CreateDataSource('test.shp') layer2 = ds2.CreateLayer('test', geom_type=ogr. wkbPoint) shp ファイルを削除するには driver.DeleteDataSource ('test.shp') 新しいフィールドを追加するには、レイヤー内でのみ追加でき、データは存在できません。 追加されたフィールドの場合は文字列です。幅を設定する必要があります fieldDefn = ogr.FieldDefn( 'id', ogr.OFTString) fieldDefn.SetWidth(4) layer.CreateField(fieldDefn) 新しい機能を追加するには、まず前のステップを完了し、すべてのフィールドを追加する必要があります 次に、レイヤーから対応するフィーチャ タイプを読み取り、フィーチャを作成します featureDefn = Layer.GetLayerDefn() feature = ogr.Feature(featureDefn) ジオメトリを設定しますShape feature.SetGeometry(point) あるフィールドを設定 feature.SetField('id', 23)の値 レイヤーにフィーチャを書き込む layer.CreateFeature(feature) 上記は Python gdal チュートリアルです: ogr を使用してベクター データを読み書きする 詳細については、PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn) に注目してください。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...


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