一、引言
在arcgis打开一个图层的属性表,可以对属性表的某个字段进行计算,但是在平常一般都是使用arcgis提供的字段计算器的界面进行傻瓜式的简答的赋值操作,并没有使用到脚本对字段值进行逻辑的操作。由于最近一直在学python脚本,刚好又碰上一好基友需要我的助攻(使用arcgis制图),这就用上了。本以为能够轻松搞定的,没想到搬石头砸脚了,下面就来说我是如何被砸脚的吧。
二、问题描述:将test字段中值为“湖南”的变为“湖南省”。
这个逻辑是相当的简单,使用python写一个对应的方法为:
def cal(value): if(value=='湖南'): return value + '省' else: return value
在arcgis中运行python代码如下图:
注意:引用属性字段的值得方法为!test!
点击确定,结果弹出一个错误,没有提示具体是什么错误,最后在查找了一下资料,原来是python使用中文的时候一定要进行转码。
三、解决方案
于是将上面代码中有中文出现的地方对其进行转码就好了。更改后的代码如下:
def cal(value): if(value=='湖南'.decode('utf-8')): return value + '省'.decode('utf-8') else: return value
这下就没有错误了,需要更改的就是在字符串”湖南“和‘省”后面添加 decode('utf-8')方法对其进行编码。
这下就解决了在arcgis中python脚本处理中文的问题。
四、小结
在arcgis中使用python脚本,只要碰到中文就需要对其进行decode('utf-8')进行转码。
另外,在arcgis中提供的python脚本编辑器超级难用,所以可以先使用好用的python编辑,将逻辑代码编写好,然后复制进去,然后运行,又快又好。

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、


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