出图是项目里常见的任务,有的项目甚至会要上百张图片,所以批量出土工具很有必要。arcpy.mapping就是ArcGIS里的出图模块,能快速完成一个出图工具。
arcpy.mapping模块里常用的类有MapDocument、DataFrame、Layer、DataDrivenPages和TextElement。
MapDocument类是地图文档(.mxd文件)对应的类。初始化参数是一个字符串,一般是.mxd文件的路径:
mxd=arcpy.mapping.MapDocument(r"F:\GeoData\ChinaArea\ChinaVector.mxd")
DataFrame类用于操作地图内的Data Frame(即下图的Layers),能够控制地图的范围、比例尺等。用arcpy.mapping.ListDataFrames(map_document, {wildcard})函数获取。
df= arcpy.mapping.ListDataFrames(mxd)[0]
Layer类用于操作具体的图层。能够控制图斑的样式、可见性等。可以用.lyr文件的路径初始化,也可以通过arcpy.mapping.ListLayers(map_document_or_layer, {wildcard}, {data_frame})函数获取。
lyr1=arcpy.mapping.Layer(r" F:\GeoData\ChinaArea\Province.lyr") df.addLayer(lyr1) lyr2=arcpy.mapping.ListLayer(mxd,"",df)[0]
DataDrivenPages类需要配合ArcMap中的Data Driven Pages工具使用。用于一个矢量文件内的全部或部分图斑每个出一张图的情况。
TextElement类用于操作地图上的文字,比如图名、页数。通过arcpy.mapping.ListLayoutElements (map_document, {element_type}, {wildcard})函数获取。
txtElm=arcpy.mapping.ListLayoutElements(mxd,"TEXT_ELEMENT")[0]
常见的出图模式有两种:一个矢量文件里每个图斑出一张图,一个文件夹下每个矢量文件出一张图。
每个图斑出一张图:
这种情况有Data Driven Pages工具配合最好。打开ArcMap的Customize->Toolbars->Data Driven Pages,设置好图层、名称字段、排序字段、显示范围和比例尺,保存地图。
# coding:utf-8 import arcpy mxd=arcpy.mapping.MapDocument(r"F:\GeoData\ChinaArea\ChinaVector.mxd") for pageNum in range(1,mxd.dataDrivenPages.pageCount): mxd.dataDrivenPages.currentPageID=pageNum mapName=mxd.dataDrivenPages.pageRow.getValue(mxd.dataDrivenPages.pageNameField.name) print mapName arcpy.mapping.ExportToPNG(mxd,r"F:\GeoData\ChinaArea\Province\\"+mapName+".png") print 'ok'
一个文件夹下的每个矢量文件出一张图:
# coding:utf-8 import arcpy import os def GetShpfiles(shpdir): shpfiles=[] allfiles=os.listdir(shpdir) for file in allfiles: if os.path.isfile(file): if file.endswith('.shp'): shpfiles.append(file) else: shpfiles.extend(GetShpfiles(file)) return shpfiles allshps=GetShpfiles(r"F:\GeoData\ChinaArea\Province") mxd=arcpy.mapping.MapDocument(r"F:\GeoData\ChinaArea\ChinaVector.mxd") lyr=arcpy.mapping.ListLayer(mxd)[0] for shp in allshps: paths=os.path.split(shp) print paths[1] lyr.replaceDataSource(paths[0],"SHAPEFILE_WORKSPACE",paths[1]) arcpy.mapping.ExportToPNG(mxd,r"F:\GeoData\ChinaArea\Province\\"+paths[1]+".png") print 'ok'
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持PHP中文网。
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Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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