库|分享一些python库

今天只是分享一些python库，涉及到地理数据分析，数据可视化和数据处理三个方面。

地理数据分析

• PySAL 开源且跨平台的python空间分析库，其中包含了很多模块，见下图:

不仅包含了探索性分析模块，而且还有不少模型模块，此外还提供了一些可视化模块，可以说非常齐全了。主要是这个文档界面非常可爱。

• GeoPandas 这不算是一个单纯的地理数据分析库。这个库类似pandas，但是为了能够更容易的进行地理数据处理而设计。GeoPandas扩展了pandas的数据类型，从而允许对几何类型的空间操作。GeoPandas利用了shapely库来执行几何操作。 说到地理数据操作，也应该提及xarray库，尤其是对于地球科学中的高维数据表示来说，这个库是非常适宜了。xarray也对pandas有很好的支持。 之前也专门写过xarray库的介绍。xarray | 数据结构(1) xarray | 数据结构(2) xarray | 数据结构(3) xarray | 索引及数据选择
• Iris 强大的地球科学数据分析及可视化库，其可视化接口基于matplotlib和cartopy。其中包含了很多地球科学数据的常见分析操作。

数据可视化

• geoplotlib 地理数据可视化库
• GeoViews 地理，气象和海洋数据可视化库。基于HoloViews构建而成，而且基于Cartopy库GeoViews添加了一部分地理图形，绘图部分实用matplotlib或Bokeh完成。能够很好的支持geopandas数据结构。

数据处理

• satpy satpy主要用于处理气象遥感数据，并且可以将结果写入到多种图像或文件格式中。其支持大多数卫星数据的处理。
• python-geotiepoints 将地理连测点数据插值或者外推到地理网格。如果只有低分辨率格点数据，想得到高分辨率格点数据时，这就显得非常有用了。

这次就先介绍这些，碰到好的库会再分享。