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python与地理空间分析（一）

标签和标记格式的文件一般具有可读性高，编辑方便，兼容性和扩展性较好等特点，但数据的存储比较低效，在数据庞大的情况下，编辑体验非常糟糕。...，读写WKT格式最佳的是使用Shapely库 import shapely.wkt wktPoly="POLYGON((0 0,4 0,4 4,0 4,0 0),(1 1,2 1,2 2,1 2,1 1...))" poly=shapely.wkt.loads(wktPoly) 这就定义了一个多边形的几何图形，此外利用OGR也可以处理wkt文件。...(poly.area) buf=poly.buffer(5.0) pritn(buf.area) 通过wkt，定义了一个多边形，计算多边形的面积；计算5个单位的缓冲区分析，并计算缓冲区的面积 Fiona...GeoPandas GeoPandas是由Shapely，Fiona，PyProj，matplotlib以及其他必需的库一同构建的Pandas的地理空间扩展。

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讲解python多边形裁剪

Python提供了各种库和算法来实现多边形裁剪。在本篇文章中，我们将使用shapely库来进行多边形的裁剪操作。shapely是一个Python库，提供了一些用于处理几何图形数据的功能。...import Point, Polygonfrom shapely.geometry.polygon import LinearRing创建多边形和裁剪窗口在使用shapely进行多边形裁剪之前，我们首先需要定义多边形和裁剪窗口...然后，我们使用intersection函数计算这两个多边形的交集。最后，通过检查交集的类型，输出裁剪后的多边形的顶点坐标或给出相应的提示。...shapely是一个用于处理地理空间数据的Python库，它提供了一系列丰富的几何运算工具和数据结构，使得处理和分析地理空间数据更加简单和高效。...结语通过使用shapely库，我们可以轻松地进行多边形裁剪操作，实现图形处理中的裁剪需求。shapely还提供了其他强大的几何运算和功能，可以方便地处理各种几何图形数据。

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python地理处理包shapely

文章目录 构建集合图形以及获取集合图形点信息 多边形显示 多边形分割 Polygon 被 MultiLineString 切割 merge 多个多边形 从Python形状多边形中提取点/坐标 检查地理点是否在...Python中的多边形内或外 Python中用shapely做（1）生成二个多边形区域，计算想交的面积（2）生成一个点与一多边 通过点缓冲来构建一个缓冲圆 一般对象和方法 Points LineString...中的多边形内或外 地理坐标必须正确存储。...Python中用shapely做（1）生成二个多边形区域，计算想交的面积（2）生成一个点与一多边 from shapely.geometry import Polygon,Point # 生成两个多边形区域...object at 0x...> 6、也可以使用一系列混合点实例或坐标元组来构造LineString。

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（数据科学学习手札139）geopandas 0.11版本重要新特性一览

下面我们来一览此次更新中比较重要的几个特性： 2.1 更快的矢量文件读写 　　新版本中为read_file()与to_file()引入了参数engine用于指定读写常见矢量文件基于的引擎，默认为原先的'fiona...'，可选'pyogrio'，这是由geopandas开发团队维护的另一个库，可大幅度提升对常见矢量文件格式如shapefile的读写速度，以读取具有数百万个多边形的广州市全量建筑物轮廓数据为例，新的IO...引擎带来近5倍的读取性能提升： 　　以及同样接近5倍的写出性能提升： 2.2 新增高性能矩形裁切方法clip_by_rect() 0.11中新增针对GeoSeries和GeoDataFrame的方法...clip_by_rect(minx, miny, maxx, maxy)，可传入目标矩形坐标范围，快速裁切出矩形范围内的矢量，譬如我们基于前面已经读入的广州市建筑物轮廓数据，通过下面的函数随机生成边长10000...米的矩形范围作为裁切素材： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from shapely.geometry import box #

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python shapely.geometry.polygon任意两个四边形的IOU计算实例

），最后看了白翔老师的textBoxes++论文源码后，知道python的shapely包可以直接做到，下面给出的代码和注释： import numpy as np import shapely from...shapely.geometry import Polygon,MultiPoint #多边形 line1=[2,0,2,2,0,0,0,2] #四边形四个点坐标的一维数组表示，[x,y,x,y.......] a=np.array(line1).reshape(4, 2) #四边形二维坐标表示 poly1 = Polygon(a).convex_hull #python四边形对象，会自动计算四个点...二维坐标多边形 计算多边形中心点，以及距该中心点最远的距离 我就废话不多说了，还是直接看代码吧！...[lonn, latn]])，找出距该多边形中心点最远的距离 :param geolocations:多个经纬度坐标(格式：[[lon1, lat1],[lon2, lat2],....

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Python地信专题 | 基于geopandas的空间数据分析—数据结构篇

其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理，减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖，使得处理地理空间数据变得更加高效简洁，打造纯Python式的空间数据处理工作流。...geopandas的安装和使用需要若干依赖包，如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas，可能会引发依赖包相关错误导致安装失败...pandas中的Series，GeoSeries在被创建完成之后也拥有很多实用的地理属性，下面对其中较为常用的进行列举： area area属性返回与GeoSeries中每个元素一一对应的面积值（这里的面积单位和下文涉及的长度单位取决于投影坐标系...之后关于geopandas投影坐标系管理的文章将会详细介绍，这里仅做演示）： # 创建混合点线面的GeoSeries，这里第5个有孔多边形内部空洞创建时使用[::-1]颠倒顺序 # 是因为GeoSeries.plot...譬如定义多边形时坐标按顺序连线时穿过了之前定义的边就属于非法，因为geopandas对矢量对象的计算依赖于shapely，于是引进了属性用于判断每个几何对象是否合法。

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Part3-1.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像（附完整代码）

和shapely处理建筑并获取中心点 1) 简化建筑物 2）使用Shapely获取建筑各边的中心点 2.2 方法二：用ArcGIS Pro和ArcPy处理建筑并获取中心点 1）简化建筑物 2） 获取建筑各边中心点...=False) 2）使用Shapely获取建筑各边的中心点 要获取GeoPandas集合体（例如GeoSeries或GeoDataFrame）中每个多边形的外边界上所有中点，你可以使用Shapely库的几何对象方法和属性...获取多边形外轮廓的坐标列表 # 转换多边形的边界为线性环 linear_ring = gdf_simplify.loc[sample, "geometry"].exterior # 将坐标转换为一个列表...获取每相邻两个坐标点的中点坐标 因为我们是在投影坐标系下，获取中点只需要分别计算经度和维度的两个点的坐标的平均值： from shapely.geometry import Point # 初始化列表，...首先我们统一坐标系到WGS1984地理坐标系和WGS_1984_UTM_Zone_31N投影坐标系： 投影 2）找到建筑立面的中心点并进行邻近分析 进行建筑简化之后生成中心点，最后使用ArcGISPro

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geopandas 0.11版本重要新特性一览

，下面我们来一览此次更新中比较重要的几个特性： 2.1 更快的矢量文件读写 新版本中为read_file()与to_file()引入了参数engine用于指定读写常见矢量文件基于的引擎，默认为原先的'fiona...'，可选'pyogrio'，这是由geopandas开发团队维护的另一个库，可大幅度提升对常见矢量文件格式如shapefile的读写速度，以读取具有数百万个多边形的广州市全量建筑物轮廓数据为例，新的IO...引擎带来近5倍的读取性能提升： 以及同样接近5倍的写出性能提升： 2.2 新增高性能矩形裁切方法clip_by_rect() 0.11中新增针对GeoSeries和GeoDataFrame的方法clip_by_rect...(minx, miny, maxx, maxy)，可传入目标矩形坐标范围，快速裁切出矩形范围内的矢量，譬如我们基于前面已经读入的广州市建筑物轮廓数据，通过下面的函数随机生成边长10000米的矩形范围作为裁切素材...： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from shapely.geometry import box # 计算得到目标GeoDataFrame

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shapely.geometry.polygon 实现任意两个四边形的IOU计算

import numpy as np import shapelyfrom shapely.geometry import Polygon,MultiPoint #多边形 line1=[2,0,2,2,0,0,0,2...] #四边形四个点坐标的一维数组表示，[x,y,x,y....]a=np.array(line1).reshape(4, 2) #四边形二维坐标表示poly1 = Polygon(a).convex_hull...#python四边形对象，会自动计算四个点，最后四个点顺序为：左上 左下 右下 右上 左上print(Polygon(a).convex_hull) #可以打印看看是不是这样子 line2=[1,1,4,1,4,4,1,4...= Polygon(b).convex_hullprint(Polygon(b).convex_hull) union_poly = np.concatenate((a,b)) #合并两个box坐标...# 第二种： 交集 / 并集（常见矩形框IOU计算方式） except shapely.geos.TopologicalError: print('shapely.geos.TopologicalError

1.6K60

Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制

上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果，并提供了一个简单高效的裁剪方法，具体内容点击链接：Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制...的pcolormesh()、contour()函数应用 fiona、shapely包实现目标区域裁剪操作 江苏省shp文件分享 Basemap的pcolormesh()、contour()函数应用 由于上篇推文中已将数据处理完成...从结果中我们可以看到，结果是规整的网格数据，没有根据目标区域(地图文件) 对结果进行裁剪，接下来我们将使用fiona、shapely包 实现对目标区域的裁剪操作。...fiona、shapely包实现目标区域裁剪操作 这里需要用到shapely.geometry的Polygon、Point方法，具体处理代码如下： import fiona from shapely.geometry...fiona.open()方法打开目标区域(江苏省)的shp文件 使用next()查看shp文件的具体属性，结果如下： ?

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（数据科学学习手札74）基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇

本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明，每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识，计划涵盖geopandas的数据结构、投影坐标系管理、...geopandas的安装和使用需要若干依赖包，如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败...中的Series，GeoSeries在被创建完成之后也拥有很多实用的地理属性，下面对其中较为常用的进行列举： area area属性返回与GeoSeries中每个元素一一对应的面积值（这里的面积单位和下文涉及的长度单位取决于投影坐标系...，之后关于geopandas投影坐标系管理的文章将会详细介绍，这里仅做演示）： # 创建混合点线面的GeoSeries，这里第5个有孔多边形内部空洞创建时使用[::-1]颠倒顺序 # 是因为GeoSeries.plot...图20 is_valid 　　在shapely中涉及到很多拓扑计算操作时，对几何对象的合法性有要求，譬如定义多边形时坐标按顺序连线时穿过了之前定义的边就属于非法，因为geopandas对矢量对象的计算依赖于

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（在模仿中精进数据可视化06）常见抽象地图的制作方法

图1 2 基于Python模仿常见抽象地图 　　对应图１，我们下面来分别模仿３类抽象地图，首先准备一下要用到的中国地图数据，我们偷个懒直接使用高德开源的地图数据接口： ?...图2 　　为了方便和简化之后的运算，我们利用unary_union来将融合所有要素为一个： ?...from shapely.ops import polygonize # 用于将交叉线转换为网格面 import numpy as np # 提取china_total左下角与右上角坐标 xmin,...图7 2.3 由不规则多边形拼凑的地图 　　最后我们来制作图1右图所示的由不规则多边形拼凑的地图，需要用到泰森多边形，我们可以通过pip install geovoronoi来安装辅助库。 　　...因为泰森多边形需要从点出发创建多边形，因此我们可以生成目标面内部的随机散点，再作为输入来生成所需的多边形： from geovoronoi import voronoi_regions_from_coords

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#Python实战#神器Geopandas一行代码算出每个省面积

1.准备 开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上。 请选择以下任一种方式输入命令安装依赖： Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。...如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal. 由于geopandas涉及到许多第三方依赖，pip安装起来非常麻烦。...2.基本使用 设定坐标绘制简单的图形： import geopandas from shapely.geometry import Polygon p1 = Polygon([(0, 0), (1, 0...3.绘制并算出每个省的面积 此外，它最大的亮点是可以通过 Fiona(底层实现，用户不需要管)，读取比如ESRI shapefile(一种用于存储地理要素的几何位置和属性信息的非拓扑简单格式)。...如果你喜欢今天的Python 实战教程，记得三连哦

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（数据科学学习手札146）geopandas中拓扑非法问题的发现、诊断与修复

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 　　大家好我是费老师，geopandas作为在Python...而我们平时工作研究中使用到的各种矢量数据，由于原始数据加工过程的不规范等问题，偶尔会导致某些要素自身的矢量数据信息非法。 　　...库一样，遵守着OGC（开放地理空间联盟）标准，在shapely高度完备的功能封装下，我们在日常创建面要素矢量时只需要注意别出现下面几种常见的情况就行： 错误情况1：坐标串自交叉 错误情况2：边界线存在重叠...的快捷拓扑修复方法make_valid()，对于小于0.12.0版本的geopandas，我们则可以配合map()快捷实现同样的效果： 　　下面我们来瞅瞅针对每种情况具体是如何进行修复的： 修复错误情况1：坐标串自交叉...　　可以看到，通过make_valid()针对坐标串自交叉进行修复的方式是将其拆分为多个合法多边形构成的多部件要素： 　　如果你希望最后的结果为一个完整的多边形，这里给大家推荐一种奇淫巧技，在不影响原始数据精度的情况下

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在模仿中精进数据可视化06：常见抽象地图的制作

宣传广告」中看到一些比较抽象的地图，它们都是在正常地图的基础上，通过置换几何元素，来实现出较为抽象的效果，这类的作品非常之多，因此本文不模仿实际的某幅作品，而是制作出下面三类抽象地图： 图1 2 基于Python...模仿常见抽象地图 对应图１，我们下面来分别模仿３类抽象地图，首先准备一下要用到的中国地图数据，我们偷个懒直接使用高德开源的地图数据接口： 图2 为了方便和简化之后的运算，我们利用unary_union...from shapely.ops import polygonize # 用于将交叉线转换为网格面 import numpy as np # 提取china_total左下角与右上角坐标 xmin,...最后我们来制作图1右图所示的由不规则多边形拼凑的地图，需要用到「泰森多边形」，我们可以通过pip install geovoronoi来安装辅助库。...因为泰森多边形需要从点出发创建多边形，因此我们可以生成目标面内部的随机散点，再作为输入来生成所需的多边形： from geovoronoi import voronoi_regions_from_coords

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python 各类GIS分析包

参考链接： Python中的探索性数据分析 文章目录  shapely-开源GIS库Pysal-空间计量库Geopandas-空间数据分析库Arcpy-arcgis python接口Arcgis API...for pythonGeoplot-高阶地理数据可视化接口 shapely-开源GIS库  Shapely是在笛卡尔平面对几何对象进行操作和分析的Python工具包。...几何操作由 shapely执行。 GeoPandas进一步依赖于 fiona进行文件存取和 descartes ，matplotlib 进行绘图。 ...该包提供了丰富纯正的 Python 体验，具有代码完成功能（输入关键字和点即可获得该关键字所支持的属性和方法的弹出列表；从中选择一个属性或方法即可将其插入），并针对每个函数、模块和类提供了参考文档。 ...兼容matplotlib：虽然matplotlib不适合直接使用地理空间数据，但该工具很好地结合了这种格式。 使用conda install geoplot -c conda-forge进行安装。

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