# 改成dask方式 join_gdfnew = dask_geopandas.from_geopandas(join_gdf, npartitions=4) # 使用空间连接找到相交的部分...这个过程中，原始数据会完全加载到内存中，这可能是导致内存溢出的原因之一。...例如，在合并或连接操作之前，仔细考虑是否所有列都需要参与操作。 使用更高效的空间连接 在使用dask_geopandas进行空间连接时，确保操作是高效的。...你的代码尝试使用geopandas.sjoin，但是应该使用dask_geopandas.sjoin。此外，确保在执行空间连接之前，两个数据集已经有了匹配的坐标参考系统（CRS）。...= join_dgdf.to_crs(target_dgdf.crs) # 使用空间连接找到相交的部分 joined = dgd.sjoin(target_dgdf, join_dgdf
layer：str类型，当要读入的数据格式为地理数据库.gdb或QGIS中的.gpkg时，传入对应图层的名称 下面结合上述参数，来介绍一下使用geopandas.read_file()在不同情况下读取常见格式矢量数据的方法...，使用到的示例数据为中国地图，CRS为EPSG:4326，本文使用到的所有数据都可以在文章开头提及的Github仓库对应本文路径下找到： ?...图3 缺少投影的shapefile 当shapefile中缺失.prj文件时，使用geopandas读入后形成的GeoDataFrame会缺失crs属性： ?...图12 2.1.3 GeoJSON 作为web地图中最常使用的矢量数据格式，GeoJSON几乎被所有在线地图框架作为数据源格式，在geopandas中读取GeoJSON非常简单，只需要传入文件路径名称即可...过滤 bbox过滤允许我们在read_file()中传入一个边界框作为参数bbox，格式为(左下角x, 左下角y, 右上角x, 右上角y)，这样在读入的过程中只会保留几何对象与bbox有相交的数据记录
本文使用到的所有数据都可以在文章开头提及的Github仓库对应本文路径下找到： 图1 2.1.1 shapefile 作为非常常见的一种矢量文件格式，geopandas对shapefile提供了很好的读取和写出支持...data.head() # 查看前5行 图3 缺少投影的shapefile 当shapefile中缺失.prj文件时，使用geopandas读入后形成的GeoDataFrame会缺失crs属性：...当文件在压缩包内的根目录时，使用下面的语法规则来读取数据： zip://路径/xxx.zip 譬如我们要读取图7所示的压缩包内文件： 图7 按照对应的语法规则，读取该类型数据方式如下： 图8 而当文件在压缩包内的文件夹中时...bbox有相交的数据记录。...不像geopandas.read_file()可以根据传入的文件名称信息自动推断类型，我们在写出矢量数据时就需要使用driver参数来声明文件类型： ESRI Shapefile 我们将上文最后一次读入的
概述： 本文讲述如何在Python中用GDAL实现根据输入矢量边界对栅格数据的裁剪。 效果： ? 裁剪前 ? 矢量边界 ?...裁剪后 实现代码： # -*- coding: utf-8 -*- """ @author lzugis @date 2017-06-02 @brief 利用shp裁剪影像 """ from osgeo...) 补充知识：Python+GDAL | 读取矢量并写出txt 这篇文章主要描述了如何使用GDAL/OGR打开矢量文件、读取属性表，并将部分属性写出至txt。...代码 import ogr,sys,os import numpy as np os.chdir(r'E:\') #设置driver,并打开矢量文件 driver = ogr.GetDriverByName...中用GDAL实现矢量对栅格的切割实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
, raster_path shapefile_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\裁切shp\New_Shapefile.shp' raster_path...= r'C:\Users\Administrator\Desktop\2230542.tiff' main( shapefile_path, raster_path ) 补充知识：python代码裁剪...tiff影像图和转换成png格式+裁剪Png图片 先来看一下需要转换的tiff原始图的信息，如下图所示。.../RS_TiffDir/" # 遥感tiff影像所在路径 # 裁剪影像图 Convert_To_Png_AndCut(_path) 将转换成png后的图加载到软件中（专业软件ENVI5.3）查看结果详细信息如下图所示...下面是加载裁剪后的影像图（Tiff格式的） ? def toCutPng(dir):函数效果图如下图所示。
概述： 本文讲述如何在Python中用GDAL实现根据输入矢量边界对栅格数据的裁剪。...效果： 裁剪前 矢量边界 裁剪后 实现代码： # -*- coding: utf-8 -*- """ @author lzugis @date 2017-06-02 @brief 利用shp裁剪影像 "...import os import operator gdal.UseExceptions() # This function will convert the rasterized clipper shapefile...shapef = ogr.Open(shapefile_path) lyr = shapef.GetLayer( os.path.split( os.path.splitext( shapefile_path..., raster_path shapefile_path = 'beijing.shp' raster_path = 'world.tif' main( shapefile_path
譬如在geofabrik[3] 中提供了各大洲、国家等大范围的数据整合包，可以花费一定时间将其下载下来，再在需要哪些小区域时在本地GIS软件或编程工具中裁剪下所需的范围路网。...具体的代码部分本文不做详细说明，我将这部分功能封装到文章开头对应Github仓库下的OsmDownloader.py[5]中，可以自行去下载并使用。 下面我们来学习如何在Python中使用它。...按照上文所述的地址下载对应脚本之后，记住其所在路径，接着在其他脚本开头导入模块部分添加： import sys sys.path.append(r'所在路径') from OsmDownloader import...OsmDownloader 这样才能成功导入没有在Python中注册过的独立模块。...以上就是本文全部内容，对脚本获取或使用有疑问的可以留言告诉我。 -END-
通常我们可以在 https://www.openstreetmap.org/export 中选择矩形区域内的路网矢量数据进行下载，但这种方式对选择区域的大小有一定限制，想获取较大范围区域的路网数据并下载比较费事...GIS软件或编程工具中裁剪下所需的范围路网，但这种方式一是对电脑资源要求较高，譬如中国范围路网信息shapefile文件大小达到了800多兆，二是OSM的路网信息不定期更新之后，要想及时跟上最新数据，就需要人工持续下载数据...）用Python编写小工具下载OSM路网数据/OsmDownloader.py ）中，可以自行去下载并使用，下面我们来学习如何在Python中使用它。...import sys sys.path.append(r'所在路径') from OsmDownloader import OsmDownloader 这样才能成功导入没有在Python中注册过的独立模块...如果担心中途网络连接原因导致中断，可以结合Python中的错误捕捉机制来进行相对应的处理，比较简单这里就不再赘述。 以上就是本文全部内容，对脚本获取或使用有疑问的可以留言告诉我。
可以对散点和风矢做裁剪了 根据气象备忘录的反馈，增加了对风矢量图的裁剪功能。...在炸鸡人的帮助下，使用他的递归方案大幅提高了效率，使掩膜方法的可用性大幅提高。...GeoJSON 或 ESRI Shapefile 文件了。...（GCJ02），因此在新版本的 cnmaps 中，我们增加了对坐标转换的“开关”，在get_adm_maps函数中引入了 wgs84 的参数，例如： from cnmaps import get_adm_maps...裁剪和绘图的效率提高了 新版本的 cnmaps 对裁剪和绘图的程序进行了性能优化（虽然可能还有很大的优化空间） 今天特意在我的Intel Mac上测试了一下以下面这段代码： import time import
· 它能加载和维护海量点/线/面数据· 它能设计GIS场景下的三维漫游· 它能设计GIS场景下的三维模型管理，模型定位/3D点序列· 它能导出支持属性映射的第三方数据格式· 它能导出成GeoJSON、ShapeFile...、OSM格式· 它能导出丰富的建筑物数据· 它的用户主要来自政府、企业、高校、设计院等机构，数据完全本地化· 它同样可作为GIS数据标注来使用出色的傻瓜化的轮廓绘制能力，绘制精美的轮廓自由绘制、矩形绘制...更直观的交互操作方式。轻松创建无缝地理网格，极简图像配准工具将JPG图像矢量化提供方便的剪刀裁剪工具，像裁纸一样生产网格数据。...完美的轮廓识别，令人惊叹的轮廓直角化设计使用高度框 批量设置建筑物高度支持要素属性扩展，为要素增加更多属性添加更多属性，满足业务系统对数据的统计和筛选。...编辑 删除上海市60w+建筑物按轮廓裁剪支持在GIS场景下三维漫游设计生产的GIS数据有更多的玩法，你可以在软件中自定义漫游路线，漫游镜头设计。
R矢量地图栅格化（将shapefile转换成raster） 背景 在处理地图数据时候，经常会碰到shp与raster两种格式。通常r中应用较多的为raster栅格数据。shp文件太大，读取也不方便。...及在转换过程中碰到的一些问题。...关键是 rasterize，rasterize(shape, r, 1)里面有三个主要参数： shape是shp文件 r是要栅格化的范围及像素大小；需要先定义 1表示，栅格化后，所有值大小 library...(raster) shape = shapefile(system.file("external/lux.shp", package="raster")) r = raster(shape, res=0.05...参考 栅格化shp数据 Rasterize polygons with R 替换raster中NA数据 根据shp裁剪raster地图 [sf裁剪 https://rpubs.com/cyclemumner
程序 示例使用 pyshp [注3] 读取 shp文件。当然，ogr [注4] 也可以使用，但是 fiona 不行 [注5]，因为在相同的脚本中使用 gdal 时会失败。...一个是包含点的数组（脚本中 vertices 变量），另一个是作用于每个点的函数 此例中，仅使用直线，因此 MOVETO 表示多边形的开始点， LINETO 表示创建每一段直线，CLOSEPOLY 表示闭合多边形...当然只是用了 Andorra 边界构成的多边形 prt 数组可以管理多个多边形，但此例中只有一个 polygon（注：因为只有一个多边形），但仍可应用于裁剪多个多边形的情况 使用 Path 函数创建...注意 transform = ax.transData 属性，这可以进行多边形坐标类型的转换（此例中为经纬度坐标） 48-49行进行裁剪操作。...通用白化程序 因为要经常对地图进行白化处理，因此可将上例中使用的白化脚本整理为通用函数，这样在以后的使用中直接调用即可： def basemask(cs, ax, map, shpfile):
而对于不规则的范围，数据的匹配精度有一定要求，譬如，需要严格按照某个特定区域的shapefile文件来截取数据。...虽然，NCL官网提供了可行的解决方案，但是 shapefile_mask_data（包含在shapefile_utils.ncl中，官网有提供）也仅仅是较好地适用于2维的Lat-Lon数据，对于3维或者更高维度的数据...所以，针对于这个问题，在实际的操作中我给出了一个快速处理的方案，仅供参考： 1 load ".....) 34 f_eccc = addfile(filp1+"ECCC_TP_hr.nc","r") 35 f_ecmwf = addfile(filp1+"ECMWF_TP_hr.nc","r"...mask_io, (/2,3/)), 1) ;处理高维数组进行mask 6 copy_VarCoords(tp_erai,erai_mask) ;复制坐标信息 总结一下：由于使用了自带的
r”c:\data” “\”在编码中需转义，前面加r,直接按照原文意思输出。...地理处理：地理处理工具函数和非工具函数 工具 地理处理工具是指arcgis软件工具箱中工具的统称，每个工具都会给出相应的图形界面、使用帮助和arcpy语法和使用方式，比如矢量裁剪工具： 打开空间分析的裁剪工具图形界面...附加参数常常指处理过程中的设置条件，如上述的裁剪函数的附加参数是容差{cluster_tolerance}。在裁剪时，我们有可能需要设置裁剪的容差。很多时候，设置条件是默认选项，不需要进行设置。...使用列表函数可以轻松地将数据直接导入内存中，进而交给工具函数处理。 差异性访问 矢量数据中，最出名的莫过于shapefile 文件了，其表现方式为： .shp – 存储要素几何的主文件；必需文件。...String where_clause 用于限制在游标中返回的行的可选表达式。有关 where 子句和 SQL 语句的详细信息，请参阅在查询表达式中使用的元素的 SQL 参考。
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...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。...「接下来就是关键的一步操作」：我们根据df_grid数据中的经纬度信息判断点是否在构建的面(shp_ploygeon)内，不在的点我们赋值为np.nan，在的点不变，这样即可完成“裁剪”操作，具体操作代码如下...Basemap可视化裁剪结果 在可视化之前，我们需要对数据进行reshape操作，代码如下： mask_value_grid = df_grid["mask_value"].values.reshape...本期的裁剪操作通用性较大，大家可以好好看下哦！下期我们使用R-ggplot+sf包实现空间插值操作，敬请期待
通过下面代码，我们可以使用 geopandas 库中的 read_file 函数来读取 Shapefile 文件，并将其保存为一个 GeoDataFrame 对象： import geopandas...shapely 库中的 box 函数构建了一个矩形框，并使用 difference 函数从 GeoDataFrame 中清除了该矩形框内的地理要素。...使用 gdf.plot() 函数将地理数据绘制在图形上，ax=ax 参数指定图形窗口。 使用 plt.show() 函数显示图形窗口，展示可视化的地图。...使用 gdf.difference() 函数，从原始地理数据中删除 bbox 区域内的地理要素，并将结果保存到 gdf 中。10. 创建一个新的图形窗口，大小为 10x10 英寸。...使用 gdf.plot() 函数将更新后的地理数据绘制在图形上，ax=ax 参数指定图形窗口。 使用 plt.show() 函数显示图形窗口，展示可视化的地图。12.
使用arcmap对数据进行剪裁,Arcgis中的裁剪分为很多种，有矢量裁剪矢量，矢量裁剪栅格，栅格裁剪栅格。本文主要操作，掩膜裁剪（矢量裁剪栅格）和clip 裁剪。...2.使用这个工具有几点需要注意的地方，一是输出范围，这里就选择我们的面矢量数据；二是记得勾选使用输入要素裁剪几何选项；三是坐标范围获取；在我们的影像上移动光标，在arcgis面板右下角有XY范围记录即可...3.现在已经建好shapefile文件了，点击上面菜单栏的“编辑器”，点击“开始编辑” 4.在右边菜单栏点击文件名，例如“测试”，下面会出现一个构造工具的菜单栏。 ...中shape数据相互转换：我们经常会在Google Earth中获取影像数据，要将其在Arcgis中打开进行使用，经过分析后可能再会回到Google Earth进行对照分析，这就涉及到二者数据格式的相互转换问题...二：工具说明 在ArcGIS中导入KML（keyhole markup language），在arctoolbox中，转换工具和KML下都有KML到layer。 三：转换后的裁剪，参照掩膜大法
上一期，对Python绘制气象实用地图做了比较详细的介绍，尽管已经能够满足部分需求了，但是，在实际的应用需求中，可能还是别的需求，那么，今天就手把手教大家如何绘制几个省份的白化等值线contour地图。...最后，对于QGIS强烈安利一波，不光它是免费的，而且跨平台，也能够完美的支持Python3.7了，能够替代大部分日常使用的ArcGIS功能，用起来不算很笨重！...再选定坐标系方案，最好和原来的shp文件一致。我在文末会提供相应的地图文件!...2.直接在终端使用python xxx.py运行； 需要注意的地方：很多人发现输出的图片是没有经纬度的坐标信息附加在网格线两端的，怎么调都还是出不来。...还是那句话，遇到错误信息了，最值得信赖的还是Google大法，学会如何使用Google，绝对是对debug有极大好处的。
要将它们带入 GEE，我们需要将它们转换为 shapefile。虽然有很多方法可以将 csv 文件转换为 shapefile，但我们将使用 R。下面的代码包含进行此转换所需的所有内容。...上传 shapefile：在上面的 R 代码中，我们将数据的 csv 文件转换为 shapefile，并定义坐标参考系统 (CRS) 以匹配 GEE 的预期 (WGS 1984)。...运行完此内容后，我们建议您加载自己的 shapefile。这可以是您的数据，或者如果您想要快速简便的数据，请尝试使用Natural Earth Data中的 shapefile 。...3.3定义天气变量 在本课中，我们使用 Google Earth Engine 作为将遥感数据（即我们的栅格）与我们的点位置相关联的方法。...虽然我们可以在 GEE 中更多地使用这些数据，但很容易将它们导入 R 或 Excel。有几个选项可以定义导出数据的最终位置。一般来说，将数据保存到 Google Drive 帐户是一个安全的选择。
安装方法如下： conda install -c conda-forge cnmaps 唯一一个小小的问题，就是在使用过程中必须保持shapely=1.8.5，不然部分函数在使用时候会出现报错（如下）...使用 先给个亲身体验后的总结： cnmaps自带了中国的各级省市县shp，使用起来非常方便，不需要我们额外去下载shp文件了。...maskout使用方便，需要自己导入shp文件，但不支持掩膜选取数据,且速度稍慢。也就是说是完全的裁剪：先画好图，然后根据shp文件从完整的图中扣出自己感兴趣的区域。...因为裁剪的位置在整张图片中是固定的，但调整中心经度后图片偏移了，而裁剪位置没变，故裁剪结果就不对了。...综上，如果不想麻烦，只需要裁剪自己感兴趣的区域，直接上maskout就行，但注意不要使用central_longitude等使图片偏移的参数；如果处理省市县级数据，建议使用cnmaps；salem可以作为
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