在Python3中使用pyShp修复"TypeError:类型为'bytes'的对象不是JSON序列化的"错误,可以按照以下步骤进行操作:
这样,你就可以在Python3中使用pyShp库修复"TypeError:类型为'bytes'的对象不是JSON序列化的"错误,并将Shapefile文件转换为GeoJSON格式。请注意,这里的代码示例仅涵盖了使用pyShp库进行转换的基本步骤,具体的实现可能会因为不同的数据结构和需求而有所不同。
Shp格式是GIS中非常重要的数据格式,主要在Arcgis中使用,但在进行很多基于网页的空间数据可视化时,通常只接受GeoJSON格式的数据,众所周知JSON(JavaScript Object Nonation)是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式,以其轻量、易解析的优点,被广泛使用与各种领域,而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据,本文就将针对GeoJSON的语法规则,以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的转换进行介绍。
在气象数据分析中,地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项,也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍,常用的python包,对矢量数据的处理,对栅格数据的处理,以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构,而且还在不断更新和迭代,无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:
概述: 在本文中,讲述如何在geotools中实现shp和geojson数据的相互转换。 效果: 实现代码: package com.lzugis.geotools; import java.io.
Python的卓越灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一,尤其是对于数据处理和机器学习方面来说,其强大的数据处理库和算法库使得python成为入门数据科学的首选语言。在日常使用中,CSV,JSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面我将针对三种数据格式来分享其快速处理的方法。
本文翻译自https://tools.ietf.org/html/rfc7946 ,2018年1月27,28日两个大雪的周末,以序纪念。
两种解决方案: 一、将整个shapefile转为GeoJSON然后直接导入mongoDB数据库中 首先,将shapefile数据转为WGS84地理坐标,然后使用GDAL的命令行工具ogr2ogr进行格式的转换,转换命令如下: ogr2ogr -f geoJSON continents.json continents.shp 删除生成JSON文件的前两行{ "type": "FeatureCollection",和最后一行}。 最后,使用mongodb的mongoimport工具进行导入: mongoimport --db world --collection continents < continents.json 这样子整个shapefile文件在mongodb中是以一个document存在的。
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈,今天这篇是理论篇,没有多少案例,而且还很长,所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着,时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛,大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息,而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外,很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下,并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
Python优越的灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一,尤其是对数据科学家而言。这在很大程度上是因为使用Python处理大型数据集是很简单的一件事情。
tensorflow中数据的读入相关类或函数: 占位符(Placeholders) tf提供一种占位符操作,在执行时需要为其提供数据data。 操作 描述 tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 为一个tensor插入一个占位符 eg:x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024)) tf.placeholder_with_default(input, shape, name=None)
以前在处理gis数据的时候,都是直接导入本地shp素材、本地geojson素材,本地topojson素材,自从接触postgis数据之后,深感使用规范的存储系统来统一管理gis数据的好处,特别是数据量大了之后,优势便更加明显,你可以选择将很多需要做空间计算的步骤转移到Postgis数据库内进行计算,要知道Postgis提供的空间计算能力与R和Python这种应用导向的工具相比,优势要大得多。
《高质量代码-智慧城市GIS平台数据表设计》一文介绍了项目中的数据库表设计。此文介绍优良合理的表设计给后端接口开发带来的便利性。
原因很多,最重要的原因是我转行了。是的,我离开了开发岗位,走向了开发的天敌-产品经理。虽然名义上是产品经理,但是干的事情也很杂,除了不写代码,其他的都干,经常还要加个小班,所以就没那么多时间研究技术上的东西,机械键盘上已经落下了一层薄薄的灰尘。但是自己确实又爱码农这一行,上班看着同事畅快的敲着代码,心里就有点痒,所以下班没事仍旧自己瞎捉摸,这不就总结出来今天这篇文章。
pyshp是python读写shape文件的一个很简单的库。下面记录其用法: 用法详见代码中: 1 #! /usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 4 import shapefile 5 6 sf = shapefile.Reader("shapefile/d_map_1000000.shp") 7 shapes = sf.shapes() # shapes方法返回描述每个形状记录的几何形状的Shape对象的列表。 8 9
在前文中,讲述了在JAVA环境下如何将shp转换为GeoJSON,在本文,分别讲述在Arcgis for js,Openlayers2和Openlayers3中加载展示GeoJSON。
终于要开始训练识别熊猫的模型了, 第一步是准备好训练数据,这里有三件事情要做: 收集一定数量的熊猫图片。 将图片中的熊猫用矩形框标注出来。 将原始图片和标注文件转换为TFRecord格式的文件。 数据标注 收集熊猫的图片和标注熊猫位置的工作称之为“Data Labeling”,这可能是整个机器学习领域内最低级、最机械枯燥的工作了,有时候大量的 Data Labeling 工作会外包给专门的 Data Labeling 公司做, 以加快速度和降低成本。 当然我们不会把这个工作外包给别人,要从最底层的工作开始!
概述 本文讲述如何在OL中结合GeoTools实现shp数据的上传与展示。 流程 实现效果 使用技术 jquery插件uploadify和ServletFileUpload实现shp文件的上传; Zi
涉及到空间数据处理的时候,为了比较清晰方便的看出空间数据所处的区域,通常都需要将省市边界线加到地图中。
这里主要提供了 Tensorflow 创建 tfrecords 文件的辅助函数,以用于图像分类、检测和关键点定位.
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。
本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。
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