GeoPandas 和 fiona 读取 GDB 文件的所有图层import geopandas as gpdimport fionadef read_all_layers_from_gdb(gdb_path...Args: gdb_path (str): GDB 文件的路径。 Returns: dict: 键为图层名称，值为对应图层的 GeoDataFrame。...""" layers_data = {} # 直接使用 fiona.listlayers 获取 GDB 文件中的所有图层名称 layer_names = fiona.listlayers...(gdb_path) # 遍历图层名称，使用 GeoPandas 读取每个图层 for layer_name in layer_names: layer_data =.../data/gwr_results.gdb'all_layers_data = read_all_layers_from_gdb(gdb_path)# 打印所有图层的名称以验证结果print("读取的图层名称
2 文件IO 2.1 矢量文件的读入 geopandas将fiona作为操纵矢量数据读写功能的后端，使用geopandas.read_file()读取对应类型文件，而在后端实际上是使用fiona.open...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...图10 2.1.2 gdb与gpkg 对于Arcgis中的地理数据库gdb，以及QGIS中的GeoPackage，要读取其包含的矢量数据，就要涉及到图层的概念，对应geopandas.read_file...()的layer参数，只需要将gdb或gpkg文件路径作为filename参数，再将对应的图层名称作为layer参数传入： gdb data = gpd.read_file('geometry/china_provinces.gdb...图15 可以看到只有跟红色框有相交的几何对象被读入。
2 文件IO 2.1 矢量文件的读入 geopandas将fiona作为操纵矢量数据读写功能的后端。...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。...压缩包内指定文件路径 将上述语法运用到上述文件： 图10 2.1.2 gdb与gpkg 对于Arcgis中的地理数据库gdb，以及QGIS中的GeoPackage，要读取其包含的矢量数据，就要涉及到图层的概念...对应geopandas.read_file()的layer参数，只需要将gdb或gpkg文件路径作为filename参数，再将对应的图层名称作为layer参数传入： gdb data = gpd.read_file...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
2.1 基础使用 dask-geopandas与geopandas的常用计算API是相通的，但调用方式略有不同，举一个实际例子，其中示例文件demo_points.gdb由以下代码随机生成并写出： import.../demo_points.gdb', driver='OpenFileGDB') 在使用dask-geopandas时，我们首先还是需要用geopandas进行目标数据的读入，再使用from_geopandas...()将其转换为dask-geopandas中可以直接操作的数据框对象，其中参数npartitions用于将原始数据集划分为n个数据块，理论上分区越多并行运算速度越快，但受限于机器的CPU瓶颈，通常建议设置.../demo_points.gdb', driver='OpenFileGDB') demo_points_ddf = dgpd.from_geopandas(demo_points, npartitions...既然使用了dask-geopandas就是奔着其针对大型数据集的计算优化而去的，我们来比较一下其与原生geopandas在常见GIS计算任务下的性能表现，可以看到，在与geopandas的计算比较中，dask-geopandas
包如何处理gdb、gpkg等文件地理数据库[9] Geodataframe和GeoSeries的属性查看，切片和索引，apply函数的使用，[10] shapely包中的几何对象[11]：Point[12...2.1 方法一：用geopandas和shapely处理建筑并获取中心点 1) 简化建筑物 我们先用geopandas读取建筑足迹数据，注意需要安装高版本的geopandas才能读取文件地理数据库(gdb...__version__) # 0.12.0 低版本的不能读取gdb数据库 gdb = "../../5-ArcgisPro工程.建筑风格和年代深度学习.gdb" gdf = gpd.read_file...，我们需要对建筑进行简化，使用ArcGIS Pro的简化建筑物[30]工具能达到shapely的效果，而且还能输入障碍图层，障碍图层可以是挡住视线的其他建筑物，我们先不考虑障碍图层。...geopandas包如何处理gdb、gpkg等文件地理数据库: https://www.cnblogs.com/feffery/p/17025278.html [10] Geodataframe和GeoSeries
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇，通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。...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。...这时几何对象列的名称可以自由设置，但一定要利用GeoDataFrame.set_geometry()方法将后添加的矢量列指定为矢量主列。...world.cx[80:110, 0:30] # 绘制第一图层：世界地图 ax = world.plot(alpha=0.05) # 绘制第二图层：.cx所选择的地区 ax = part_world.plot...： 图37 以上就是本文的全部内容，如有笔误望指出，系列文章下一篇将详细介绍geopandas中的投影坐标系管理，敬请期待。
4.1 图层叠加 在geopandas中，overlay()函数是用于将两个地理图层进行叠加分析的函数。...overlay()函数的基本语法如下： geopandas.overlay(layer1, layer2, how) 其中，layer1和layer2是两个geopandas地理图层对象，how是一个字符串...意思是将源地理图层与参考图层进行比较，以在源图层中标识与参考图层中相交的区域。使用identity的一个典型场景是当需要分析两个图层交集的时候。...contextily库的主要功能包括： 从Web地图提供商获取地图图层 将地图图层与地理空间数据集合并 使用Matplotlib或Bokeh绘制地图 本文主要介绍contextily简单使用，contextily...当我们使用地图服务时，通过改变xyz的值，就可以获取到不同位置、不同缩放级别下的地图瓦片，从而达到展示不同地图的目的。
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...，这时几何对象列的名称可以自由设置，但一定要利用GeoDataFrame.set_geometry()方法将后添加的矢量列指定为矢量主列，因为每个GeoDataFrame若在定义之处没有指定矢量列，后将无法进行与适量信息挂钩的所有操作...度，北纬0度-30度范围相交的几何对象 part_world = world.cx[80:110, 0:30] # 绘制第一图层：世界地图 ax = world.plot(alpha=0.05) #...绘制第二图层：.cx所选择的地区 ax = part_world.plot(ax=ax, alpha=0.6) # 绘制第三图层：.cx条件示意图 ax = gpd.GeoSeries([geometry.box...图37 以上就是本文的全部内容，如有笔误望指出，系列文章下一篇将详细介绍geopandas中的投影坐标系管理，敬请期待。
，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度...图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第6篇，通过本文你将学习geoplot中的基础绘图API。...，我们将点图层换成核密度图层： ax = gplt.polyplot(df=nyc_boroughs, projection=gcrs.AlbersEqualArea...，geoplot在geopandas处理好的数据基础上，针对不同类型图层封装了各自不同的API，由用户自主传入对应类型的矢量数据进行图层叠加，以得到最终结果，且可以兼容matplotlib。...在分析了原图的R代码之后，我们将整幅图拆解分为四个图层。
创建许多要素（尤其是由许多顶点组成的要素）可能会降低性能，因为必须同时将所有几何图形对象加载到内存中，才能将它们复制到要素类。...polygon = arcpy.Polygon(array) # , 2277可省略 # 将内存中的多边形创建为数据库的新要素 fgdb = "C:/Data/Demo.gdb" fc = "newpoly...，大部分几何对象函数创建返回的对象也是几何对象，避免了创建临时要素类和使用光标读取所有要素的步骤。...geopandas通过运行 conda install geopandas -c esri 来安装。...读取地图用geopandas： import geopandas as gpd gdf = gpd.read_file(".
图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第7篇，通过本文你将学习geoplot中的高级绘图API。...2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图，我们在系列之前的深入浅出分层设色篇中详细介绍过其原理及geopandas实现，可以通过将指标值映射到面数据上，以实现对指标值地区分布的可视化...'New Jersey: {}'.format(usa_plot_base.query("state == \"New Jersey\"").Confirmed.to_list()[0]))] # 将制作好的图例映射对象列表导入...geoplot中的坐标参考系与geopandas中管理起来的方式截然不同。...因为geopandas基于pyproj管理坐标参考系，而geoplot中的crs子模块来源于cartopy，这一点我跟geoplot的主要开发者聊过，他表示geoplot暂时不支持geopandas中那样自定义任意投影或使用
数据可以添加到kepler.gl使用map对象的add_data()方法映射。 这个方法有两个参数：data和name。它接受CSV、GeoJSON、Pandas和geopandas数据帧形式的数据。...稍后你将看到使用kepler.gl. 现在你知道如何修改图层了，让我们了解一下过滤器。 过滤器 正如你可能已经猜到的，过滤器用于过滤数据，这正是该功能存在的原因。...底图 “底图”选项卡具有修改底图的选项。但底图是什么？ 底图是在kepler.gl所有图层的底图 还记得我们以前创建地图对象并将其可视化的时候吗？那是底图。...你需要记住的一件事是，添加的数据名称应该保持不变，在本例中是“New York City Taxi Trips”。...因为这次我们的数据集的格式不同，所以我们将使用不同的库来处理这个数据集。我们会用geopandas做这个。 Geopandas是一个Python库，它使使用Python处理地理空间数据更加容易。
1 简介 在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib...本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第6篇，通过本文你将学习geoplot中的基础绘图API。...为了让车祸密集的区域更突出，我们将点图层换成核密度图层： ax = gplt.polyplot(df=nyc_boroughs, projection=gcrs.AlbersEqualArea...从这个简单的例子中我们可以大致了解到，geoplot在geopandas处理好的数据基础上，针对不同类型图层封装了各自不同的API，由用户自主传入对应类型的矢量数据进行图层叠加，以得到最终结果，且可以兼容...在分析了原图的R代码之后，我们将整幅图拆解分为四个图层，1是柏林最边缘的灰色轮廓，这其实是整个柏林区域面数据向外生成缓冲区之后的效果；2是柏林各行政区区划，3是柏林内部的部分OSM路网，构成了图中依稀可见的类似纹路的要素
图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第7篇，通过本文你将学习geoplot中的高级绘图API。...2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图，我们在系列之前的深入浅出分层设色篇中介绍过其原理及geopandas实现，可以通过将指标值映射到面数据上，以实现对指标值地区分布的可视化...'New Jersey: {}'.format(usa_plot_base.query("state == \"New Jersey\"").Confirmed.to_list()[0]))] # 将制作好的图例映射对象列表导入...图8 随之而来的问题是整幅图像都被填充，为了裁切出核密度图像的地区轮廓，将底层行政区面数据作为clip的参数传入，便得到理想的效果： ?...图11 2.4 geoplot中的坐标参考系 geoplot中的坐标参考系与geopandas中管理起来的方式截然不同，因为geopandas基于pyproj管理坐标参考系，而geoplot中的crs
赫尔辛基大学的 AutoGIS 课程有一个很好的例子，将空间索引与 geopandas 一起使用。 在这篇文章中，我想谈谈另一个名为H3 的空间索引系统。...这些单元格 id 具有独特的属性，例如附近的单元格具有相似的 id，您可以通过截断它们的长度来找到父单元格。这些属性使得诸如聚合数据、查找附近对象、测量距离之类的操作非常快速。...在这篇文章中，我将向你展示如何创建使用点密度图geopandas和h3-py库在Python。 国家地理空间情报局的海事安全信息门户以反航运活动消息的形式提供所有海盗事件的形状文件。...这是原始点图层在 QGIS 中的可视化效果。 我们将通过在 H3 提供的六边形网格上聚合事件点来创建密度图。我们从导入库开始。...由于 GeoPandas 使用 shapely 库来构建几何，我们将坐标列表转换为一个匀称的 Polygon 对象。
ps：glob()不支持gdb数据库内的内容，但是高版本的geopandas支持。...，三种游标都可以在表和要素或要素图层上工作。...但是，为了防止锁定所有内容，应考虑使用 del 语句：del cursor来删除对象或将游标包含在函数中以使游标对象位于作用范围之外。...通常（但不总是）为存储的名为 Shape 的几何字段。 令牌也可以替代几何字段名称以作为快捷键。返回几何对象的 SHAPE@ 令牌可用于访问要素类几何字段，而无需提前了解字段名称。...例如，SQL用于ArcGIS Pro地理处理工具，如选择工具和按属性选择图层工具。 SQL的基本教程： 菜鸟教程-SQL。
用户通过输入指定城市的名称并检索，等待数据资源加载完成之后就可以在网页中看到渲染好的城市路网，以重庆为例： ? ...通过对该网站进行抓包和源码分析，我弄明白了其工作流程大致如下： Step1： 根据用户输入的城市名称，利用OSM官方的API进行模糊匹配，获取可能的对象列表： ?...了解了上述步骤之后，我们利用requests、geopandas等库仅用不到100行代码就可以参考上述过程，提取所需的shapefile或GeoJSON文件保存到本地，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...2.2 使用方式 按照上文所述的地址下载对应脚本之后（请提前安装完成requests、geopandas、pandas以及tqdm这几个三方库），记住其所在路径，接着在其他脚本开头导入模块部分添加：...保存下来的数据线图层与点图层分开保存： ? ?
但是DataLoader并不是列表，也不是迭代器，是一个Pytorch的DataLoader对象，为了能够从中取出数据，需要先使用iter()将DataLoader转换为迭代器（也称为生成器，它的特性是不会将数据全部加载到内存...2） 将预测的标签从索引转到其真实名称 我们要在图片上显示出建筑id、预测和真实类别，但是现在的test_labels还是索引值，我们要从class_dict获取真实年代标签进行替换，方便阅读： class_dict...', index=False) 3）读取空间数据 import geopandas as gpd gdb = "../../5-ArcgisPro工程/建筑风格和年代深度学习.gdb" lr_name...# 定义新产生的点要素的名称 out_label = out_fcs + "_label" 你可以尝试一下用python的geopandas和shapely如何绘制渔网。...我们来用geopandas读取刚刚创建的渔网，因为他在gdb数据库中，我们可以用read_file()去读取： # 查看geopandas的版本 gpd.
2 基于Python的OSM路网下载 2.1 工作流程 编写这个工具灵感来源于anvaka[4]网站： 图2 用户通过输入指定城市的名称并检索，等待数据资源加载完成之后就可以在网页中看到渲染好的城市路网...以重庆为例： 图3 通过对该网站进行抓包和源码分析，我弄明白了其工作流程大致如下： Step1： 根据用户输入的城市名称，利用OSM官方的API进行模糊匹配，获取可能的对象列表： 图4 Step2：...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。...2.2 使用方式 提示：请提前安装完成requests、geopandas、pandas以及tqdm这几个三方库。...譬如这里我花了不到20秒就完成成都市路网数据的下载： 图7 保存下来的数据线图层与点图层分开保存： 图8 图9 如果你想要下载保存JSON格式的数据，换成downloader.download_geojson
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