在上一篇文章中我们对geopandas中的坐标参考系有了较为深入的学习，而在日常空间数据分析工作中矢量文件的读入和写出，是至关重要的环节。
大家好我是费老师，很多读者朋友跟随着我先前写作的基于geopandas的空间数据分析系列教程文章（快捷访问地址：https://www.cnblogs.com/feffery/tag/geopandas/），掌握了有关geopandas的诸多实用方法，从而更方便地在Python中处理分析GIS数据。其中在文件IO篇中给大家介绍过针对ESRI GeoDataBase格式的文件（也就是大家简称的gdb文件），可以在指定图层名layer参数后进行读取，但无法进行gdb文件的写出操作。
为了拓展python在地学的应用，一个比较流行的库geopandas，还是有必要接触的，但是接触的第一感觉就并不是太友好，对于其geometry的设定，初衷是不错的，可是体验效果有点糟糕，但是打开其中的字段，呈现的不是数据，而是矢量对象（如面图层），对我刚接触的人来说算是意外，但对于我更敏感的数据层面，我觉得按照pandas数组或者numpy数据的习惯而言，第一手应该还是数据，可能比较容易接受（个人偏见，慢慢深入之后应该会有改观）。另外geometry的数据量偏大的时候很容易造成打开速度变慢。
我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中经常会需要某个地区的道路网络及节点数据，而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源（譬如图1柏林路网）：
我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中，经常会需要某个地区的道路网络及节点数据，而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源（譬如图1柏林路网）：
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的上篇，主要讲了如何获取利用谷歌街景地图自动化获取用于深度学习的阿姆斯特丹的高质量街景图像，此数据集将用于进行建筑年代的模型训练[1]。
大家好我是费老师，在我之前的某篇文章中为大家介绍过如何在windows系统上，基于ESRI FileGDB驱动为geopandas补充针对gdb文件的写出、追加功能，但那种方式既有些麻烦，又不支持linux等其他系统，局限性颇多，且经常会出现一些小问题。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第六篇——对建筑年代深度学习模型的进行评价，我们首先会通过对测试数据集的预测来展示模型的预测能力，其中，我们会介绍对模型进行评估的几种方法，包括混淆矩阵、召回率 (Recall)、精确度 (Precision)、F1分数 (F1 Score)，然后，我们会利用类激活映射（Class Activation Mapping，简称 CAM）查看模型关注哪些方面，最后从空间上观察建筑年代的预测结果在空间上的表现。
大家好我是费老师，geopandas作为我们非常熟悉的Python GIS利器，兼顾着高性能和易用性，特别是在其0.12.0版本开始使用全新的shapely2.0矢量计算后端后，性能表现更是一路狂飙。
要素类中的每个要素都由一个或多个顶点组成，这些顶点定义了点、多段线或多边形要素。在点要素类的情况下，每个点要素由单个顶点组成。多段线和多边形要素由多个顶点组成。每个顶点是由一对x、y坐标定义的位置。该图说明了点、多段线和多边形如何在笛卡尔坐标空间中由顶点定义。
GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。 GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。GeoPandas官方仓库地址为：GeoPandas。 GeoPandas的官方文档地址为：GeoPandas-doc。 本文主要参考GeoPandas Examples Gallery。 GeoPandas的基础使用见Python绘制数据地图1-GeoPandas入门指北。 GeoPandas的可视化入门见Python绘制数据地图2-GeoPandas地图可视化。
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的，并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分，我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
本节提要：使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图
就在几天前，geopandas释放了其最新正式版本0.9.0，作为一次比较大的版本更新，geopandas为我们带来了一系列新特性，今天的文章我们就来一起看看有哪些主要的功能变化吧~
程序奔溃是一件令人头疼之事，最要命的是那种运行很久后莫名其妙奔溃的情形。GDB调试器对处理奔溃很有用，当程序运行在GDB的管控下时，如果出现奔溃，那么它会直接指出奔溃的代码行，这使得奔溃查找变得非常高效，例如上次出现的段错误，如果我们使用GDB再次运行，它会停留在奔溃的代码行：
geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的，类似pandas语法风格的空间数据分析Python库。
目录 前言 geopandas简介 子区域数据分类统计 总结 一、前言 最近碰到一个需求，需要统计某省内的所有市的某数据分布情况信息。现有该省的数据分布情况以及该省的行政区划数据。我通过geopandas库实现了这一需求，在这里简单记录之，供需要的人借鉴。 二、geopandas简介 想必大家对pandas都不陌生，它是一个开源的强大的Python数据分析工具。pandas确实做到了灵活、快速、高效的进行数据处理，而geopandas是在pandas的基础上添加了对空间数据的支持，实现了读取空
geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的，类似pandas语法风格的空间数据分析Python库，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。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、文件IO、基础地图制作、集合操作、空间连接与聚合。 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。 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，官方文档中的推荐安装方式为：
框架大体上已经写完了，不过说实话好多代码让我自己写我也写不出来，那该怎么办呢？很简单，把现在已经写好的代码保存起来，等用的时候拿出来复制粘贴就好了，如果你是大神，自己会写，那就更厉害了~ 现在我们按模块分析一下代码： 1、setting.py 这个文件放置的是一些常量，正如我们看到的比如接口地址前缀、电子邮件的配置，以及Log内容的设置等，这里放置的内容在修改的时候也会非常方便。 2、common->integretion 这个模块下只有一
for循环 使用循环可以重复执行某些代码，可以方便程序编写；但是不记效率的使用循环会使程序运行效率降低。
在 Python 脚本中，您可能需要确定数据集是否确实存在。该任务可以使用 arcpy.Exists()函数完成。返回函数返回一个布尔值True或False，指示该元素是否存在。
while语句，提供了编写通用循环的一种方法，而for语句是用来遍历序列对象内的元素，并对每个元素运行一个代码块。break,continue用在循环内，跳出整个循环或者跳出一次循环。 一、while循环 1、一般格式 格式：首行以及测试表达式，有一列或多列缩进语句的主体以及一个选用的else部分（控制权离开循环时而没有碰到break语句时会执行） python会一直计算开投的测试，然后执行循环主体内的语句，直到测试返回假值为止。 while <test>: <statements1> else: <statements2> 2、例子 >>> while True: ... print "Type Ctrl+C to stop!" >>> while x: ... print x, ... x=x[1:] ... diege iege ege ge e 注意 print末尾的逗号，会使所有输出都出现在同一行。 >>> a,b=0,10 >>> while a<b: ... print a, ... a+=1 ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Python并没有其他语言中所谓的"do until”循环语句，不过我们可以在循环主体底部以一个测试和break来实现类似的功能。 while True: do something if exitTest():break 3、对比shell的while语句 while 命令 do 命令1 命令2 done 在系统管理时常用与逐行读取一个文件并处理。 while read line do echo $line done < /etc/rc.conf shell中还有一个类似while的循环until until 条件 do 命令1 命令2 done EG: IS_ROOT=`who |grep root` until [ "$IS_ROOT" ] do echo 'root online' sleep 2 done 二、 break continue pass和循环的else break 跳出最近所在的循环（跳出整个循环语句） continue 跳到最近所在循环的开头处（来到循环的首行，跳过本次循环） pass 什么事也不做，只是空占位语句 循环else块 只有当循环正常离开时才会执行（也就是没有碰到break语句） 1、一般循环格式 加入break和continue语句后，while循环的一般格式如下： while <test>: <statements1> if <test2>:break if <test3>:continue if <test4>:pass else: <statements2> break和continue可以出现在while（或for）循环主体的任何地方，但通常会进一步嵌套在if语句中，根据某些条件来采取对应的操作。 2、列子 pass >>> while 1:pass ... pass可用于空类，有时有指的是"以后会填上”，只是暂时用于填充函数主体而已： >>> def func1(): ... pass continue continue语句会立即跳到循环的顶端，开始下一次循环。 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2!=0:continue ... print x, ... 8 6 4 2 0 这个例子中，如果是奇数就返回循环顶部，不会打印.是偶数就打印。 这个下面这个结果一样 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ... 8 6 4 2 0 注意这两个例子的print位置，第一个print是属于while块的，测试不通过下执行，测试通过就回到循环顶端，第二个是属于if块的，只有测试通过才打印 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ...break break语句会
最近需要在linux上使用c++开发后台服务器程序。原先使用Python很顺手，但是基于项目需求的原因需要转到c++开发，后者优点是效率高，缺点是技术难度大，最要命的是调试难度比python要大很多，于是我又不得不把GDB应用的一些知识点捡起来。
今天的推文教程使用geopandas进行空间图表的绘制(geopandas空间绘图很方便，省去了很多的数据处理过程，而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊)，具体为空间气泡图的绘制，主要涉及的内容如下：
一个精美的图片！我特别喜欢城市周围的线条，它们交织在一起，呈现出一幅非常精确的城市地图的实际面貌。这个可视化地理空间数据是我最喜欢的项目之一。
PostGIS作为postgresql针对地理空间数据的拓展功能，可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据，以及开展空间数据分析，而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具，自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
在上一篇文章中我们详细学习了geoplot中较为基础的三种绘图API：pointplot()、polyplot()以及webmap()，而本文将会承接上文的内容，对geoplot中较为实用的几种高级绘图API进行介绍。
PostGIS作为postgresql针对「地理空间数据」的拓展功能，可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据，以及开展空间数据分析，而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具，自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
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，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码，而geoplot基于geopandas，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。
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，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码。
Vue 是一套用于构建用户界面的渐进式框架。与其它大型框架不同的是，Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。Vue 的核心库只关注视图层，不仅易于上手，还便于与第三方库或既有项目整合。另一方面，当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时，Vue 也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。
一、前言 前面一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计，说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说，直接进入主题。 二、涉及到的技术 本方案涉及以下技术点： geopandas：已经在上一篇文章中简单介绍。 numpy：这是一个开源的数据分析处理库，非常高效、简洁。 rasterio：这是一个开源的影像处理
试想一下，你是一名GIS工作新人，你的领导总是让你做一些基础的工作，这一次他交给你政府和甲方提供的shp格式用地数据、兴趣点数据、街道数据等，你需要将分散在各个文件夹的一些数据集转换为统一的坐标系，然后将其导入到地理数据库中。你可能会在ArcGIS Pro中手动完成这些工作，但是如果你需要重复这些工作，那么手动完成这些工作就会变得很繁琐。在这种情况下，你可以使用30行Python代码自动化完成这些工作流程，然后你就可以摸鱼了。。。
当时是为了统计县域内的植被覆盖量，折腾了一段时间，解决了这个问题。最近，又碰到了一个类似的需求，也需要统计某个小范围内的数据。简单来说，这个需求是将两个 shp 文件的任意两个对象做相交判断，最后形成一个新的空间对象集合，最后对此集合进行简单统计分析即可。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 C语言跳出循环 C语言在程序员中备受青睐，成为最近25年使用最为广泛的编程语言。那么大家知道C语言跳出循环是怎么回事呢?下面一起来看看! 使用while或fo
可以说java的这三大结构包括其中的语句跟c语言上的基本上都是一样的。现在就当重新复习一遍吧！
我们人这辈子，要经历无数的选择，就像机缘；无数次重复某一件事，比如吃饭，睡觉。C语言也是一样的，程序就像人一样，进入main函数的时候就像襁褓中的婴儿一样，等到程序运行结束时就会和人一样逝世，但是在这一生中，我们人经历各种事情，各种选择，重复做某一件事，走向不同的路，获得不同的成就，就和C语言的分支和循环一样。 下面我们来一起看看到底是什么和我们人的一生这么相似。
你经常需要遍历列表的所有元素，对每个元素执行相同的操作。例如，在游戏中，可能需要 将每个界面元素平移相同的距离；对于包含数字的列表，可能需要对每个元素执行相同的统计运 算；在网站中，可能需要显示文章列表中的每个标题。需要对列表中的每个元素都执行相同的操 作时，可使用Python中的for循环。
可以按Tab键插入选定的成员。然后，当您添加左括号时，您将看到有关函数所需的任何参数的信息。
创建一个依次包含字符串'chichen'、' bacon'和'durian'的列表 pizza_orders，再创建一个名为 finished_pizza 的空列表，
导语：Lottie动画是Airbnb开源的一个支持 Android、iOS 以及 ReactNative。通过AE导出的JSON文件+Lottie库可快速实现动画绘制。本文主要讲述从AE的bodymovin插件导出的JSON文件到OC的数据模型，再将数据模型拆解成独立图层，并为图层添加动画的过程。 Lottie动画原理概述 上图是Lottie动画库从AE导出动画到绘制到客户端屏幕的过程，第一阶段是JSON到Model(OC数据模型)的转换过程，主要是将JSON转成OC语言可以识别的数据模型Model,
循环允许我们通过循环数组或对象中的项并做一些事情，比如说打印它们，修改它们，或执行其他类型的任务或动作。JavaScript有各种各样的循环，for循环允许我们对一个集合（如数组）进行迭代。
通过前面的文章，我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习，在拿到一份矢量数据开始分析时，对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤。
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