GIS的Python库有哪些
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首先,为什么还要为GIS使用Python库
您是否曾经注意到GIS如何缺少您需要做的一项功能?由于没有GIS软件可以完成所有操作,因此Python库可以添加您需要的其他功能。
简而言之,Python库是其他人编写的代码,这些代码可以使我们其他人的生活更轻松。开发人员已经编写了开放库,用于机器学习,报告,图形以及Python的几乎所有内容。
如果需要此额外功能,可以通过将这些库导入Python脚本来利用它们。从这里,您可以调用本地GIS软件本身不包含的功能。
专业提示:使用pip在Python中安装和管理软件包
GIS的Python库
如果您要为GIS Python库建立一个全明星团队,那就足够了。它们全都帮助您超越了典型的空间数据管理,分析和可视化的范围。这是地理信息系统的真正定义。
1.Arcpy
如果您使用Esri ArcGIS,那么您可能对ArcPy库很熟悉。ArcPy适用于地理处理操作。但这不仅用于空间分析,还用于使用Esri ArcGIS进行数据转换,管理和地图制作。
2.geopandas
geopandas就像pandas与GIS相遇。但是,geopandas库不是直接进行表格分析,而是添加了地理成分。对于覆盖操作,geopandas使用Fiona和Shapely,它们是自己的Python库。
3.GDAL / OGR
GDAL / OGR库用于GIS格式和扩展之间的转换。QGIS,ArcGIS,ERDAS,ENVI和GRASS GIS以及几乎所有GIS软件都以某种方式使用它进行格式转换。目前,GDAL / OGR支持97个矢量和162个光栅驱动器。
9.Scikit
最近,机器学习一直是热门话题。并且有充分的理由。Scikit是一个启用机器学习的Python库。它内置在NumPy,SciPy和matplotlib中。因此,如果您想进行任何数据挖掘,分类或ML预测,Scikit库是一个不错的选择。
10.Re(正则表达式)
正则表达式(Re)是最终的过滤工具。当您要在表中查找特定的字符串时,这就是您要使用的库。但是您可以更进一步,例如检测,提取和替换为模式匹配。
11.ReportLab
ReportLab是此列表中最令人满意的库之一。我之所以这样说,是因为GIS通常缺乏足够的报告功能。尤其是,如果您要创建报告模板,那么这是个很棒的选择。我不知道为什么ReportLab库有点不受欢迎,因为它不应该。
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