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
很久没更新公众号啦,给看客老爷们汇报下我最近都在忙啥。由于工作和自己的原因,需要搞一点科研,这一直是我的短板。所以我浅学了一下大学数学(线代、高数和概率论),准备结合Python做一些事情。后面可能会更新我学数学的一些心得,大家记得关注哦(我先学会再说)。
Sentinel 2 是一个卫星系统,可提供地球表面的高分辨率多光谱图像。这些图像包含大量信息,可用于监测土地利用、植被、水资源和许多其他环境因素的变化。分析 Sentinel 2 图像可能是一项艰巨的任务,但在 ChatGPT 和 Python 的帮助下,它可以变得更加简单和高效。在本文中,我们将讨论如何使用 ChatGPT 分析 Sentinel 2 图像,我们将提供一些 Python 示例代码以帮助您入门。本文中的代码是由 chatGPT 创建的。
在上一篇文章中我们对geopandas中的数据结构展开了较为全面的学习,其中涉及到面积长度等计算的过程中提到了具体的计算结果与所选择的投影坐标系关系密切,投影坐标系选择的不恰当会带来计算结果的偏差,直接关乎整个分析过程的有效与否。
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。
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。
什么是白化?我在一年前也是头一次接触到这个词语,其实就是将你不需要的部分的等值线、等值线填色、风场、流场等挖去。目前气象领域流行的是花式利用地图shp文件进行操作,达到白化的目的。
如何用Python分析诸如各国人口和GDP数据,各省市房价等地理相关数据,并在地图上优雅地展示你的结果?你需要geopandas!?? 一,GeoPandas总体介绍 geopandas 是pand
modis的hdf文件在存储上有优势,但是在实际使用过程中存在一定的弊端。例如本次重点讲解的NDVI-16D-1km、MAIAC-1D-1km两类文件,其中maiac的文件在aod属性中包含4个波段的文件,需要将4个波段最大化的利用起来。而ndvi文件则较为简单只需要把hdf文件中对应部分取用即可。
有关如何用xarray处理NetCDF数据前面已经介绍过四期了。把一些处理NetCDF的基本方法都介绍了一下。
前不久「贝壳研究院」基于其丰富的房地产相关数据资源,发布了「2020 新一线城市居住报告」:
前不久贝壳研究院基于其丰富的房地产相关数据资源,发布了2020 新一线城市居住报告:
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。
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。
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。
Conda的下载和安装 什么是Conda? 官方定义:Package, dependency and environment management for any language—Python, R
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。
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。
在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用,各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理。
在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用,各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理。在实际的空间数据分析过程中,数据可视化只是对最终分析结果的发布与展示,在此之前,根据实际任务的不同,需要衔接很多较为进阶的空间操作,本文就将对geopandas中的部分空间计算进行介绍。
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。
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。
首先,我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装:
通常情况下,在执行 EDA 时,我们会面临显示有关地理位置的信息的情况。例如,对于 COVID 19 数据集,人们可能希望显示各个区域的病例数。这是 Python 库 GeoPandas 的用武之地。
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
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。
ipnet[1]这个第三方crate提供了处理 IPv4/IPv6 相关的实用方法
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~
本期我们试着使用Python-geopandas包绘制空间地图,主要的知识点如下:
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。
上一期的地图可视化推文教程R-ggplot2 标准中国地图制作中,我们详细介绍了使用R-ggplot2 包完美绘制中国标准地图,本期推文我们则试着使用Python-geopandas包绘制空间地图,主要的知识点如下:
南海诸岛子图绘制cartopy比较简单,然而目前基本是用Basemap和geopandas做的。把cartopy加上南海诸岛子图基本上是与BUG斗争,遂放弃。于是直接使用偷懒做法,把南海诸岛加到图中。
大家好我是费老师,geopandas作为在Python中开展GIS分析的利器,可以帮助我们快捷地解决很多日常GIS操作需求。而我们平时工作研究中使用到的各种矢量数据,由于原始数据加工过程的不规范等问题,偶尔会导致某些要素自身的矢量数据信息非法。
黄土高原位于中国中部偏北部,为中国四大高原之一。黄土高原是世界上水土流失最严重和生态环境最脆弱的地区之一,除许多石质山地外,大部分区域为厚层黄土覆盖,经流水长期强烈侵蚀,逐渐形成千沟万壑、地形支离破碎的特殊自然景观。
今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法,下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法,当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库,没有办法一一列举
我回答目前常用的库包不能直接绘制这样的桑基图,我错了,应该回答是目前常用的库包不能绘制这样漂亮些的桑基图。
在前面的教程中,我们已经讲解了常用的二维型数据的可视化方法。但是在日常研究中,由于大气科学属于地学系统,和地球地理信息的结合十分密切,大多数时间,需要在图形中添加地理信息。作为胶水语言,在Python中,目前还在使用的地理可视化库包尚有basemap、cartopy、geopandas等,但由于basemap是基于Python 2,而2已经不再维护,这意味着basemap也要为Python 2陪葬。而geopandas是基于pandas的,属于商务图表利器,但对于气象科研,显得力不从心。现在仅介绍basemap接班者cartopy。
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。
对于空间数据,我们感兴趣的往往是其中的某一部分,对于不需要的部分需要做一些掩膜(Mask)。 比如只关注海洋的数值变化,那么陆地上的数值对我其实是一种干扰,就要想办法掩盖掉。又比如我有全国的数据变量,但是只想研究其中某几个省份,那也需要对非相关省份进行掩盖。
从本期开始,我会陆续推出系列空间插值的推文教程,包括常见的「Kriging(克里金插值法)、Nearest Neighbor(最近邻点插值法)、Polynomial Regression(多元回归法)、Radial Basis Function(径向基函数法)」 等多种空间插值方法,探索空间可视化带给我们的视觉魅力。
通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系、文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习。
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。
QGIS随着近些年的发展,得益于其开源免费的特点,功能不断被世界各地的贡献者们开发完善,运算速度也非常出色,使得越来越多的Giser们从臃肿缓慢的Arcgis等传统平台转向QGIS。
通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系、文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习,其中在基础可视化那篇文章中我们提到了分层设色地图,可以对与多边形关联的数值属性进行分层,并分别映射不同的填充颜色,但只是开了个头举了个简单的例子,实际数据可视化过程中的分层设色有一套策略方法。
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