前几天，一位公众号粉丝问我，Python在GIS领域越来越火，到底有哪些开源库值得学习？
包含xy信息的Excel都可以，xy可以在一个字段里，也可以在两个字段中。另外如果包含高程信息，还可以生成三维的矢量数据。
我以为大疆的飞行器，需要这个东西来规划路径，没想到不用。。。但是我都写了，你也不能让我删除了对吧。。。
GIS空间分析是通过对GIS系统中的空间地物的空间位置以及分布形态等空间特性进行分析推理等得到额外有用信息的过程。GIS空间分析包含广泛的内容，是GIS系统的核心功能。
shapely-开源GIS库Pysal-空间计量库Geopandas-空间数据分析库Arcpy-arcgis python接口Arcgis API for pythonGeoplot-高阶地理数据可视化接口
如果你跟我的情况一样，在程序中无法打开笔记本，在arcgis应用程序下点击jupyter notebook或者交互式终端之后输入jupyter notebook能打开notebook，此时显示的是内核报错，那么可以通过清除jupyter的内核解决。
过了春节，才算是真正的过年！今天是腊月初一，离过年的日子越来越近了，在这个特殊（今天是我小侄子的一周岁生日）的日子里，盘点一下即将结束的2017年，为的就是在即将到来的2018，能够有所为，有所不为。
是一个强大的 Python 库，用于制图、空间分析、数据科学、地理空间 AI 和自动化。
网易搞得，对于GIS专业或者相关专业的初学者来说，这是一个不错的地方，课程系统化，适合小白入门。、
我想关注我的你们一定也是为了学习GIS吧，我一直都认为，学习软件，亦或者编程语言。最好是从案例（项目）中学习，我认为这是最棒的学习方式。
WeBug名称定义为“我们的漏洞”靶场环境。基础环境是基于PHP/mysql制作搭建而成，中级环境与高级环境分别都是由互联网漏洞事件而收集的漏洞存在的操作环境。部分漏洞是基于Windows操作系统的漏
python2的建议使用2.7.9以上版本，python3自带pip工具，可直接用pip安装
对于GIS工作者而言，在ArcGIS中的很多工作往往不只用一个工具完成，往往是利用多个工具对数据进行一系列处理最后得到想要的数据。然而有些时候，需要大量的重复劳动！
依据ArcGIS 组件式开发及应用的目录结构，将系统性的学习ArcGIS 二次开发的道路分为三个部分。这个系列包含以下三个部分：
shapely是基于笛卡尔坐标的几何对象操作和分析Python库，底层基于GEOS和JTS库。
QGIS是一个开放源码的地理信息系统。该项目诞生于2002年5月，并于同年6月作为SourceForge上的一个项目建立。我们一直在努力使GIS软件(传统上是昂贵的专有软件)成为任何人都可以使用个人电脑的可行前景。QGIS目前运行在大多数Unix平台、Windows和macOS上。QGIS是使用Qt工具包和c++开发的。这意味着QGIS有一个清爽、易于使用的图形用户界面(GUI)。
目的：将tif格式的遥感图片转换为jpg，匹配下级的I/O操作 why：其实基于linux的convert命令集合bash可以做到普通的tif转jpg，但是对于遥感的图片，也就是栅格数据是不支持这样的转换的，好像是因为tif的格式是32位的，但是普通的图片只有8位数。
本文介绍2024届秋招中，大华技术股份有限公司的GIS开发工程师岗位的3场面试基本情况、提问问题等。
下面是programcreek通过分析大量开源代码，提取出的最常用的python库。
上文介绍了将GIS中常用的线类型shapefile导出为geojson，然后再使用js将geojson转换为echart需要的数据格式，使用EchartsLayer来将GIS中管网，河流等用动画流动效果在地图上呈现出来。本文介绍使用Python代码来实现这种转换操作。
本文介绍在Anaconda环境下，安装Python中的一个高级地理空间数据分析库whitebox的方法。
我们现在有一个WKT格式的要素，我想看一下这个要素到底是什么形状，有没有什么方便的方法呢？
和很多gis专业的童鞋聊：关于为什么会选择这个专业？很多童鞋的回答都是调剂过来的，并且表示没听说都没有过这个专业，只有少数的表示听说过，知道并了解的更是寥寥无几了。说起高考志愿这个事情，我自己有段趣事，分享出来，逗大家一乐：我是第一志愿报考的这个专业，为什么呢？是因为我了解这个专业，还是因为热爱这个专业……都不是，是命！记得当年，没有老师的指导，也没有亲朋好友的建议，报志愿全靠自己猜，所以听说计算机就业好，就果断选择了计算机专业。可是到录取通知书到手的时候，上面却写的是地理信息系统，what happened ？于是，看了下专业代码，计算机专业代码是17，地理信息系统专业代码是71，原来是在涂志愿卡的时候涂反了。如此这般，我就入了此坑，并一入不复返。
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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。
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。
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，就在几天前，geopandas发布了其0.11.0正式版本，距离其上一个版本（0.10.2）发布已过去大半年，在这一次的新版本更新中又为我们带来了哪些重要的新特性呢，今天的文章中我就来带大家一探究竟😋。 2 geopandas 0.11版本重要新特性一览 你可以在旧版本geopandas的基础上进行升级，也可以新建虚拟环境直接安装
Python作为最流行的编程语言之一，持续引领技术产业的发展，孕育了不断扩大的强大包生态系统。2023年，Python包在多样化的领域中展现出了引人注目的增长，反映了技术行业中不断变化的需求和创新。本文探讨了今年增长最快的Python包——它们不仅经历了飞速的增长，也显著推动了各个领域的进步。
随着新一代 GIS平台ArcGIS Pro的发布以及破解版的流传，相信大家或多或少也接触或者使用了ArcGIS Pro。毫无疑问的说，Pro作为新时代的GIS产品必定是我们未来需要接触和进行数据生产的，那么你做好了把工程和项目迁移到他的准备吗？
TopoJSON 文件中的几何图形不是独立地表示，而是由共享的线段（称为弧线）拼接而成。TopoJSON 消除了冗余，提供了比 GeoJSON 更紧凑的几何表示；典型的 TopoJSON 文件比 GeoJSON 等价文件小 80%。此外，TopoJSON 还为使用拓扑的应用提供了便利，如拓扑保护形状简化、自动地图着色和制图。
❝本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes❞
ArcGIS Pro和ArcGIS for Desktop是Esri公司开发的两个主要的地理信息系统（GIS）软件。它们都提供了丰富的功能和工具，用于地图制作、数据分析、空间建模和地理可视化等任务。以下是ArcGIS Pro和ArcMap之间的一些区别：
虽然本周 GitHub 热榜都是一些熟悉的面孔，但还是有不少新开源的项目，比如受启发于 Stripe IDs 的 UUIDv7 扩展 typeid，相信有了它，数据标识问题就迎刃而解了。此外，还有刚开源就获得近 2k star 的抠背景项目 background-removal-js，一键就能去掉图片背景。
前天发了一个数友的求助 想做一个区域的特征人口热点地图。什么软件或者平台，可以自行导入数据，做一个类似人口热点的地图。 由于留言过48小时不能再回复，猜测应该类似这样的： 在原文评论区里，收到了各位专
在节前的一次推送中，我写了如何使用FME来进行进行数据透视的相关分析。今天来填之前挖的坑，使用Python来完成同样的数据分析。只不过，Py实现起来，更简洁! 数据透视表的强大，这里就不再赘述了，Python语言的优势与缺点，这里也不再介绍。 只说一句：Python，绝对值得学习，非常适合非计算机专业的人来用！
GIS数据有很多种分类方式，按照数据结构可分为矢量数据、栅格数据、DEM数据，还可以再细致的分为数据库格式、点云格式、3D格式，也可以按照各厂家和标准类别来分等等。
在计算机图形学中，多边形裁剪是一个常用的技术，用于确定多边形与给定裁剪窗口之间的交集。通过裁剪，我们可以剔除不在裁剪窗口范围内的部分，从而减少图形处理的计算量，并加速渲染过程。 Python提供了各种库和算法来实现多边形裁剪。在本篇文章中，我们将使用shapely库来进行多边形的裁剪操作。shapely是一个Python库，提供了一些用于处理几何图形数据的功能。
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。
在参加数据挖掘学习小组之前，居士做了一个调查：每周能投入在学习上的时间是多少。我记得当时我选了3-5小时。我这是第六周了，可以说每周投入的时间都超过了这个数字。因为自己的数学基础本身比较差，对数据挖掘也是门外汉，每周的学习做起来都要查大量的资料，我觉得自己找资料的时间都不止3小时，而作业时间也不只2小时，加在一起绝对超过了5小时。 不过，正是因为学起来有困难，我认为才有学习的必要。如果是学一些gis类的东西，结合自己的经验应该会容易很多，但这次要学的不是gis，是数据挖掘，是我为了提升自己的能力自己选的方向。为了学好这些知识，除了每周发起者写的一些学习内容与要求，我自己也买了一些机器学习的书籍在看，总之，为了遇见更好的自己，加油吧！
“ 本篇的目的在于介绍ArcGIS Pro中的深度学习，简洁清晰梳理其流程，并介绍流程中的难点。通篇是对官方文档以及同事实践经验的总结，适合入门过程，无法把握整体思路的用户。”
注：本观点仅代表个人观点，与任何人员或者组织无任何关系，如有雷同或者相似之处，只能说明我们对GIS的理解相同，无抄袭之嫌。 写这个题目，源于前两天接到的一个电话面试时候问道的一个面试题。当时，面试人员问我：你认为GIS的核心价值是什么？我想了一会，给他回答了两个字，那就是“服务”。这样的回答，并非是一时的敷衍面试，而是经过四年学校学习加上两年工作之后对GIS一定的了解之后做出的我个人认为比较合理的一个答案。为什么我认为GIS的核心价值是“服务”，GIS的服务在那些方面有体现，下面就该问题我做一个个人观点的阐述。 记得以前参加一个会议的时候，某集团老总对自己公司的定位是一个服务行业，当时我听了之后有点诧异。为什么会诧异呢？因为他们公司是做ERP，集控，自动化的，按照我当时的理解，这样的单位应该是一个技术行业，怎么会与服务行业挂上钩呢？会后，静静的想了想，他的话是对的，至少，有一部分是对的，因为不论是你是干啥的企业，你最终赚的钱都是从你的客户的腰包里面掏出来，你的终极目的就是怎么样我才能从客户的腰包里把钱掏出来，并且客户还会满意，或者还有下次合作的机会，按照这个思维的话，不论是什么行业，都跟一家饭店一样，你需要做的就是给用餐者（客户）提供一个良好的、舒心的用餐环境，时刻为用餐者（客户）着想，并给用餐者（客户）提供优质的服务，让用餐者（客户）在你这儿吃的开心，并打算下次再过来。做GIS的也一样，我们需要的是给客户提供优质的服务，并产生下一次的合作。 上面瞎撇了一段，下面接着不如正题，在解释上面提出的两个问题之前，先做一个扫盲吧，给大家唠叨唠叨GIS的概念。GIS，前面的“GI”比较好理解，是“Geographic Information”的缩写，即地理信息的意思，有意思或者有争议的在“S”上面，有的人理解是“Systems”，即系统，有的人理解是“Science”，即科学，但就我个人的理解，我比较喜欢把两者放在一块，即“Systems and Science”，即系统与科学。我并不是一个和事老，或者是一个两面派，我个人理解，GIS如果少了“Systems”和“ Science”任何一个，GIS的概念就不再完整，系统和科学的关系是相互依赖，相互存在的。外国对GIS的解释是这样的：A geographic information system (GIS) is a system designed to capture, store, manipulate, analyze, manage, and present all types of geographical data。大概理解一下，英语水平不怎么高，一个GIS是一个系统，用来获取，存储，处理，分析，管理和展示各种类型的地理数据。在咱国内，GIS的定义是这样给的：它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。比较一下两个概念，其实大体上都差不多，只是国内的定义把范围缩小了一下，添加了一个“在计算机软、硬件支持”的条件。
cf-plot 是一套 Python 绘图案例，用于绘制气候研究人员常用的等值线图、矢量图和折线图。制作等值线图的数据可通过cf-python传递给 cf-plot，如下例所示：
中心大屏幕上，一张三维地图正在动态展示着人口、企业、交通、绿化、水域等各类与政府管理职能直接相关的指标，来自遥感影像、激光点云、遍布各地的物联网传感器等在为这张地图源源不断提供着实时信息，只要工作人员有需要，它可以快速切换区域，将这些信息用易于理解的二维甚至三维可视化方式展示出来，为政府管理提供直接的参考。
GIS What is Geographic Information Systems (GIS)? Geographic Information Systems (GIS) store, analyz
公交、地铁线路数据，可以用于交通运输、公共服务水平分析等各个领域，是规划相关工作中较为常用的数据。
最近在用python处理一些遥感方面的数据，看到很多有用的帖子和文章，就在这里汇总记录一下。
最近写的文章比较喜欢投递到各大平台，一是能赚点学费养家糊口，二是提高一下原创性。我发现如果文章发到一些社区或直接发博客，知名度不高很容易被转载以后不署名，导致转来转去后来就不知道谁是作者了。写了这么久文章也没给博客带来什么知名度，大概也就是因此吧。不如先发到各大平台再发到自己博客，总之也能赚点钱。
因为一些缘故，工作中了解了一下 GIS。本文算是菜鸟的学习笔记吧，如有错误，衷心希望专业的 GIS 同学指正～
| 研发进展 增加以dataframe为接口的Python API。 简化Render API，提高封装性，进行中。 接入Spark profiling系统，进行中。 完成中英文README第一版。 完成中英文安装文档第一版。 纽约出租车tutorial，进行中。 完成scalar类GIS API性能比较，相比geomesa平均性能提升4.85X，最小提升1.36X，最大提升14.00X。 对接CI代码覆盖率测试，已完成，当前覆盖率87.75%。 Spark的测试部分对接CI的回归测试接入流
今天我们继续GIS获取网站的整理，本次为行政区边界数据与各类城市要素数据，包括路网数据、建筑轮廓数据、POI数据与移动基站数据等。这些数据对于空间分析，尤其是基于城市、社会要素的空间分析而言是十分重要的。另一方面，大家在获取数据时，尤其是通过国外网站获取数据时，一定需要注意边境、领土问题。
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