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青岛微波设备简介 Python 一走代码算出每个省面积的神器—Geopandas

发布日期:2021-07-06 17:59    点击次数:134

GeoPandas是一个基于pandas,针对地理数据做了稀奇声援的第三方模块。

它继承pandas.Series和pandas.Dataframe,实现了GeoSeries和GeoDataFrame类,使得其操纵和分析平面几何对象专门方便。

1.准备

最先之前,你要确保Python和pip已经成功安置在电脑上,倘若异国,能够访问这篇文章:超详细Python安置指南 进走安置。

(可选1) 倘若你用Python的现在标是数据分析,能够直接安置Anaconda:Python数据分析与发掘益帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此表青岛微波设备简介,保举行家用VSCode编辑器,它有很众的益处:Python 编程的最益搭档—VSCode 详细指南。

请选择以下任一栽手段输入命令安置倚赖:

1. Windows 环境 掀开 Cmd (最先-运走-CMD)。

2. MacOS 环境 掀开 Terminal (command+空格输入Terminal)。

3. 倘若你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm,能够直接操纵界面下方的Terminal.

原由geopandas涉及到很众第三方倚赖青岛微波设备简介,pip安置首来专门麻烦。所以在本教程中,吾只保举操纵conda安置geopandas:

conda install geopandas 

一走语句即可完善安置。

2.基本操纵

设定坐标绘制浅易的图形:

import geopandas  from shapely.geometry import Polygon  p1 = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1)])  p2 = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)])  p3 = Polygon([(2, 0), (3, 0), (3, 1), (2, 1)])  g = geopandas.GeoSeries([p1, p2, p3])  # g:  # result:  # 0 POLYGON ((0 0, 1 0, 1 1, 0 0))  # 1 POLYGON ((0 0, 1 0, 1 1, 0 1, 0 0))  # 2 POLYGON ((2 0, 3 0, 3 1, 2 1, 2 0))  # dtype: geometry 

这些变量所形成的图形如下:

这边有一个主要且重大的用法青岛微波设备简介,议定area属性,geopandas能直接返回这些图形的面积:

>>> print(g.area)  0    0.5  1    1.0  2    1.0  dtype: float64 

不光这样,议定plot属性函数,你还能够直接生成matplotlib图。

>>> g.plot() 

议定matplot的pyplot,能够将图片保存下来:

import matplotlib.pyplot as plt  g.plot()  plt.savefig("test.png") 

学会上面的基本用法, 吾们就能够进走浅易的地图绘制及面积的计算了。

3.绘制并算出每个省的面积

此表,它最大的亮点是能够议定 Fiona(底层实现,用户不必要管),读取比如ESRI shapefile(一栽用于存储地理要素的几何位置和属性新闻的非拓扑浅易格式)。

import geopandas  import matplotlib.pyplot as plt  from shapely.geometry import Polygon  maps = geopandas.read_file('1.shx')  # 读取的数据格式相通于  # geometry  # 0 POLYGON ((1329152.341 5619034.278, 1323327.591...  # 1 POLYGON ((-2189253.375 4611401.367, -2202922.3...  # 2 POLYGON ((761692.092 4443124.843, 760999.873 4...  # 3 POLYGON ((-34477.046 4516813.963, -41105.128 4...  # ... ...  maps.plot()  plt.savefig("test.png") 

如代码所示,议定read_file你能够读取shx、gpkg、geojson等数据。读掏出来的图形如下:

同样,这个shapefile是省级走政区的,每一个省级走政区都被划分为一个区块,所以能够一走语句算出每个省级走政区所占面积:

print(maps.area)  # 0 4.156054e+11  # 1 1.528346e+12  # 2 1.487538e+11  # 3 4.781135e+10  # 4 1.189317e+12  # 5 1.468277e+11  # 6 1.597052e+11  # 7 9.770609e+10  # 8 1.385692e+11  # 9 1.846538e+11  # 10 1.015979e+11  # ... ... 

怎么样,是不是很酷?它还有很众更库的特性,迎接浏览官方文档:

https://geopandas.readthedocs.io/

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