【产品不带溯源码】【android+zing+源码】【lua+print源码】gis编程python源码教程_gis python代码

时间:2024-11-28 19:56:12 来源:telegram源码界面 分类:时尚

1.PyQGIS二次开发教程(四):层右键功能实现
2.GIS之家整理GIS源码、程p程地图数据及资料
3.GIS tips:基于弗雷歇(Frechet)距离的码教曲线/形状相似度计算方法(python)
4.ArcGIS入门之-字段计算器的自定义函数(python版)
5.gis开发需要学哪些
6.Python GIS 地理信息数据分析入门:GeoPandas 和 Shapely

gis编程python源码教程_gis python代码

PyQGIS二次开发教程(四):层右键功能实现

       在本教程中,我们将学习如何在PyQGIS中实现图层右键功能,代码以提升GIS软件的程p程交互性。首先,码教我们了解了图层右键菜单栏的代码产品不带溯源码构建。为了实现这一功能,程p程我们需要自定义一个菜单类,码教继承自QgsLayerTreeViewMenuProvider,代码并在qgisUtils文件夹中创建一个名为qgisMenu.py的程p程Python文件。

       在createContextMenu函数中,码教我们首先判断当前选中的代码图层树节点数量。若数量为零,程p程则在菜单中加入“展开所有图层”和“折叠所有图层”的码教选项。当节点数量大于1时,代码则添加“删除选中图层”的功能。通过这个自定义类,我们可以将此菜单绑定至图层树上。

       为了确保菜单选项显示为中文,我们需要在main.py中添加中文翻译文件。具体文件可在Gitee平台找到。

       接下来,我们实现右键功能的扩展,包括删除组、重命名组及清除图层。这一部分涉及到组的android+zing+源码操作,如移除、重命名等,以实现更丰富的图层管理。

       在实现这些功能后,我们开始关注图层的基本操作,如跳转到对应视图。尽管属性查看、另存为和渲染图层等操作更为复杂,但它们是GIS软件中的关键功能,本教程暂未涵盖。

       经过这一系列的实现后,我们已经构建了一个包含基础功能的小型GIS软件。然而,它与一个“满意”的GIS软件之间仍存在差距,如上述提到的高级功能。为实现这些功能,下一章将深入探讨栅格图层和矢量图层,并搭建一个简单的UI渲染窗口框架。此步骤完成后,我们才能进一步开发渲染功能,以完善软件的右键菜单。

GIS之家整理GIS源码、地图数据及资料

       GIS之家的全面资料库

       GIS之家精心整理了一系列GIS相关资源,涵盖四个核心部分:

       1. GIS源代码

       arcgis api 3.x:包括地图加载、开发教程(个系列)如地图查询、lua+print源码态势标绘、热力图等,以及大连地图导航、GIS网格化监管等实例。

       arcgis api 4.x:涉及第三方矢量切片、Echarts集成、地图叠加等高级功能。

       leaflet:与Echarts、geoserver集成的地理信息处理功能,如图层编辑、属性查询等。

       Cesium:三维场景、3D-Tiles、贴地标绘等高级3D展示技术。

       OpenLayers:支持大规模数据渲染,如GeoServer服务的加载和在线分析。

       Python方向:arcpy工具包的OSGB、MDB转换,以及切图工具等。

       2. 地图数据

       全国及部分区域的矢量数据,如路网、水系、绿地和行政区划。

       不同分辨率的DEM数据、 ESA数据,syslogd+源码安装以及三维模型数据。

       多个城市的三维实景数据、倾斜影像数据和校园地图。

       OSM中国区矢量数据、3DTiles大雁塔等。

       3. 安装包和文档

       包括arcgis .2.2至.5的不同版本。

       文档资料包括教程、处理流程、技术大纲、开发指南等。

       4. 适用对象与更新

       面向webGIS和GIS初学者,以及对学习有帮助的GIS专业人员。

       年更新记录:新增的省份地图数据和GIS项目实例。

GIS tips:基于弗雷歇(Frechet)距离的曲线/形状相似度计算方法(python)

       在探索线性对象相似度匹配时,弗雷歇距离和隐式马尔科夫模型是两个值得关注的方法。本文着重介绍如何使用Python实现基于弗雷歇距离的曲线/形状相似度计算,CSDN链接:t.csdn.cn/N1xKj。

       弗雷歇距离是一种广泛应用于线性对象比较的工具,虽然相关文献众多,但本文主要关注其实现过程。Python中,虽然Postgis库提供了成熟的功能,但调用过程复杂,因此作者决定自定义实现。以下是食堂小程序+源码一个简单的步骤:首先,通过pip安装shapesimilarity库,它结合了Fréchet距离和Procrustes分析来评估形状相似性,输入要求是节点数相等的曲线。

       代码示例如下:首先,安装`shapesimilarity`,然后使用该库处理节点数相同的曲线。输入形状可以通过提供的方法生成,具体细节在代码注释中。例如,对于相似度1和2,输出结果是0.和0.,可视化结果也展示了匹配情况。

       面对节点数不等的曲线/形状,作者通过读取输入数据,对不等节点进行处理,使其重构后节点数一致,再利用shapesimilarity库进行计算。关键在于调整曲线节点以匹配等节点数。代码被分解为输入(test.py)和计算(frechet_distance_curve.py)部分,line.py则包含了关键的类设计。

       总结,本文提供了一种处理曲线/形状不等节点的弗雷歇距离计算方法,适用于GIS学习和论文研究。未来,作者将继续分享更多GIS、深度学习和图像处理的小技巧,期待大家的交流和参与。请持续关注,共同进步。

ArcGIS入门之-字段计算器的自定义函数(python版)

       在ArcGIS中,字段计算器是数据处理的强大工具。它允许用户对属性表字段进行赋值或复杂的运算,支持Python和VBScript编程。在表视图中,你可以找到这个功能,选择需要计算的字段,选择Python或VB作为编程语言,然后在公式编辑框中编写或利用预设函数进行操作。

       然而,系统预设的函数可能无法满足所有需求。例如,如果你需要根据字段内容进行分段,自定义函数就派上用场了。编写自定义函数需要遵循Python 2.7的语法,例如,假设你有一列名词数据如耕地、园地等,想转换为数字,可以使用if语句定义对应关系,实现转换。

       尽管字段计算器功能强大,能直接在GIS环境中进行数据分析,但对VB和Python不熟悉的用户可能会觉得它有些复杂。别担心,我会通过逐步讲解和实例,帮助你逐步理解和掌握这个工具。虽然文章可能一开始显得有些难以入手,但随着学习的深入,你会发现它确实是个值得掌握的宝贝。

       如果你对这些内容感兴趣,可以持续关注,获取更多实用技巧。我的微信号是“一个有趣的灵魂W”,期待与你一起探索GIS世界的更多可能。

gis开发需要学哪些

       GIS开发需要学习的内容:

       1. 编程语言:GIS开发涉及的编程语言主要有Python、C++、Java等,这些语言在GIS开发中广泛使用,用于编写脚本、处理空间数据和进行二次开发等。

       2. GIS软件操作:如ArcGIS、MapGIS等。掌握这些软件的操作能有助于开发人员更好地理解GIS数据结构和处理流程,提高开发效率。了解软件内嵌的编程接口和方法库对高级开发尤为重要。

       3. 空间数据库管理:GIS涉及大量的空间数据管理,因此,需要学习数据库知识,如SQL语言,以及专门的空间数据库如GeoDatabase等的管理和操作。了解如何存储、查询和分析空间数据是GIS开发的关键技能。

       4. 地理信息系统原理:深入学习GIS的基本原理和构成,包括地理空间数据的表示、处理和分析方法等。理解GIS数据结构如矢量数据、栅格数据等有助于更好地进行开发。

       5. 数据可视化:在GIS开发中,如何将复杂的数据通过直观的方式进行展示是非常重要的。因此,需要学习如何将空间数据以地图或其他可视化形式进行呈现。掌握地理信息系统相关的数据可视化工具和技术是必不可少的。

       GIS开发涉及的内容较为广泛,需要开发者具备编程能力、软件操作能力、数据库管理能力以及对地理信息系统原理的深入理解。同时,随着技术的不断发展,GIS开发也在不断地更新和进步,开发者还需要保持对新技术的关注和学习。加宽知识领域,加深专业知识的理解,是成为一名优秀的GIS开发者的关键。

Python GIS 地理信息数据分析入门:GeoPandas 和 Shapely

       Python中的GIS地理信息数据分析,GeoPandas和Shapely是数据科学家的重要工具。GeoPandas提供了一种处理shapefiles的便捷方式,将表格数据与几何对象关联,而Shapely则专注于操作和分析平面几何对象,如点、线和多边形。这两个库结合,使得地理空间数据的分析和可视化变得直观和强大。

       地理空间数据描述地球表面的特征,如道路网络和建筑物,其矢量形式在导航地图中常见,放大不会失真。光栅数据则以像素网格呈现,如卫星图像,每个像素包含特定的高度或颜色信息。理解坐标参考系统(CRS)至关重要,它定义了地理位置,选择正确的CRS可以避免分析中的错误。

       Shapely支持多种几何类型,如定义多个对象的多点、多线和多边形,可以计算距离和交集。GeoPandas的DataFrame扩展了pandas的功能,可以处理地理编码和地图投影。例如,通过geopandas的'naturalearth_lowres'数据集,可以计算国家的人口密度,并通过可视化展示地理分布。

       通过案例研究,如约翰-斯诺的霍乱爆发分析,展示了如何使用现代Python工具处理历史地理数据,揭示了地理信息在分析中的实际应用。无论是在分析地理空间数据的语境,还是在操作和可视化上,GeoPandas和Shapely都是不可或缺的伙伴。