Python gdal チュートリアル: ogr を使用したベクトル データの読み取りと書き込み
なぜオープンソースを使用するのですか?
利点
1. 無料、個人および小規模企業に適しています
2. バグを見つけやすい
3. クロスプラットフォームで、Windows と Linux で使用できます
4.
欠点
1. ジオプロセッサが組み込まれていない
2. 使用している人はほとんどいません
オープンソースのRS/GISモジュール
1. 単純なベクトルデータの読み取りと書き込みはGDALの一部です
2 GDAL 地理空間データ抽象化ライブラリ:
a) ラスター データの読み取りと書き込み
b) ArcGIS も GDAL に基づいて開発されています
c) C++ ライブラリですが、Python を使用して
関連モジュール
1 を呼び出すことができます。 : 高速な配列処理はラスターデータにとって特に重要です
2。NumPy: 次世代の Numeric
3 より強力な gis ライブラリ http://www.gispython.org/
インポート ライブラリ:
import ogr
または:
from osgeo import ogr
普遍的な方法は次のとおりです:
try:
from osgeo import ogr
以外:
import ogr
特定のタイプのデータを読み取るには、それをロードする必要がありますまず、データ駆動型とは、オブジェクトが特定のデータ構造を「認識」できるようにオブジェクトを初期化することを意味します。
import ogr
driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile')
データ駆動型ドライバーの open() メソッドはデータ ソース オブジェクトを返します
open(
ここで、更新 0 は読み取り専用を意味し、1 は書き込み可能を意味します:
from osgeo import ogr
driver = ogr.GetDriverByName('ESRI Shapefile')
filename = 'C:/Users/gongwei/Documents/My電子書籍 /python_and_sage/GDAL python/test/ospy_data1/sites.shp'
dataSource = driver.Open(filename,0)
dataSource が None の場合:
print '開けませんでした'
sys.exit(1)
print 'done!'
ファイル名は絶対パスである必要があることに注意してください。
コードを簡略化するために絶対パスを使用する必要があるため、データレイヤーを読み取るにはos.chdir()がよく使用されます
layer = dataSource.GetLayer(0)
一般的に、ESRIシェープファイルは次のように埋められます。 0. 入力しない場合、デフォルトは 0 です。
このデータ レイヤーにポイントがいくつあるか見てください。
n =layer.GetFeatureCount()
print 'feature count:', n
上下左右の境界を読み取る
extent =layer.GetExtent()
print 'extent:',エクステント
print 'ul: ',extent[0],extent[3]
print 'lr:',extent[1],extent[2]
ある要素の特徴を読む(ようやく本題に入る)ここを読むのがポイントです #別のidにする必要があります
print fid
さらに、フィーチャを順番に読み込んですべてのフィーチャをループします
feat =layer.GetNextFeature() #次を読みます
while feat:
feat =layer.GetNextFeature ()
later.ResetReading() #Reset
フィーチャーのジオメトリを抽出
geom = feat.GetGeometryRef()
geom.GetX()
geom.GetY()
print geom .
メモリを解放します
feature.Destroy()
データソースを閉じます。これは、ファイルシステム操作でファイルを閉じるのと同じです
dataSource.Destroy()
それを読んだ後の書き込み方法について話しましょう
新しいファイルを作成します
driver.CreateDataSource( ただし、このファイルがすでに存在することはできません。存在しないとエラーが発生します 新しいレイヤーを作成します dataSource.CreateLayer( 例: ds2 = driver.CreateDataSource('test.shp') layer2 = ds2.CreateLayer('test', geom_type=ogr. wkbPoint) shp ファイルを削除するには driver.DeleteDataSource ('test.shp') 新しいフィールドを追加するには、レイヤー内でのみ追加でき、データは存在できません。 追加されたフィールドの場合は文字列です。幅を設定する必要があります fieldDefn = ogr.FieldDefn( 'id', ogr.OFTString) fieldDefn.SetWidth(4) layer.CreateField(fieldDefn) 新しい機能を追加するには、まず前のステップを完了し、すべてのフィールドを追加する必要があります 次に、レイヤーから対応するフィーチャ タイプを読み取り、フィーチャを作成します featureDefn = Layer.GetLayerDefn() feature = ogr.Feature(featureDefn) ジオメトリを設定しますShape feature.SetGeometry(point) あるフィールドを設定 feature.SetField('id', 23)の値 レイヤーにフィーチャを書き込む layer.CreateFeature(feature) 上記は Python gdal チュートリアルです: ogr を使用してベクター データを読み書きする 詳細については、PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn) に注目してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

CentOSシステムでのPytorchモデルの効率的なトレーニングには手順が必要であり、この記事では詳細なガイドが提供されます。 1。環境の準備:Pythonおよび依存関係のインストール:Centosシステムは通常Pythonをプリインストールしますが、バージョンは古い場合があります。 YumまたはDNFを使用してPython 3をインストールし、PIP:sudoyumupdatepython3(またはsudodnfupdatepython3)、pip3install-upgradepipをアップグレードすることをお勧めします。 cuda and cudnn(GPU加速):nvidiagpuを使用する場合は、cudatoolをインストールする必要があります

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

CentOSでPytorchバージョンを選択する場合、次の重要な要素を考慮する必要があります。1。CUDAバージョンの互換性GPUサポート:NVIDIA GPUを使用してGPU加速度を活用したい場合は、対応するCUDAバージョンをサポートするPytorchを選択する必要があります。 NVIDIA-SMIコマンドを実行することでサポートされているCUDAバージョンを表示できます。 CPUバージョン:GPUをお持ちでない場合、またはGPUを使用したくない場合は、PytorchのCPUバージョンを選択できます。 2。PythonバージョンPytorch

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
