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龙之队|用于GIS（地理信息系统）和三维可视化制图的Python库


龙之队|用于GIS（地理信息系统）和三维可视化制图的Python库前言Python库是GIS中的终极扩展 ， 因为它允许您增强其核心功能 。
通过使用Python库 ， 您可以摆脱GIS的束缚 ， 而深入研究一些严肃的数据科学 。
Python中有200多个标准库 。 但是也有成千上万的第三方库 。 因此 ， 您可以走多远 。
如今 ， 一切都与GIS中的Python库有关 。 具体来说 ， 当今GIS专业人员使用的最受欢迎的Python软件包是什么？让我们开始吧 。
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龙之队|用于GIS（地理信息系统）和三维可视化制图的Python库
首先 ， 为什么还要为GIS使用Python库您是否曾经注意到GIS如何缺少您需要做的一项功能？由于没有GIS软件可以完成所有操作 ， 因此Python库可以添加您需要的其他功能 。
简而言之 ， Python库是其他人编写的代码 ， 这些代码可以使我们其他人的生活更轻松 。 开发人员已经编写了开放库 ， 用于机器学习 ， 报告 ， 图形以及Python的几乎所有内容 。
如果需要此额外功能 ， 可以通过将这些库导入Python脚本来利用它们 。 从这里 ， 您可以调用本地GIS软件本身不包含的功能 。
专业提示：使用pip在Python中安装和管理软件包
GIS的Python库如果您要为GIS Python库建立一个全明星团队 ， 那就足够了 。 它们全都帮助您超越了典型的空间数据管理 ， 分析和可视化的范围 。 这是地理信息系统的真正定义 。
1.Arcpy【龙之队|用于GIS（地理信息系统）和三维可视化制图的Python库】如果您使用Esri ArcGIS ， 那么您可能对ArcPy库很熟悉 。 ArcPy适用于地理处理操作 。 但这不仅用于空间分析 ， 还用于使用Esri ArcGIS进行数据转换 ， 管理和地图制作 。
2.geopandasgeopandas就像pandas与GIS相遇 。 但是 ， geopandas库不是直接进行表格分析 ， 而是添加了地理成分 。 对于覆盖操作 ， geopandas使用Fiona和Shapely ， 它们是自己的Python库 。
3.GDAL / OGRGDAL / OGR库用于GIS格式和扩展之间的转换 。 QGIS ， ArcGIS ， ERDAS ， ENVI和GRASS GIS以及几乎所有GIS软件都以某种方式使用它进行格式转换 。 目前 ， GDAL / OGR支持97个矢量和162个光栅驱动器 。
龙之队|用于GIS（地理信息系统）和三维可视化制图的Python库4.RSGISLib所述RSGISLib库是一组遥感工具光栅处理和分析 。 仅举几例 ， 它对图像进行分类 ， 过滤和统计 。 我个人最喜欢的是面向对象的分割和分类（GEOBIA）的模块 。
5.PyProjPyProj库的主要目的是如何与空间参考系统一起使用 。 它可以使用一系列地理参考系统投影和变换坐标 。 PyProj还可以对任何给定的基准进行大地测量和距离计算 。
用于数据科学的Python库数据科学从数据中提取见解 。 它需要数据并尝试使其有意义 ， 例如通过以图形方式绘制数据或使用机器学习 。 Python库列表可以为您完成此操作 。
6.NumPyPython（NumPy库）获取您的属性表并将其放入结构化数组中 。 一旦以结构化阵列的形式出现 ， 对于任何科学计算而言 ， 它都将更快 。 最好的事情之一是如何与其他Python库（例如SciPy）一起进行繁重的统计操作 。


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