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地理数据处理与分析--Python与ArcPy编程/地理学研究生教学丛书 版权信息
- ISBN：9787030692412
- 条形码：9787030692412 ; 978-7-03-069241-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
地理数据处理与分析--Python与ArcPy编程/地理学研究生教学丛书 内容简介
Python是目前使用很多的编程语言之一，有众多的扩展包用于不同领域的软件开发，也是目前大数据分析、机器学习和人工智能的主要开发语言。ArcPy是美国ESRI公司推出的用于ArcGIS Desktop产品二次开发的Python包，开发者可以通过ArcPy充分利用ArcGIS Desktop强大的功能进行地理数据处理与分析的方法。本书介绍利用Python编程语言并ArcPy包进行地理数据处理与分析，由Python编程基础、Python常用扩展包、ArcPy使用及综合应用示例四个部分内容组成，涉及地理数据采集、处理、分析与制图。 本书可用于地理数据处理与分析相关课程的教学用书，也可供地理学相关专业领域的科研工作者参考。
地理数据处理与分析--Python与ArcPy编程/地理学研究生教学丛书 目录
目录
丛书序
前言
第1章 Python 基本介绍 1
1.1 Python 发展 1
1.2 Python 软件下载与安装 2
1.3 Spyder 集成开发环境 6
1.4 Jupyter Notebook 7
1.5 程序编写与运行 10
1.6 Python 代码书写规则 13
第2章 Python 对象 15
2.1 对象类型 15
2.2 数字 17
2.3 字符串 19
2.4 列表和元组 24
2.5 字典 26
2.6 序列对象的操作 29
2.7 可迭代对象的操作 31
2.8 对象使用中需要注意的问题 32
第3章 Python 语句 34
3.1 Python 中的语句 34
3.2 表达式语句 35
3.3 赋值语句 35
3.4 条件语句 36
3.5 循环语句 38
3.6 控制循环语句 42
3.7 pass 语句 43
第4章 文件读写 44
4.1 文件对象 44
4.2 文本文件的读写 45
4.3 JSON 文件读写 47
4.4 二进制文件的读写 48
4.5 HDF 文件读写 50
4.6 Excel 文件读写 53
4.7 文件系统和路径操作 54
第5章 自定义函数和类 56
5.1 自定义函数 56
5.2 自定义类 60
5.3 函数和类的组织 63
第6章 异常及异常处理 68
6.1 什么是异常 68
6.2 Python 中的内置异常 68
6.3 异常捕获和处理 69
6.4 上下文管理器 71
6.5 抛出异常 72
第7章 正则表达式 74
7.1 正则表达式特殊符号 74
7.2 正则表达式构建 75
7.3 正则表达式应用 76
第8章 网络数据采集 82
8.1 网络数据采集中的常用模块 82
8.2 网络数据文件下载 85
8.3 网页解析 85
8.4 利用Web 服务获取数据 97
第9章 数组数据处理 100
9.1 NumPy 基本情况 100
9.2 ndarray 对象 100
9.3 创建数组 101
9.4 改变数组形状 105
9.5 数组的索引和切片 106
9.6 数组的连接与切分 108
9.7 数组运算 110
9.8 数组元素的统计 114
9.9 数组元素排序 116
第10章 绘制图表 117
10.1 matplotlib 概述 117
10.2 基本方法 118
10.3 设置图表属性 120
10.4 常用绘图函数 128
10.5 图表组合 132
10.6 Cartopy 地图绘图包 135
第11章 机器学习 141
11.1 概述 141
11.2 scikit-learn 介绍 141
11.3 监督分类 142
11.4 回归分析 148
11.5 聚类 151
11.6 模型的评价与优化 153
第12章 ArcPy 简介 159
12.1 基本情况 159
12.2 利用ArcPy 运行工具 161
12.3 工具运行环境 163
12.4 空间参照 165
第13章 访问和管理空间数据 168
13.1 返回数据名列表 168
13.2 返回数据属性 170
13.3 访问和管理表格记录 172
13.4 表格与NumPy 数组的相互转换 175
第14章 要素几何对象操作 178
14.1 要素几何类型 178
14.2 ArcPy 提供的几何类 179
14.3 基于几何对象创建要素类 181
14.4 获取要素的几何信息和空间坐标 185
14.5 要素几何对象空间操作 187
第15章 栅格数据操作 192
15.1 相关概念 192
15.2 Raster 对象 194
15.3 栅格数据的操作符 196
15.4 空间分析模块提供的类 198
第16章 地图制图 208
16.1 相关概念 208
16.2 mapping 模块 211
16.3 地图文档管理 214
16.4 数据框架管理 215
16.5 图层管理 217
16.6 图版管理 221
16.7 分页图版管理 223
第17章 创建Python 工具 227
17.1 普通工具箱中的Python 工具创建 227
17.2 Python 工具箱中的工具创建 233
第18章 创建Python Add-In 240
18.1 ArcGIS Desktop Add-In 概述 240
18.2 Python Add-In 的创建步骤 242
18.3 Add-In 安装 247
18.4 Python Add-In 类 249
18.5 Pythonaddins 模块 253
18.6 Add-In 编辑 255
18.7 数据与Add-In 捆绑 255
第19章 百度地图Web 服务应用 257
19.1 地图Web 服务概述 257
19.2 地理编码服务 258
19.3 坐标转换服务 262
19.4 静态地图调用服务 264
19.5 POI 检索服务 267
第20章 出租车轨迹数据处理分析 271
20.1 数据情况 271
20.2 数据读取 271
20.3 数据分析 272
20.4 数据预处理 275
20.5 出租车上下客信息提取 278
20.6 出租车上下客热点位置分析 280
第21章 遥感图像分类 283
21.1 实验数据 283
21.2 根据训练样本绘制像元值散点图 284
21.3 利用scikit-learn 包进行遥感图像分类 286
21.4 分类结果的精度分析 289
21.5 自动选择分类的*佳超参数值 290
第22章 夜间灯光数据处理与分析 293
22.1 夜间灯光数据 293
22.2 夜间灯光数据处理 294
22.3 分省夜间灯光总值与GDP 的回归分析 299
参考文献 302
丛书序
前言
第1章 Python 基本介绍 1
1.1 Python 发展 1
1.2 Python 软件下载与安装 2
1.3 Spyder 集成开发环境 6
1.4 Jupyter Notebook 7
1.5 程序编写与运行 10
1.6 Python 代码书写规则 13
第2章 Python 对象 15
2.1 对象类型 15
2.2 数字 17
2.3 字符串 19
2.4 列表和元组 24
2.5 字典 26
2.6 序列对象的操作 29
2.7 可迭代对象的操作 31
2.8 对象使用中需要注意的问题 32
第3章 Python 语句 34
3.1 Python 中的语句 34
3.2 表达式语句 35
3.3 赋值语句 35
3.4 条件语句 36
3.5 循环语句 38
3.6 控制循环语句 42
3.7 pass 语句 43
第4章 文件读写 44
4.1 文件对象 44
4.2 文本文件的读写 45
4.3 JSON 文件读写 47
4.4 二进制文件的读写 48
4.5 HDF 文件读写 50
4.6 Excel 文件读写 53
4.7 文件系统和路径操作 54
第5章 自定义函数和类 56
5.1 自定义函数 56
5.2 自定义类 60
5.3 函数和类的组织 63
第6章 异常及异常处理 68
6.1 什么是异常 68
6.2 Python 中的内置异常 68
6.3 异常捕获和处理 69
6.4 上下文管理器 71
6.5 抛出异常 72
第7章 正则表达式 74
7.1 正则表达式特殊符号 74
7.2 正则表达式构建 75
7.3 正则表达式应用 76
第8章 网络数据采集 82
8.1 网络数据采集中的常用模块 82
8.2 网络数据文件下载 85
8.3 网页解析 85
8.4 利用Web 服务获取数据 97
第9章 数组数据处理 100
9.1 NumPy 基本情况 100
9.2 ndarray 对象 100
9.3 创建数组 101
9.4 改变数组形状 105
9.5 数组的索引和切片 106
9.6 数组的连接与切分 108
9.7 数组运算 110
9.8 数组元素的统计 114
9.9 数组元素排序 116
第10章 绘制图表 117
10.1 matplotlib 概述 117
10.2 基本方法 118
10.3 设置图表属性 120
10.4 常用绘图函数 128
10.5 图表组合 132
10.6 Cartopy 地图绘图包 135
第11章 机器学习 141
11.1 概述 141
11.2 scikit-learn 介绍 141
11.3 监督分类 142
11.4 回归分析 148
11.5 聚类 151
11.6 模型的评价与优化 153
第12章 ArcPy 简介 159
12.1 基本情况 159
12.2 利用ArcPy 运行工具 161
12.3 工具运行环境 163
12.4 空间参照 165
第13章 访问和管理空间数据 168
13.1 返回数据名列表 168
13.2 返回数据属性 170
13.3 访问和管理表格记录 172
13.4 表格与NumPy 数组的相互转换 175
第14章 要素几何对象操作 178
14.1 要素几何类型 178
14.2 ArcPy 提供的几何类 179
14.3 基于几何对象创建要素类 181
14.4 获取要素的几何信息和空间坐标 185
14.5 要素几何对象空间操作 187
第15章 栅格数据操作 192
15.1 相关概念 192
15.2 Raster 对象 194
15.3 栅格数据的操作符 196
15.4 空间分析模块提供的类 198
第16章 地图制图 208
16.1 相关概念 208
16.2 mapping 模块 211
16.3 地图文档管理 214
16.4 数据框架管理 215
16.5 图层管理 217
16.6 图版管理 221
16.7 分页图版管理 223
第17章 创建Python 工具 227
17.1 普通工具箱中的Python 工具创建 227
17.2 Python 工具箱中的工具创建 233
第18章 创建Python Add-In 240
18.1 ArcGIS Desktop Add-In 概述 240
18.2 Python Add-In 的创建步骤 242
18.3 Add-In 安装 247
18.4 Python Add-In 类 249
18.5 Pythonaddins 模块 253
18.6 Add-In 编辑 255
18.7 数据与Add-In 捆绑 255
第19章 百度地图Web 服务应用 257
19.1 地图Web 服务概述 257
19.2 地理编码服务 258
19.3 坐标转换服务 262
19.4 静态地图调用服务 264
19.5 POI 检索服务 267
第20章 出租车轨迹数据处理分析 271
20.1 数据情况 271
20.2 数据读取 271
20.3 数据分析 272
20.4 数据预处理 275
20.5 出租车上下客信息提取 278
20.6 出租车上下客热点位置分析 280
第21章 遥感图像分类 283
21.1 实验数据 283
21.2 根据训练样本绘制像元值散点图 284
21.3 利用scikit-learn 包进行遥感图像分类 286
21.4 分类结果的精度分析 289
21.5 自动选择分类的*佳超参数值 290
第22章 夜间灯光数据处理与分析 293
22.1 夜间灯光数据 293
22.2 夜间灯光数据处理 294
22.3 分省夜间灯光总值与GDP 的回归分析 299
参考文献 302
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地理数据处理与分析--Python与ArcPy编程/地理学研究生教学丛书 节选
第1章Python基本介绍 Python是一个开源的解释性程序设计语言，具有易使用、高黏合性、可移植、跨平台等特点，目前已成为全球昀受欢迎的程序设计语言之一，已广泛应用于科学计算、网站开发、系统管理等，也是目前大数据分析、机器学习和人工智能的主要开发语言。 本章从 Python发展、Python软件下载与安装、 Spyder集成开发环境、Jupyter Notebook、程序编写与运行等几个方面介绍 Python基本情况。 1.1 Python发展 *初的 Python软件是由荷兰人吉多（ Guido）开发的，当时 Guido是荷兰国家数学和计算机科学研究中心（ Centrum Wiskunde & Informatica，CWI）的研究员，已使用过 Pascal、C、 Fortran等语言，并参与了 ABC编程语言的开发。 1989年末，Guido开始写 Python语言的编译器，他希望借鉴已有编程语言的优点，开发一个功能全面、易学易用、可拓展的开源编程语言。Python这个名字，来自 Guido所喜爱的电视剧“Monty Python’s Flying Circus”。 1991年初，Python发布了**个公开发行版； 1995年 Guido在美国 CNRI（Corporation for National Research Initiatives）继续 Python的研发； 2000年 10月，Guido和 Python的核心开发团队移师到 Digital Creations公司（现改名为 Zope公司）；2001年，由 Zope公司发起，成立了 Python软件基金会（ Python Software Foundation，PSF），该基金会是一个非营利组织，专门负责 Python软件的管理和维护，同时运营 Python官方网站（图 1-1）。 Python目前有两个版本在同时使用，即 Python2.x和 Python3.x。Python2.x是早期版本，由于早期版本在设计上有一些缺陷，如对 Unicode编码的支持（ Unicode标准晚于 Python出现），当 Guido决定对 Python语言做重大改进时，发现这些改动会使新的 Python语言与很多已有代码不兼容，因此，他昀终决定创建 Python新版本—— Python3.0，同时，为了保证已有代码的正常运行，他决定继续维护和历史代码兼容的版本，即 Python2.x版本。 Python3.0于 2008年发布，为了使 Python2.x尽可能与 Python3.x兼容，2010年推出的 Python2.7相比 Python2.6有很大变化，大量 Python3.x的特性被反向迁移到了 Python2.7。但目前，Python官方已宣布 Python2.x系列不再增加新功能，2020年终止支持。 图 1-1 Python官方网站 Python2.x和 Python3.x的大部分代码是相互兼容的，可以在不同的版本中运行。本书中的示例代码如不涉及 ArcPy，代码的运行版本是 Python3.x；如涉及 ArcPy，由于目前 ArcGIS Desktop中的 ArcPy不支持 Python3.x，代码的运行版本是 Python2.x。 1.2 Python软件下载与安装 Python软件包括 Python核心软件、Python发行版软件及 Python扩展包。 1.2.1 Python核心软件 Python核心软件是指包含 Python解释器、支持 Python程序运行的基本软件。 Python官方网站提供 Python核心软件的下载或直接安装。另外有些软件也把 Python作为二次开发语言，在安装包中包含了 Python软件，如在安装 ArcGIS Desktop时，可选择同时安装 Python软件。 Python是一个多平台的编程语言，在三大主流平台（ Windows、Linux和 Mac OS Ⅹ）上都可使用。网站上提供的 Python安装软件有两种形式：二进制形式和源代码形式，前者可直接安装（但要根据机器的操作系统选择相应的安装软件），后者要求在系统中有 C语言编译器。 在下载或安装时，需要选择 Python的运行平台及 Python版本（图 1-2）。 在 Windows操作系统中，Python默认的安装目录是 C:\Pythonxx（xx表示版本号，例如，2.7版本的安装目录是 C:\Python27）。如在安装 ArcGIS Desktop时同时安装 Python软件，缺省的安装目录是 C:\pythonxx\ArcGIS10x。 图 1-2 Python官方网站提供的软件下载页面 1.2.2 Python发行版软件 Python发行版软件集成 Python核心软件和常用扩展包，并提供包管理工具，常用的有 Anaconda、Enthought Canopy、WinPython、PythonXY等。 Anaconda由 Continuum Analytics公司（现改名为 Anaconda公司）开发，支持 Windows、 Linux和 Mac OS Ⅹ操作系统，下载地址为。 Canopy由 Enthought公司开发，支持 Windows、Linux和 Mac OSⅩ操作系统，目前， Canopy只有基础版的 Canopy Express是免费的，下载地址为。 WinPython由 WinPython开发团队开发，用于 Windows系统（ Windows 7/8/10），下载地址为。 PythonXY由皮埃尔（Pierre）从 2008年开始进行构思并开发维护， 2011年，加比（Gabi）加入该项目， 2013年 Pierre转向其他项目后由 Gabi主要维护。PythonXY目前只支持 Windows系统，可以在页面中链接下载的镜像地址并下载。 下载时，需要根据实际情况选择软件运行的操作系统、 Python版本及 64位/32位，图 1-3是 Anaconda的下载页面。下载的软件安装驱动程序是 exe格式，可按照一般软件的安装方法进行安装。 图 1-3 Anaconda的下载页面 1.2.3 Python扩展包 Python有大量的扩展包，包括 NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、scikit-learn等，用户可以通过 Python官方网站的 PyPI（the Python Package Index）页面（图 1-4）或其他统一资源定位符（uniform resourse locator，URL）搜索和下载扩展包。 Python扩展包的安装主要有两种方式：一种方式是利用扩展包中的 setup.py文件；另一种方式是利用包管理工具。 图 1-4 PyPI页面 发布的包大部分是压缩文件形式，在压缩包中都有一个 setup.py文件，用于包的发布与安装。扩展包下载解压后，在命令行环境下，切换到 setup.py文件所在的目录，输入 python 包，如该扩展包存在依赖（ dependency）easy_install两个包管理工具（在 C:\Pythonxx\Scripts目录下），其中，pip是 easy_install的改进版，也是官方推荐使用的包管理工具。利用包管理工具可以在线安装扩展包（直接下载并安装），包括扩展包所有的依赖（根据扩展包的依赖文件）。 pip的用法是：pip [option]。 表 1-1列出了 pip工具的主要 command（command是具体的操作命令）。 表 1-1 pip工具的主要操作命令 在使用 install命令进行安装时，可选择安装参数（option），常用的安装参数如表 1-2所示。 表 1-2 install命令常用的安装参数 在线安装扩展包时，首先是搜索符合安装要求（如操作系统、Python版本等）的扩展包，然后下载扩展包，同时根据扩展包的依赖信息，检查本机是否有符合要求的依赖包，如没有或不符合要求，则搜索依赖包并下载。 发布的包有两种形式：源码发布和编译发布。源码发布的包在安装前需要一个编辑（build）过程，如源码中有其他语言（如 C、C++、Fortran等）编写的代码，需要相应的编译器进行编译，如没有相应的编译器，则无法安装；编译发布的包是直接安装的，但需要符合运行环境。图 1-5显示在线安装扩展包的过程。 图 1-5在线安装扩展包过程 对 Windows平台来说，扩展包缺省的安装位置在站点包文件夹（ Lib\site-packages）中，安装后会有两个文件夹，一个文件夹存储包的元数据信息，文件夹的名称是包名、版本号、元数据类型等信息的组合，如 numpy-1.14.1.dist-info、numpydoc-0.7.0-py3.6.egg-info等， egg-info和 dist-info表示元数据类型， egg-info类型的文件夹中有 dependency-links.txt、 PKG-INFO、SOURCES.txt、top-level.txt等文件，dist-info类型的文件夹中有 DESCRIPTION. rst、METADATA、metadata.json、RECORD、top_level.txt、WHEEL等文件；另一个文件夹是实际运行的包，和打包之前的文件夹一致，文件夹的名称是包的名称，如 numpy。 如在一个机器中安装了多个 Python，则在安装时需要选择相应 Python中的 pip进行操作。 1.3 Spyder集成开发环境 Python程序可以在命令行的环境中开发运行，也可以在集成开发环境（ integrated development environment，IDE）中开发运行，集成开发环境通常包括源代码编辑器、交互运行控制台、代码调试工具等。Python核心软件本身提供命令行的开发运行环境和集成开发和学习环境（integrated development and learning environment，IDLE），同时，目前还有很多功能更为强大的第三方开发运行环境，如 Spyder、pycharm、Eclipse、Sublime等。 Spyder（Scientific Python Development Environment）是 PythonXY作者模仿 MATLAB开发的一个集成开发环境，也是 Anaconda缺省的集成开发环境。 Spyder集成开发环境由 Consoles、Editor、Variable explorer、File explorer等窗口组成（图 1-6），这些窗口可以以窗格（panes）的形式嵌入到主窗口中，通过主窗口 View菜单可以设置这些窗格是否显示，也可以调整它们的位置和大小。当多个窗格出现在一个区
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