Предисловие

В географических информационных системах (Географическая Information Система, короче В области ГИС обработка и анализ геопространственных данных является очень важной задачей. И в Питоне geopandas и shapely — это две очень мощные библиотеки, предоставляющие удобные функции для обработки и предварительного просмотра геопространственных данных. В этой статье рассказывается, как использовать geopandas и shapely Приходитьчитать、иметь дело с、Визуализацияисохранить географиюShapefileдокумент.

1. Установите необходимые библиотеки.

Сначала нам нужно установить geopandas и shapely библиотека. Его можно установить с помощью следующей команды:

pip install geopandas
pip install shapely

2. Прочтите шейп-файл

Сначала нам нужно подготовить Shapefile документ. Здесь мы используем шейп-файл с именем «Граница провинции Хайнань Export_Output.shp». (Ссылка на скачивание файла находится во вложении)。

С помощью следующего кода мы можем использовать geopandas в библиотеке read_file функция для чтения Shapefile файл и сохраните его как GeoDataFrame Объект:

import geopandas as gpd

# читать Shapefile документ
shp_file = «Граница провинции Хайнань/BoundaryExport_Output.shp провинции Хайнань»
gdf = gpd.read_file(shp_file)

3. Визуальная карта

мы можем использовать matplotlib Библиотека для визуализации карт. С помощью следующего кода мы можем создать график и использовать plot Функции отображают географические данные на графике:

импортировать matplotlib.pyplot как plt

# Предварительный просмотр карты
рис, топор = plt.subplots(figsize=(10, 10))
gdf.plot(ax=ax)
plt.show()

При этом отображается графическое окно с географическими данными, в котором вы можете наблюдать географические объекты, такие как географические границы, точки, линии или многоугольники.

4. Пользователь вводит координаты и очищает графику в указанной области.

Следующий раздел кода требует от пользователя предоставить две пары координат (x, y) для определения прямоугольного поля, внутри которого мы очистим географические объекты.

from shapely.geometry import box

# Позвольте пользователю ввести две пары x,y координировать
x1 = float(input("Пожалуйста, введите первую пару x координировать："))
y1 = float(input("Пожалуйста, введите первую пару y координировать："))
x2 = float(input("Пожалуйста, введите вторую пару x координировать："))
y2 = float(input("Пожалуйста, введите вторую пару y координировать："))

# Очистить графику в указанной области
bbox = box(x1, y1, x2, y2)  # Собираем прямоугольную коробку
gdf = gdf.difference(gpd.GeoDataFrame(geometry=[bbox], crs=gdf.crs))

После того, как пользователь вводит две пары координат, мы используем shapely в библиотеке box Функция создает прямоугольный блок и использует difference функция от GeoDataFrame Географические объекты внутри прямоугольной рамки очищены.

5. Визуализируйте карту после удаления графики в указанной области.

Мы используем тот же метод для визуализации карты после удаления графики в указанной области:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
gdf.plot(ax=ax)
plt.show()

При этом отображается обновленное графическое окно, в котором географические объекты в пределах указанной области удалены с карты.

6. Сохраните как новый файл Shapefile (.shp).

Наконец, мы сохраняем удаленные географические объекты в указанной области как новый шейп-файл:

new_shp_file = «Граница провинции Хайнань/BoundaryExport_Output.shp провинции Хайнань»
gdf.to_file(new_shp_file)

проходить to_file функция, мы можем GeoDataFrame Объект сохраняется как новый Shapefile документ.

Полный код и анализ

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import box
import matplotlib.pyplot as plt

# читать Shapefile документ
shp_file = «Граница провинции Хайнань/BoundaryExport_Output.shp провинции Хайнань»
gdf = gpd.read_file(shp_file)

# Визуализациякарта
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
gdf.plot(ax=ax)
plt.show()

# Позвольте пользователю ввести две пары x,y координировать
x1 = float(input("Пожалуйста, введите первую пару x координировать："))
y1 = float(input("Пожалуйста, введите первую пару y координировать："))
x2 = float(input("Пожалуйста, введите вторую пару x координировать："))
y2 = float(input("Пожалуйста, введите вторую пару y координировать："))

# Очистить графику в указанной области
bbox = box(x1, y1, x2, y2)  # Собираем прямоугольную коробку
gdf = gdf.difference(gpd.GeoDataFrame(geometry=[bbox], crs=gdf.crs))

# Предварительный просмотр Карта после удаления графики в указанной области
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
gdf.plot(ax=ax)
plt.show()

# Удалю графику сохранения как новый Shapefile документ
new_shp_file = «Граница провинции Хайнань/BoundaryExport_Output.shp провинции Хайнань»
gdf.to_file(new_shp_file)

Инструкции по анализу

1. Импортируйте библиотеки, которые вам нужны. geopandas、shapely и matplotlib.pyplot。
2. определить переменную shp_file,обозначение Shapefile Путь к файлу.
3. использовать gpd.read_file() функциячитать Shapefile файл и сохраните его как GeoDataFrame объект gdf。
4. Создайте графическое окно размером 10x10 дюймов.
5. использовать gdf.plot() функция Нанесение географических данных на график,ax=ax Параметры определяют графическое окно.
6. использовать plt.show() Функция отображает графическое окно, показывающее карту предварительного просмотра.
7. Предлагает пользователю две пары x и y координировать.
8. использовать box() Функция создает прямоугольный блок на основе ввода данных пользователем.,и присвоить его переменной bbox。
9. использовать gdf.difference() Функция, удаленная из исходных географических данных bbox географические объекты в регионе и сохранять результаты в gdf середина. 10. Создайте новое графическое окно с размером 10x10 дюйм.
10. использовать gdf.plot() функция Отображение обновленных географических данных на графике,ax=ax Параметры определяют графическое окно.
11. использовать plt.show() Функция отображает графическое окно, показывающее карту предварительного просмотра.12. определить переменную new_shp_file,обозначениесохранить новый Shapefile Путь к файлу.
12. использовать gdf.to_file() Функция обновит географические данные сохранить как новый Shapefile документ.

Адрес тестового файла

Ссылка: https://pan.baidu.com/s/1JLQ2CVFiTVWDeuh3z6HJDw Код извлечения: k7jx