Hướng dẫn python gis library - thư viện gis python

Thư viện Python cho GIS và lập bản đồ

Các thư viện Python là phần mở rộng cuối cùng trong GIS vì nó cho phép bạn tăng cường chức năng cốt lõi của nó.

Bằng cách sử dụng các thư viện Python, bạn có thể thoát ra khỏi khuôn là GIS và đi sâu vào một số khoa học dữ liệu nghiêm túc.

Có hơn 200 thư viện tiêu chuẩn trong Python. Nhưng cũng có hàng ngàn thư viện của bên thứ ba. Vì vậy, nó vô tận bạn có thể đưa nó bao xa.

Ngày nay, nó có tất cả về các thư viện Python trong GIS. Cụ thể, các gói Python phổ biến nhất mà các chuyên gia GIS sử dụng ngày nay là gì? Bắt đầu nào.

Đọc thêm: Hướng dẫn lập trình GIS: Tìm hiểu cách viết mã GIS Programming Tutorials: Learn How to Code

Đầu tiên, tại sao thậm chí sử dụng các thư viện Python cho GIS?

Bạn đã bao giờ nhận thấy rằng GIS thiếu một khả năng bạn cần làm như thế nào? Vì không có phần mềm GIS nào có thể làm tất cả, các thư viện Python có thể thêm chức năng bổ sung mà bạn cần.

Nói một cách đơn giản, một thư viện Python là mã mà người khác đã viết để làm cho cuộc sống dễ dàng hơn cho phần còn lại của chúng ta. Các nhà phát triển đã viết thư viện mở để học máy, báo cáo, vẽ đồ thị và hầu hết mọi thứ trong Python.

Nếu bạn muốn chức năng bổ sung này, bạn có thể tận dụng các thư viện đó bằng cách nhập chúng vào tập lệnh Python của bạn. Từ đây, bạn có thể gọi các chức năng không phải là một phần của phần mềm GIS cốt lõi của bạn.

Đặt các kỹ năng của bạn vào steroid 💪

Thư viện Python cho GIS

Nếu bạn sẽ xây dựng một nhóm All-Star cho các thư viện GIS Python, thì đây sẽ là nó. Tất cả đều giúp bạn vượt ra ngoài việc quản lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu không gian điển hình. Đó là định nghĩa thực sự của một hệ thống thông tin địa lý.

Mẹo chuyên nghiệp: Sử dụng PIP để cài đặt và quản lý các gói của bạn trong Python Use pip to install and manage your packages in Python

1. Arcpy

Nếu bạn sử dụng ESRI ArcGIS, thì bạn có thể quen thuộc với Thư viện Arcpy. Arcpy có nghĩa là cho các hoạt động xử lý địa lý. Nhưng nó không chỉ để phân tích không gian, mà còn là để chuyển đổi dữ liệu, quản lý và sản xuất bản đồ với ESRI ArcGIS.

2. Geopandas

Geopandas giống như gấu trúc gặp GIS. Nhưng thay vì phân tích bảng đơn giản, thư viện GeoPandas thêm một thành phần địa lý. Đối với các hoạt động lớp phủ, Geopandas sử dụng Fiona và Simlace, đó là các thư viện Python của riêng họ.

3. GDAL/OGR

Thư viện GDAL/OGR được sử dụng để dịch giữa các định dạng GIS và phần mở rộng. QGIS, ArcGIS, Erdas, Envi, Grass GIS và hầu hết tất cả các phần mềm GIS đều sử dụng nó để dịch theo một cách nào đó. Tại thời điểm này, GDAL/OGR hỗ trợ 97 vectơ và 162 trình điều khiển raster.

4. Rsgislib

Thư viện RSGislib là một tập hợp các công cụ viễn thám để xử lý và phân tích raster. Để đặt tên cho một số, nó phân loại, lọc và thực hiện thống kê về hình ảnh. Yêu thích cá nhân của tôi là mô-đun phân đoạn và phân loại dựa trên đối tượng (Geobia).

5. Pyproj

Mục đích chính của thư viện PyProj là cách nó hoạt động với các hệ thống tham chiếu không gian. Nó có thể chiếu và chuyển đổi tọa độ với một loạt các hệ thống tham chiếu địa lý. PyProj cũng có thể thực hiện các tính toán và khoảng cách trắc địa cho bất kỳ mốc thời gian nào.

Thư viện Python cho khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu. Nó cần dữ liệu và cố gắng để có ý nghĩa của nó, chẳng hạn như bằng cách vẽ nó bằng đồ họa hoặc sử dụng máy học. Danh sách các thư viện Python này có thể làm chính xác điều này cho bạn.

6. Numpy

Python số (Thư viện Numpy) lấy bảng thuộc tính của bạn và đặt nó vào một mảng có cấu trúc. Một khi nó ở trong một mảng có cấu trúc, nó sẽ nhanh hơn nhiều cho bất kỳ điện toán khoa học nào. Một trong những điều tốt nhất về nó là cách bạn có thể làm việc với các thư viện Python khác như Scipy cho các hoạt động thống kê nặng.

7. Gandas

Thư viện Pandas rất phổ biến cho dữ liệu gây tranh cãi. Nó không chỉ dành cho các nhà thống kê. Nhưng nó cực kỳ hữu ích trong GIS quá. Hiệu suất tính toán là chìa khóa cho gấu trúc. Thành công của Pandas nằm trong khung dữ liệu của nó. Khung dữ liệu được tối ưu hóa để làm việc với dữ liệu lớn. Họ đã tối ưu hóa đến mức đó là một thứ gì đó mà Microsoft Excel sẽ không thể xử lý.

8. Matplotlib

Khi bạn làm việc với hàng ngàn điểm dữ liệu, đôi khi điều tốt nhất cần làm là vạch ra tất cả. Nhập matplotlib. Các nhà thống kê sử dụng thư viện matplotlib để hiển thị trực quan. Matplotlib làm tất cả. Nó vẽ đồ thị, biểu đồ và bản đồ. Ngay cả với dữ liệu lớn, nó cũng rất tốt với những con số khủng hoảng.

9. Re (biểu thức chính quy)

Biểu thức chính quy (RE) là công cụ lọc cuối cùng. Khi có một chuỗi cụ thể mà bạn muốn săn lùng trong một bảng, đây là thư viện đi của bạn. Nhưng bạn có thể đưa nó đi xa hơn như phát hiện, trích xuất và thay thế bằng khớp mẫu.

10. Báo cáo

Báo cáo là một trong những thư viện thỏa mãn nhất trong danh sách này. Tôi nói điều này bởi vì GIS thường thiếu khả năng báo cáo đầy đủ. Đặc biệt, nếu bạn muốn tạo một mẫu báo cáo, đây là một tùy chọn tuyệt vời. Tôi không biết tại sao thư viện báo cáo lại giảm ra khỏi radar vì nó không nên.

11. IpyleAflet

Nếu bạn muốn tạo bản đồ tương tác, ipyleaflet là sự hợp nhất của máy tính xách tay và tờ rơi Jupyter. Bạn có thể kiểm soát một loại của các tùy chỉnh như tải các cơ sở, Geojson và các vật dụng. Nó cũng cung cấp một loạt các loại bản đồ để chọn từ bao gồm choropleth, dữ liệu vận tốc và chế độ xem cạnh nhau.

12. Folium

Giống như ipyleaflet, Folium cho phép bạn tận dụng tờ rơi để xây dựng bản đồ web tương tác. Nó cung cấp cho bạn khả năng điều khiển dữ liệu của bạn trong Python, sau đó bạn có thể trực quan hóa nó với thư viện JavaScript nguồn mở hàng đầu.

13. Geemap

Geemap được dự định nhiều hơn cho phân tích khoa học và dữ liệu bằng Công cụ Google Earth (GEE). Mặc dù bất kỳ ai cũng có thể sử dụng thư viện Python này, các nhà khoa học và nhà nghiên cứu đặc biệt sử dụng nó để khám phá danh mục hình ảnh vệ tinh đa petabyte trong GEE cho các ứng dụng cụ thể và sử dụng của họ với dữ liệu viễn thám.

Xây dựng bộ công cụ khoa học dữ liệu của bạn:

14. Lidar

Đơn giản chỉ cần đặt tên cho gói Lidar Python, mục đích là xử lý và trực quan hóa dữ liệu phát hiện ánh sáng và phạm vi (LIDAR). Ví dụ, nó bao gồm các công cụ để trơn tru, lọc và trích xuất các thuộc tính tô pô từ dữ liệu mô hình độ cao kỹ thuật số (DEM). Mặc dù tôi không thấy tích hợp với các tệp LAS thô, nhưng nó phục vụ mục đích phân tích địa hình và thủy văn.

15. Scikit

Gần đây, học máy đã là tất cả những tiếng vang. Và với lý do chính đáng. Scikit là một thư viện Python cho phép học máy. Nó được xây dựng thành Numpy, Scipy và Matplotlib. Vì vậy, nếu bạn muốn thực hiện bất kỳ dự đoán khai thác, phân loại hoặc ML dữ liệu nào, thư viện Scikit là một lựa chọn tốt.

Đội ngũ All-Star Thư viện Python

Đây là những thư viện Python mà chúng tôi nghĩ là nổi bật cho GIS và khoa học dữ liệu.

Bây giờ, nó đã đến lúc bật nó lên cho bạn.

Nếu bạn có thể xây dựng một nhóm thư viện Python toàn sao, bạn sẽ đưa ai vào nhóm của mình?

Xin vui lòng cho chúng tôi biết với một bình luận dưới đây.