Hướng dẫn why is python valuable for gis analysis? - tại sao python lại có giá trị đối với phân tích gis?

Không có nghi ngờ rằng Python đã trở thành ngôn ngữ máy tính chính mà các nhà phân tích và nghiên cứu không gian địa lý sử dụng trong công việc của họ trong GIS và phân tích không gian rộng hơn.

Đối với những người quan tâm đến việc biết nhiều hơn, các câu hỏi quan trọng có thể phát sinh, chẳng hạn như tại sao điều này trở thành trường hợp và các xu hướng gần đây là gì?

Hai podcast giúp giải quyết vấn đề này, bao gồm một on & nbsp; không gian địa lý và python & nbsp; sử dụng và một on & nbsp; Jupyter Notebooks. Xu hướng rộng hơn và các công trình khác cũng giúp thể hiện điều này.

Việc áp dụng Python trong GIS

Anita Graser & NBSP; nổi bật trong tập podcast của cô, sự tăng trưởng to lớn mà GIS, phân tích không gian địa lý và Python đã trải qua cùng nhau trong thập kỷ qua và hơn thế nữa. Ban đầu, cuộc hôn nhân này giữa một ngôn ngữ máy tính và các nền tảng không gian địa lý xảy ra khi các nền tảng chính của GIS như & nbsp; Arcgis & nbsp; và & nbsp; qgis & nbsp; & nbsp;

Sự xuất hiện của & nbsp; postgis & nbsp; và tập trung vào việc xử lý dữ liệu của các đối tượng không gian địa lý, trong khi được triển khai trong một số môi trường GIS như & nbsp; qgis, arcgis và & nbsp; openstreetmap, đã giúp ích. Đây cũng là trường hợp với các nền tảng ít sử dụng hơn như & nbsp; cỏ.

Có lẽ đối với người dùng, lý do chính cho việc áp dụng Python là vì thực tế là Python rất dễ học, giỏi thao tác dữ liệu và có nhiều thư viện hữu ích có khả năng hoặc có thể dễ dàng điều chỉnh để phân tích không gian địa lý.

Graser nổi bật & nbsp; Pandas & nbsp; và công việc riêng của cô ấy với Geopandas. [2]

Pandas làm cho việc thao tác, phân tích và xử lý dữ liệu dễ dàng hơn nhiều so với & nbsp; một số ngôn ngữ khác, trong khi & nbsp; Geopandas đặc biệt tập trung vào việc tạo ra lợi ích của gấu trúc có sẵn ở định dạng không gian địa lý bằng cách sử dụng các đối tượng không gian phổ biến và thêm khả năng trong việc vẽ và thực hiện tương tác.

Thực tế là nhiều thư viện Python có sẵn và danh sách đang phát triển giúp người dùng có nhiều tùy chọn để tận dụng mã hiện có và xây dựng các tính năng mạnh mẽ hơn trong các công cụ của họ.

Các nền tảng như QGIS cho phép người dùng nhập các tiện ích mở rộng của riêng họ được xây dựng trong Python, khuyến khích sự phát triển và sử dụng Python trong các chuyên gia GIS.

Sự tăng trưởng này nhấn mạnh rằng khi người dùng GIS và các nhà phân tích không gian địa lý phát triển các kỹ năng của họ, Python có thể là ngôn ngữ tốt nhất để tập trung vào.

Liên quan đến các ngôn ngữ cấp cao khác, Python dễ sử dụng hơn, linh hoạt với kiểu mã hóa và có thể được áp dụng trong các mô hình khác nhau, bao gồm các phương pháp bắt buộc, chức năng, thủ tục và hướng đối tượng. [3] & NBSP;

Các nền tảng phổ biến cũng đã giúp dễ dàng mã hóa các chức năng bằng cách thêm các nhà xây dựng mô hình, là các phần mở rộng giúp lập trình và tổ chức cơ bản liên kết dữ liệu và chức năng do người dùng tạo. & NBSP;

Tất nhiên, có những vấn đề và trở ngại mà người dùng Python đã tìm thấy là một trở ngại. Điều này bao gồm các vấn đề tương thích phổ biến, khi các thư viện được cài đặt có thể không hoạt động tốt với nhau hoặc các phiên bản khác nhau có thể gây ra các ngoại lệ trong mã phát sinh. Hướng dẫn và tệp cài đặt bằng văn bản có thể giúp giải quyết vấn đề này nhưng không phải tất cả các thư viện đều có điều này.

Có các công cụ để cài đặt thư viện dễ dàng hơn, chẳng hạn như & nbsp; & nbsp; conda. Một giao diện đồ họa của Conda là & nbsp; Anaconda. Người dùng cũng có quyền truy cập vào các môi trường phát triển Python như & nbsp; pycharm & nbsp; và & nbsp; & nbsp; spyder, trong số nhiều người khác.

Python cũng đã phân nhánh để kết hợp các điểm mạnh của các ngôn ngữ khác bằng cách tạo các thư viện cho phép sử dụng trực tiếp hoặc tương đương các ngôn ngữ khác. Đối với hiệu suất, ngôn ngữ C từ lâu đã là một trong những tốt nhất để sử dụng, với & nbsp; Cython & NBSP; cung cấp C/C ++-như tăng cường hiệu suất cho Python, với Cython thường được sử dụng để giúp các vấn đề như tốc độ và mở rộng phân tích dữ liệu.

Mặc dù các ngôn ngữ khác như Scala và Java có thể đáng để học, ví dụ về thao tác dữ liệu quy mô lớn của dữ liệu không gian địa lý, chúng ta ngày càng thấy Python được triển khai cho các vấn đề dữ liệu lớn nhờ các thư viện tính toán song song và nhiều công cụ hơn GPU) Kiến trúc.

Sử dụng máy tính xách tay Jupyter trong GIS

Một lời chỉ trích áp dụng cho nghiên cứu dựa trên mã là khó khăn trong việc sao chép kết quả và ghi lại các phát hiện.

Một bộ công cụ, có thể được áp dụng cho Python nhưng cũng có nhiều ngôn ngữ máy tính khác, là & nbsp; Jupyter & nbsp; gia đình các công cụ, bao gồm Jupyter Notebooks, được nhấn mạnh bởi & nbsp;

Các công cụ Jupyter giúp thực thi, ghi chép và hiển thị cách thức hoạt động của mã. Notebook Jupyter có lẽ là một trong những công cụ nổi tiếng nhất trong gia đình công cụ này. Công cụ này cho phép các ô hoặc khối mã được viết có thể tích hợp trực tiếp dữ liệu và mã trong các phân đoạn nhỏ cũng hiển thị đầu ra trong sổ ghi chép.

Điều này cho phép người dùng xem cách thức hoạt động của mã, hoạt động như một loại tài liệu hoặc trợ giúp cho tài liệu và hỗ trợ trong việc tìm hiểu những gì mã đã cho đang làm.

Notebook Jupyter đã được so sánh hoặc ví như Google Docs cho mã, trong đó công việc hợp tác và chia sẻ cách thức hoạt động của các bộ phận và được hiển thị có thể được thực hiện.

Một lợi ích tuyệt vời khác là một cuốn sổ có thể cho phép bạn đi giữa các ngôn ngữ máy tính khác nhau. Ví dụ, nhiều dự án không gian địa lý sử dụng Python cho các chức năng không gian địa lý, nhưng sau đó áp dụng R, một ngôn ngữ phân tích phổ biến khác, để hiển thị trực quan hoặc phân tích thống kê.

Có một máy tính xách tay Jupyter cho phép bạn hiển thị các phần khác nhau của mã cho từng ngôn ngữ được sử dụng, đồng thời cho phép các liên kết được hiển thị để cho phép phát triển quy trình công việc giữa hai ngôn ngữ có thể được sao chép. Điều này có thể dựa trên các hạt nhân khác nhau được sử dụng cho mỗi máy tính xách tay.

Đối với mục đích không gian địa lý & NBSP;

Trước đây, người dùng phải tải xuống các tệp dữ liệu lớn có thể khiến việc sao chép trở nên khó khăn hoặc cồng kềnh. Đối với các nhà khoa học, điều này có tầm quan trọng lớn vì nó có nghĩa là nghiên cứu có thể xác minh và xây dựng dễ dàng hơn từ công việc hiện có. Chúng ta có thể nghĩ về một cuốn sổ tay Jupyter như một thứ gì đó cung cấp tài liệu, gỡ lỗi và thực hiện trong một môi trường, điều này cũng hữu ích cho việc học viết mã.

Như chúng ta thấy sự gia tăng của Python, ví dụ, trong phân tích không gian địa lý, những người có thể không thành thạo mã hóa nhưng muốn học Python có thể sử dụng máy tính xách tay Jupyter để tìm hiểu các phần của mã theo cách đơn giản và dễ sử dụng. Jupyterhub là một tiện ích mở rộng giúp cộng tác hoặc phục vụ nhiều người dùng bằng máy tính xách tay Jupyter. Nó giúp cài đặt các thư viện cần thiết và cho phép cộng tác xem những gì khác đang phát triển, cho phép chỉnh sửa và nhập từ người dùng.

Một công cụ khác trong gia đình Jupyter là Jupyterlab cho phép giao diện dựa trên web để hợp tác cũng cho phép các định dạng dữ liệu khác nhau. Người ta có thể liên kết đến các công cụ Jupyter khác được sử dụng để phát triển trong khi chia sẻ và truy cập các máy tính xách tay Jupyter. Công cụ Voilà, một phần của gia đình công cụ Jupyter, có thể được sử dụng để giúp phát triển các ứng dụng web với Jupyterlab. [4] & NBSP;

Cuối cùng, ngưỡng để học và phát triển các công cụ Python để phân tích không gian đã trở nên dễ dàng hơn, điều đó có nghĩa là chúng ta có thể thấy rằng Python tiếp tục trong một thời gian là ngôn ngữ thống trị cho các ứng dụng không gian địa lý.

Python đã trở thành ngôn ngữ thống trị để phân tích không gian địa lý vì nó được thông qua bởi các nền tảng GIS lớn nhưng ngày càng người dùng cũng thấy tiềm năng phân tích dữ liệu và cú pháp tương đối dễ hiểu của nó đã giúp tăng số lượng người dùng. Nhiều thư viện hiện tồn tại giúp người dùng tạo các ứng dụng phức tạp với mã hóa tối thiểu bằng cách kết hợp các thư viện khác nhau.

Các công cụ phổ biến như QGIS đã khuyến khích việc sử dụng Python bằng cách cho phép cộng đồng rộng lớn hơn đóng góp các plugin được viết bằng Python. Các công cụ như máy tính xách tay Jupyter cũng giúp bạn học Python dễ dàng hơn, làm việc thông qua các dự án nhất định và sao chép kết quả.

Nhiều công cụ đã được phát triển ngay từ đầu dưới dạng nguồn mở và dễ dàng truy cập, khuyến khích người dùng khuyến khích hơn nữa.

Đối với các nhà phân tích không gian địa lý, Python đã trở thành một công cụ không thể thiếu để phát triển các ứng dụng và phân tích mạnh mẽ. & NBSP;

Podcast bản đồ mới nhất

Nghe

• Podcast không gian địa lý và Python
• Giới thiệu về Podcast Jupyter Notebooks

Người giới thiệu

[1] & NBSP; & nbsp; & nbsp; & nbsp;

[2] & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp;

[3] & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; Phân tích với Python. Packt Publishing Ltd.

[4] & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; ;(Ấn bản đầu tiên.). Sebastopol, CA: O hèReilly Media, Inc ..

Tại sao Python lại quan trọng trong GIS?

Ngôn ngữ nào là tốt nhất cho GIS?

Python được sử dụng để làm gì trong ArcGIS?

Lập trình có quan trọng đối với GIS không?