地理数据处理与分析——Python与Arcpy编程
出版时间:
2021-06
版次:
1
ISBN:
9787030692412
定价:
138.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
302页
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Python是目前使用*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。Arc Py是美国ESRI公司推出的用于Arc GIS Desktop产品二次开发的Python包,开发者可以通过Arc Py充分利用Arc GIS Desktop强大的功能进行地理数据处理与分析的方法。《地理数据处理与分析――Python与ArcPy编程》介绍利用Python编程语言和Arc Py包进行地理数据处理与分析,由Python编程基础、Python常用扩展包、Arc Py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。 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
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内容简介:
Python是目前使用*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。Arc Py是美国ESRI公司推出的用于Arc GIS Desktop产品二次开发的Python包,开发者可以通过Arc Py充分利用Arc GIS Desktop强大的功能进行地理数据处理与分析的方法。《地理数据处理与分析――Python与ArcPy编程》介绍利用Python编程语言和Arc Py包进行地理数据处理与分析,由Python编程基础、Python常用扩展包、Arc Py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。
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目录:
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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
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15.1 相关概念 192
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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
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