ArcPy数据列表遍历 批处理脚本的首要任务之一是为可用数据编写目录,以便在处理过程中可以遍历数据. ArcPy 具有多个专为创建此类列表而构建的函数. 函数 说明 ListFields(dataset, wild_card, field_type) 返回在输入值中找到的字段的列表 ListIndexes(dataset, wild_card) 返回在输入值中找到的属性索引的列表 ListDatasets(wild_card, feature_type) 返回当前工作空间中的数据集 ListFe

来自:https://blog.csdn.net/gisinfo/article/details/6675390 在许多情况下,您都可能需要修复数据源或重定向数据源至其他位置.然而,如果是在每个相关的地图文档中手动进行更改,则会显得异常麻烦.arcpy.mapping 脚本环境提供了多种方法使得您无需打开地图文档即可自动进行更改.您可针对各个图层逐一更新数据源,也可一次更新同一工作空间中的所有图层.各方法的帮助主题都提供了简要介绍,而此文档的目的在于对这些方法进行概括和比较. 实际上,基本存在两

为了创建或打开一个网络数据集,你必须使用NetworkDatasetFDExtension对象(文件地理数据库中的数据集)或NetworkDatasetWorkspaceExtension对象(对于Shp文件组成的网络数据集). 当你拥有了合适的对象后,就可以使用IDatasetContainer2接口去创建或者打开网络数据集了. 如果当前打开的Map对象中有网络数据集图层,那么就可以通过访问INetworkLayer接口的NetworkDataset字段来访问网络图层中的网络数据集. IDat

FeatureLayer(要素图层)是ArcGIS Server发布的一种很重要的地图服务,发布后使用提供的url地址就可以在代码中调用并在地图上显示.编辑这个FeatureLayer.在HTML页面中,点击FeatureLayer的要素,还可以弹出相应的popup对话框以显示FeatureLayer字段值的信息(在编写代码时需要设置).下面讲解用ArcMap发布FeatureLayer的过程. 一.使用SQL Server创建一个数据库 FeatureLayer中要素的字段信息保存在地理数据库

1, 背景 如何找到环境好.购物方便.小孩上学方便的居住区地段是购房者最关心的问题.因此购房者就需要从总体上对商品房的信息进行研究分析,选择最适宜的购房地段. 2,目的 学会利用缓冲区分析和叠置分析解决实际问题. 3,数据 试验数据位于,"\Chp7\Ex_1. 4,要求 所寻求的市区是噪声要小,距离商业中心和各大名牌高中要近,是为了环境优雅离名胜古迹较近.综合上述条件,给定一个定量的限定如下: (1)离主要市区交通要道200m之外,交通要道的车流量大,噪声产生的主要源于此(ST为道路类型中的主

Kaggle API使用教程 https://www.kaggle.com 的官方 API ,可使用 Python 3 中实现的命令行工具访问. Beta 版 - Kaggle 保留修改当前提供的 API 功能的权利. 重要提示:使用 1.5.0 之前的 API 版本提交的比赛可能无法正常工作.如果您在提交竞赛时遇到困难,请使用 来检查您的版本kaggle --version.如果低于 1.5.0,请更新pip install kaggle --upgrade. 一.安装Kaggle环境并配置

摘要 计算两个数据集之间交叉制表的区域并输出表. 插图 使用方法 · 区域定义为输入中具有同样值的全部区.各区无需相连. 栅格和要素数据集都可用于区域输入. · 假设区域输入和类输入均为具有同样分辨率的栅格,则可直接使用它们. 假设分辨率不同,则可先应用内部重採样以使其相一致,然后再运行区域操作. · 假设区域输入为栅格数据集.则该输入必须具有属性表. 一般会自己主动为整型栅格数据创建属性表.可是某些情况下可能不会这样做. 您能够使用构建栅格属性表来创建一个属性表. · 假设区域输入是要素数据集

ArcGIS Python人门到精通目录 闫老师 QQ:276529800 微信13108507190 1.  ArcGIS Python基础 1.1  ArcGIS为什么学习Python 1.2 ArcGIS怎么学习Python 1.3 ArcGIS执行Python 几种方式和注意事项 1.4 函数的多参数调用方法 1.5 Python 编辑器设置和调式 1.6 一个独立运行的Python程序编写和打包 1.7 Python中参数和过滤器的设置 2.  描述(Describe)信息获得 2.1

一.概述 (1)Geodatabase是什么? ArcGIS操作基于GIS文件格式和存储于地理数据库(Geodatabase)中的地理信息.Geodatabase是ArcGIS的本地数据结构,是用于编辑和数据管理的基本数据格式.它并不是一个数据库,只是联系数据库与GIS的一种工具. 空间数据库系统是描述.存储和处理空间数据及其属性数据的数据库系统,按是否对空间数据和属性数据进行一体化组织分为两种:混合型空间数据库和集成性空间数据库.在后者方案中,为实现对空间对象的一条记录(record)变长的非

3D Analyst 工具 工具里有又细分如下分类: 注:以下代码的参数需要另行配置,不能直接执行:Python2不支持中文变量! 1.3D 要素 # Process: 3D 内部 arcpy.Inside3D_3d("", "", 输出表, "SIMPLE") # Process: 3D 差异 arcpy.Difference3D_3d("", "", 输出要素类, 输出表__2_) # Process:

数据管理工具 1.LAS数据集 # Process: LAS 数据集统计数据 arcpy.LasDatasetStatistics_management("", "SKIP_EXISTING_STATS", 输出统计数据报告文本文件, "DATASET", "COMMA", "DECIMAL_POINT") # Process: 从 LAS 数据集中移除文件 arcpy.RemoveFilesFromLas

转换工具 1.Excel # Process: Excel 转表 arcpy.ExcelToTable_conversion("", 输出表, "") # Process: 表转 Excel arcpy.TableToExcel_conversion("", 输出_Excel_文件, "NAME", "CODE") 2.JSON # Process: JSON 转要素 arcpy.JSONToFeature

(数据管理工具)<二> 点击跳转(数据管理工具)<一> 16.打包 # Process: 共享包 arcpy.SharePackage_management("", "<未登录 ArcGIS.com.>", "*****", "", "", "", "MYGROUPS", "") # Process: 创建地图切

数据结构 一.数据管理vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表length:求长度subset:求子集 seq,from:to,sequence:等差序列 rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序 unlist:展平列表 attr,attributes:对象属性 mode,typeof:对象存储模式与类型 nam

1.概述 经过了详细的信息格式.网络IO模型的讲解,并且通过JAVA RMI的讲解进行了预热.从这篇文章开始我们将进入这个系列博文的另一个重点知识体系的讲解:RPC.在后续的几篇文章中,我们首先讲解RPC的基本概念,一个具体的RPC实现会有哪些基本要素构成,然后我们详细介绍一款典型的RPC框架:Apache Thrift.接下来我们聊聊服务治理和DUBBO服务框架.最后总结一下如何在实际工作中选择合适的RPC框架. 2.RPC概述 2-1.什么是RPC RPC(Remote Procedure

转自:http://resources.arcgis.com/zh-cn/help/main/10.1/index.html#/na/002q00000080000000/ 地理数据库的系统表可以强制地理数据库行为.存储有关地理数据库的信息以及追踪存储在地理数据库中的数据. 不得使用 ArcGIS 软件以外的任何其他软件更改系统表及其内容.不过,可以使用 SQL 查看系统表的内容. GDB_ITEMRELATIONSHIPS GDB_ITEMRELATIONSHIPS 表用于存储有关 GDB_I

RPC(Remote Procedure Call Protocol)远程过程调用协议.一个通俗的描述是:客户端在不知道调用细节的情况下,调用存在于远程计算机上的某个对象,就像调用本地应用程序中的对象一样.比较正式的描述是:一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议.那么我们至少从这样的描述中挖掘出几个要点: RPC是协议:既然是协议就只是一套规范,那么就需要有人遵循这套规范来进行实现.目前典型的RPC实现包括:Dubbo.Thrift.GRPC.Hetty等.这里要

GDAL——命令使用专题——gdalinfo命令  前言 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库.它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式.它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理. 主要针对:ogrinfo命令.gdalinfo命令.gdalsrsinfo命令.gdallocationinfo命令.gdal_translate命令.gdaltransform命令 等.这一节讨论gdalinfo

无论是现今的大数据还是企业内部的小数据,都存在一些普遍的问题,如数据格式不对需要转换,一个单元格内包含多个含义的内容,包含重复项等等,虽然我们也可以使用excel解决,但是excel天生有诸多限制,比如其为直接对数据进行操作,容易导致误操作:数据量大会处理缓慢:透视表功能太过简单:无法进行高级的数据分类分析.而OpenRefine很好的解决了以上问题,最重要的一点是它还是免费的!! 确认错误是保证数据质量的第一步,主要包括数据画像和数据清洗. 数据画像 Olson定义为:使用统计方法发现数据的结

架构设计:系统间通信(10)——RPC的基本概念 1.概述经过了详细的信息格式.网络IO模型的讲解,并且通过JAVA RMI的讲解进行了预热.从这篇文章开始我们将进入这个系列博文的另一个重点知识体系的讲解:RPC.在后续的几篇文章中,我们首先讲解RPC的基本概念,一个具体的RPC实现会有哪些基本要素构成,然后我们详细介绍一款典型的RPC框架:Apache Thrift.接下来我们聊聊服务治理和DUBBO服务框架.最后总结一下如何在实际工作中选择合适的RPC框架. 2.RPC概述2-1.什么是RP

数据结构 一.数据管理 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量 list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集 seq,from:to,sequence:等差序列 rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序 unlist:展平列表 attr,attributes:对象属性 mode,typeof:对象存储模式与类型