arcgis中Python脚本的使用【简明教程】
arcgis计算点坐标的python表达式
arcgis计算点坐标的python表达式在ArcGIS中，计算点坐标通常是通过在字段计算器或使用ArcPy（ArcGIS Python模块）中的脚本工具来实现。
以下是通过Python表达式计算点坐标的一般步骤和示例。
1.使用字段计算器：在ArcGIS中，可以通过字段计算器来执行简单的点坐标计算。
选择要计算的点坐标字段，右键点击该字段，选择“计算几何属性”或“计算字段”选项，然后在弹出的对话框中使用Python表达式。
2.ArcPy脚本工具：如果需要更复杂或批量的点坐标计算，可以使用ArcPy编写Python脚本。
这样可以灵活地处理多个要素类，执行更高级的计算，并将结果存储到新字段或新要素类中。
下面是一个简单的ArcPy示例，演示如何使用Python表达式计算点坐标：pythonimport arcpy# 设置工作空间和要素类arcpy.env.workspace =r"C:\Path\To\Your\Geodatabase.gdb"fc ="YourFeatureClass"# 添加两个新字段用于存储X和Y坐标arcpy.AddField_management(fc, "X_Coordinate", "DOUBLE")arcpy.AddField_management(fc, "Y_Coordinate", "DOUBLE")# 使用UpdateCursor遍历要素，并计算坐标with arcpy.da.UpdateCursor(fc, ["SHAPE@", "X_Coordinate", "Y_Coordin ate"]) as cursor:for row in cursor:# 获取点坐标point =row[0].centroidx_coord =point.Xy_coord =point.Y# 更新新字段row[1] =x_coordrow[2] =y_coord# 更新游标cursor.updateRow(row)在这个示例中，我们使用ArcPy的UpdateCursor遍历要素，并计算每个要素的中心点坐标。
arcgis中字段计算器python的用法
在ArcGIS 中，字段计算器（Field Calculator）是一个非常强大的工具，允许用户使用Python 或VBScript 对表或图层中的字段进行复杂的计算。
以下是如何在ArcGIS 的字段计算器中使用Python 的简要说明：启动字段计算器：在ArcMap 中，右键点击图层的属性表中的一个字段标题，选择Calculate Values。
或者，可以在图层属性对话框中的Fields标签下找到Calculate Field按钮。
选择Python 作为表达式语言：在字段计算器的窗口中，确保已选择Python作为表达式语言。
编写Python 表达式：在Expression框中，您可以开始编写您的Python 代码。
例如，假设您有一个名为FIELD1的字段，并且您想将其值加倍并将结果保存到另一个名为FIELD2的字段中，您可以编写以下代码：复制代码python`!FIELD2! = !FIELD1! * 2`在此代码中，!FIELD1!和!FIELD2!是对当前行中相应字段值的引用。
考虑使用代码块：对于更复杂的计算，您可能需要使用代码块。
例如，以下代码块判断FIELD1的值是否大于复制代码python`def classify(value):if value > 10:return "High"else:return "Low"!FIELD2! = classify(!FIELD1!)`确保数据类型匹配：当您为目标字段计算结果时，请确保这些结果与字段的数据类型匹配。
例如，如果字段是整数类型，但您的计算返回了文本或浮点数，您可能会收到错误。
点击确定：当您完成表达式编写后，点击OK或Apply。
计算的结果将会填充到您选择的字段中。
错误处理和调试：如果您的表达式存在错误，ArcGIS 会提供错误消息。
根据这些消息，您可以调整表达式并重新尝试。
对于更复杂的错误，您可能需要使用外部Python 环境进行调试。
arcgis常用python代码
arcgis常用python代码ArcGIS是一款常用的地理信息系统软件，通过使用Python代码可以对ArcGIS进行灵活的扩展和自定义。
本文将介绍一些常用的ArcGIS Python代码，以帮助读者更好地使用该软件。
1. 数据导入与导出ArcGIS中的数据可以以多种格式进行导入和导出，使用Python代码可以实现自动化的数据处理。
示例代码：```import arcpy# 导入Shapefile数据arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion("C:/data/input. shp", "C:/output.gdb", "output")# 导出数据为CSV文件arcpy.TableToTable_conversion("C:/data/input.gdb/input_tabl e", "C:/output", "output.csv")```2. 空间分析与操作ArcGIS提供了丰富的空间分析和操作功能，通过Python代码可以实现空间数据的查询、缓冲区分析、裁剪等操作。
示例代码：```import arcpy# 空间查询arcpy.SelectLayerByAttribute_management("input_layer", "NEW_SELECTION", "population > 1000000")# 缓冲区分析arcpy.Buffer_analysis("input_layer", "output_layer", "1000 Meters")# 裁剪arcpy.Clip_analysis("input_layer", "clip_layer", "output_layer")```3. 地图制图与可视化ArcGIS可以将空间数据制作成各种类型的地图，并进行符号化和标注。
arcgis中获取要素数据集python语句
arcgis中获取要素数据集python语句标题：在ArcGIS中使用Python语句获取要素数据集的详细步骤在地理信息系统领域，ArcGIS是一款强大的工具，它提供了丰富的功能来处理和分析地理数据。
其中，Python作为一种流行的编程语言，被广泛应用于ArcGIS中进行数据操作和自动化任务。
本文将详细介绍如何在ArcGIS中使用Python语句来获取要素数据集。
首先，我们需要理解什么是要素数据集。
在ArcGIS中，要素数据集是一种用于存储地理特征（如点、线、面）的数据结构。
每个要素都包含几何形状（表示其地理位置）和属性（描述其特征）。
以下是在ArcGIS中使用Python语句获取要素数据集的步骤：1. 导入必要的模块：在开始编写Python代码之前，我们需要导入ArcGIS中的arcpy模块，这个模块包含了所有与GIS数据操作相关的函数和类。
pythonimport arcpy2. 设置工作空间：在ArcGIS中，工作空间是存储和访问数据的位置。
我们需要指定一个工作空间，以便找到我们要获取的要素数据集。
pythonworkspace = "C:/path/to/your/workspace"arcpy.env.workspace = workspace3. 列出数据集：我们可以使用arcpy.ListDatasets()函数来列出工作空间中的所有数据集。
pythondatasets = arcpy.ListDatasets()print(datasets)4. 获取要素数据集：在列出的数据集中，我们可以找到我们感兴趣的要素数据集。
假设我们想要获取名为"myFeatureDataset"的要素数据集，我们可以使用以下代码：pythonfeature_dataset = "myFeatureDataset"if feature_dataset in datasets:print("Found the feature dataset.")else:print("Feature dataset not found.")5. 列出要素类：一旦我们获取了要素数据集，我们就可以使用arcpy.ListFeatureClasses()函数来列出该数据集中的所有要素类。
arcgis中python字段逻辑判断
在ArcGIS 中，可以使用Python 脚本来对字段进行逻辑判断。
下面是一个简单的示例，演示如何在ArcGIS 中使用Python 脚本来进行字段逻辑判断：python# 导入arcpy 模块import arcpy# 设置要编辑的图层和字段名layer = "my_layer"field = "my_field"# 开始编辑操作arcpy.BeginEditing_management(layer)# 启用字段计算器arcpy.CalculateField_management(layer, field, "!my_field!", "PYTHON_9.3")# 结束编辑操作arcpy.ApplyEdits_management(layer)在上面的示例中，我们首先导入了arcpy 模块，然后设置了要编辑的图层和字段名。
接下来，我们使用arcpy.BeginEditing_management() 方法开始编辑操作。
然后，我们使用arcpy.CalculateField_management() 方法启用字段计算器，并指定要计算的字段名和计算表达式。
在本例中，我们使用了Python 代码"!my_field!" 来引用要计算的字段名。
最后，我们使用arcpy.ApplyEdits_management() 方法结束编辑操作。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求编写更复杂的Python 代码来进行字段逻辑判断。
例如，我们可以使用if 语句来对字段值进行条件判断，并根据条件设置不同的值。
arcgisPython脚本kml批量转出为shp零基础小白可运行
arcgisPython脚本kml批量转出为shp零基础⼩⽩可运⾏1.转出到layer
点击数据处理，打开Python，将代码输⼊，然后在末尾连续按两次回车键运⾏程序
注：workspace为输⼊地址：需要反斜杠，直接将电脑上的地址copy过去就⾏
outLocation为输出地址：需要正斜杠，将电脑上的地址copy过去然后将反斜杠改为正斜杠
如果地址不正确会报下⾯的错误
可以参考下⾯的地址：https:///zh-cn/technical-article/000010149
报这种错⼀般是⽂件地址输⼊错误
MasterCDB最终创建的数据库最后在outLocation那⾥，⽽且必须是不存在同名.gdb，不然会报下⾯这个错误
注意for循环的后⾯⼀句arcpy.KMLToLayer_conversion(kmz, MasterGDBLocation)前⾯必须有空格，不然会报下⾯的错
其他的地⽅代码前⾯不能有空格，不然会报下⾯的错误。
ArcGIS使用Python调用arcpy实现自动计算地形湿度指数(TWI)的方法
ArcGIS使用Python调用arcpy实现自动计算地形湿度指数（Topographic Wetness Index，TWI）的方法赵岩1.简介TWI是当地地形对径流流向和蓄积影响的物理指标或指标。
该指数是斜率和上游贡献面积的函数。
TWI的计算同时使用地理信息系统(GIS)和Python (Python)进行，Python是一种用于增强计算能力的编程软件。
这些指数有助于识别降雨径流模式、潜在土壤含水量增加区域和积水区域。
地形湿润度指数(TWI)，量化了地形对基本水文过程的控制(Schillaci等，2015)。
TWI是通过细尺度地形与上梯度对地表面积的贡献相互作用，根据以下关系得到的(Beven et al.，1979):TWI = ln [CA/Slope]其中，CA是通过网格单元排水的局部上坡集水区，slope是每个网格单元最陡的向外坡度，以落差/距离衡量，即坡度角度的tan值(Tarboton, 1997)。
ArcGIS通过使用工具箱可以实现地形湿度指数的计算，但传统方法操作麻烦，而通过Python调用arcpy可以实现自动自取，这样我们就可以一边喝着咖啡，一边等待电脑帮我们完成任务了。
ArcPy 是一个Python 站点包，可提供以实用高效的方式通过Python 执行地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化。
2.传统方法步骤以30m*30m分辨率的图层为例。
（原文作者：qrz110）。
①基于表面工具箱Surface计算Slope。
②单位转换：Scale_slope=Slope*pi/180。
③填洼(Fill_dem)-Fill。
④水流方向(FlowDir_Fill)-Flow Direation。
⑤汇流累积量(FlowAcc_Flow)-Flow Accumulation。
⑥单位面积的汇流量(SCA)-Raster Calculator。
⑦地形湿度指数（TWI）-Raster Calculator：TWI=ln(SCA/Tan(Scale_slope))。
arcgis python反距离权重(idw)插值计算及可视化绘制
arcgis python反距离权重(idw)插值计算及可视化绘制在ArcGIS中使用Python进行反距离权重插值（Inverse Distance Weighting，IDW）计算和可视化绘制，以下是基本的步骤：1.导入模块：首先，导入需要的ArcGIS相关模块，例如`arcpy`。
确保你的Python环境中已经安装了ArcPy。
```pythonimport arcpy```2.设置工作空间：设置工作空间到你的工作目录，确保能够访问输入和输出数据。
```pythonarcpy.env.workspace=r"C:\Your\Workspace"```3.输入数据准备：准备用于插值的输入数据。
这通常是一个点要素类，每个点都有一个值用于插值。
```pythoninput_points="your_points.shp"```4.IDW插值：使用`arcpy.sa.Idw`进行IDW插值。
指定输入点要素类、字段和其他参数。
```pythonout_idw=arcpy.sa.Idw(input_points,"Field_Name","",2,"VARIABLE12")```在这里，“Field_Name”是包含插值值的字段名，2是权重的幂次，"VARIABLE12"是指定的距离方法。
根据实际情况调整这些参数。
5.保存输出结果：将插值结果保存为栅格数据。
```pythonout_idw.save("output_idw.tif")```6.可视化绘制：使用Matplotlib等库进行栅格数据的可视化绘制。
首先，将栅格数据转换为NumPy数组，然后使用Matplotlib进行可视化。
```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npidw_array=arcpy.RasterToNumPyArray(out_idw)plt.imshow(idw_array,cmap="viridis")plt.colorbar()plt.show()```这将创建一个基本的热力图，显示IDW插值结果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
[初学入门]ArcGIS中Python脚本的使用By：飞天小猪目录写在前面的话 (2)前言 (2)一、PYTHON语言基础 (3)1数学运算符 (3)2字符串操作 (4)3模块的使用（M ODULES） (5)4使用DEF构建函数 (6)5流程控制结构：I F，W HILE，F OR (7)6简单输入和输出 (9)二、ARCGIS&PYTHON (10)1如何创建地理处理对象（GEOPROCESSOR OBJECT） (10)2获取地理处理帮助 (11)2.1举例：如何使用Geoprocessor Programming Model中的Lists (11)3使用地理处理工具——T OOLBOXES和A LIASES (12)4在建模中使用脚本（S CRIPTS IN M ODEL B UILDER） (13)5在P YTHON W IN里调试地理处理脚本 (19)5.1 调试选择和消息 (20)5.2PythonWin的调试工具 (21)5.3地理处理工具举例 (22)6使用描述（D ESCRIBE）和存在（E XISTS）获取数据信息 (22)6.1描述 (23)6.2存在（Exists） (24)6.3在循环中使用描述和存在 (24)7在P YTHON脚本中使用地图代数（M AP A LGEBRA） (27)8数据管理和指针（D ATA M ANAGEMENT AND C URSORS） (28)8.1数据管理（Data Management） (28)8.2指针（Cursors） (29)附录1：地理处理脚本中输入&输出方法指南 (32)附录2：其他 (33)写在前面的话一直想学习ArcGIS中的Python脚本，大四下半学期终于有了时间，可是想找到这么一本好的教材不容易。
茫茫互联网，终于找到了旧金山州立大学Jerry Davis教授的个人主页，对其中《Geoprocessing Scripts With Python》如获至宝，独乐乐不如众乐乐，现在将其教程翻译并结合自己的学习情况给出总结。
希望能够给更多想学习Python的同学一个参考。
另外，在我刚开始接触Python时，是看了台湾辅仁大学一位老师的视频课件，在此致谢。
我想从两个大部分总结：一、Python语言基础；二、ArcGIS&Python。
其中第一部分参考了《Python精要参考（第二版）》、《Python编程金典（读书笔记）》等书籍文献。
对于多数读者来说，可能或多或少有一些编程基础，所以理解起来应该不成问题。
文中多数数据来自Jerry Davis教授的主页，放在“C:\prog”目录下，为了直观，我将运算结果一并编辑，方便参考。
值得一提的是ArcGIS的在线帮助文档，一个实时更新的GIS宝库，很多专业性知识都可以找到答案，点击链接ArcGIS10中文帮助、ArcGIS9.3.1或9.3英文帮助。
获取更过脚本例子来学习：ESRI的地理处理模型和脚本工具库是个不错的选择。
由于我也是初次接触，翻译或者心得难免有纰漏之处，希望同仁们可以多多交流！前言在GIS建模或GIS数据管理中，你可能经常需要处理一系列步骤才可以完成的工作；你可能有一个工作目录下的数据需要重投影、裁剪到研究区域，或者用某种方法组合成期望的结果；我们也经常需要根据不同情形用不同方法处理数据，因此我们需要作出选择，而高质量的决策需要考虑很多低水平的决策，这可以通过脚本程序模型辅助完成。
脚本编程的主要目的是使枯燥的处理数据工作自动化，通过逻辑来指挥处理过程。
我想自动化和逻辑是关键，它们区别于我们多数使用计算机时的交互活动。
我们发E-mail，写文章或者设计地图，都需要和计算机交互，而处理一系列数据，我们需要自动化和利用逻辑来指导自动化。
在地理处理脚本逻辑中，我们需要在允许我们做的事情中作出决定，比如，处理栅格数据不同于矢量数据，或为没投影的数据设置投影，或处理仅在特定时间搜集的数据集。
对于重要的GIS工作来说，脚本以及其他形式的程序是必需的，而非可有可无。
在接下来的联系中，我们会探索Python的使用以及创建脚本来使用ArcGIS里众多的地理处理工具。
所有你能在ArcToolbox或Model中使用的工具都能够用在Python脚本中，这些脚本可以生成脚本工具，像其他地理处理工具一样使用。
一、Python语言基础安装PythonWin，在…\ArcGisDesktop9.3.iso\Desktop\PythonWin目录下可以找到PythonWin的安装程序，默认是不安装的，。
同时会安装win32com以及允许任何脚本在基于Dispatch的地理处理过程中工作。
ArcGIS10中引入了全新的Python Window来增强内嵌的Python体验。
警告：不要尝试更新随ArcGIS安装的Python到一个新的版本！下面介绍Python的一些简单语法和规则。
1数学运算符Python提供了多样化的通用数学运算符——多数编程语言的特征，以及许多通过import的modules提供的符号。
常用的有+,-,*,/,**(幂),%(取模，即除后的余数)。
下面的表格显示了整型（Integer）和浮点型（Float）各种组合运算的结果，记住一条规则，只要参与运算的有浮点型，则结果为浮点型；全为整型时，结果才为整型。
2字符串操作注：使用Python帮助：有超过30种内置方法来处理字符，请到Sequence Types 下的String Methods寻找帮助！字符串是一串字母，比如’San Francisco’，字符串下标从0开始。
学习字符串语法的最好方法是自己动手尝试，下标展示之：3模块的使用（Modules）Python提供了一系列内置的方法（大量依赖于模块）用于通用编程。
Python安装时自带了大量Modules，最常用的有math,sys,random,array以及os.path。
当然还有好多Modules可以下载，比如数字处理（Numeric）——numpy，可在或里搜索。
/moin/NumericAndScientific 页面中列举了一些。
使用Module前，必须import之。
通常我们会将一行import <Module名>放在程序顶部，比如：import arcgisscripting当然，这不必成为你程序的第一行，但必须在使用它里面方法之前。
当要引用多个模块是，中间用逗号分隔，比如：import arcgisscripting,sys,string,os,math我们也可以自己为频繁使用的方法创建Module，下面，我们开始体验内置的Modules。
math和random模块很多常用的数学计算功能都可以通过math找到，比如三角计算或对数计算，如果要使用复杂数字，就使用cmath模块。
和之前一样，通过以下表格来体现模块的使用：4使用def构建函数有点像Module，但更简单，函数是一个自己定义功能，用在之后的代码中，并且提供任何你想要使用的参数。
这个函数从此可像变量那样在程序中使用，结合例子更容易理解。
接下来的代码定义了一个将度转换为弧度的简单函数，同时也定义了一个弧度转换为度的函数，它们和Excel内置的函数类似。
import mathdef radians(angdeg):return angdeg*math.pi/180def degrees(angrad):return angrad*180/math.piprint math.sin(radians(45))print degrees(math.acos(0.5))运行之，得到结果：0.707106781187 60.05流程控制结构：If，While，For任何脚本或编程语言的一个重要特征就是执行一系列不同情形语句的能力。
你想要创建一系列山影栅格来代表夏天、冬天和春秋分。
山影（hillshade）工具需要有太阳高度角和方位角作为输入参数。
接下来是一段相当简单的代码，通过太阳倾角（太阳光线正午垂直照射的纬度）获取太阳角和方位角以及纬度。
输入两个参数：lat（研究区域的纬度，南半球为负）和decl（太阳倾角），由此得到sunangle和azimuth：lat=30decl=20sunangle=90-lat+declazimuth=180if sunangle>90:sunangle=180-sunangleazimuth=0print sunangle,azimuth上面的例子中lat和decl强制赋了值。
有三种流程控制操作：if仅在一个特定情形下才执行语句；while当一种情形存在下，持续执行语句for遍历一系列值这些语法和def有些相似：初始语句后加顿号、需要执行的语句块有缩进。
这三个结构的一些重要的公共特征：①if、while、for语句均以冒号结尾，接下来是缩进的代码块，用于if、while、for定义的情形。
在脚本编写窗口，你会发现，你在一行末尾打上冒号后，下一行自动缩进，在接下来的一行按下退格键取消缩进。
②如果你只需做一件事情，你可以在冒号后面同一行添加简短的语句，比如：if x>0: print ‘x 比0大’print ‘下一行不要缩进了。
’if（continued）接下来，我们会探索一下另一个方便的模块：os.path:开始之前，在d:/下创建一个“testfolder”文件夹，然后新建一个“test.txt”文件；尝试以下代码段，确保print语句前有缩进。
import os.pathif os.path.exists("d:/testfolder/test.txt"):print "测试文件夹存在"print "txt文件存在"elif os.path.exists("d:/testfolder"):print "测试文件夹存在"print "测试文件夹存在，但txt文件不存在"else:print "两者都不存在"可选探索示例接下来的例子做的事情对GIS非常重要，但是实际上不用任何地理处理代码。
USGS7.5米分辨率DEM（数字高程模型）是文本文件（USGSDEM文件），投影为UTM，UTM北向和东向单位是米，但是高程单位可能是英尺（feet）或米（meters）。
因此在获取垂直或水平距离信息时会有问题，比如坡度可以通过垂直距离/水平距离获得。
如果你不在使用Z值之前设置为0.3048，将会出现错误结果。
但是不幸的是，你可能不知道DEM文本文件的垂直单位是英尺还是米。