ARCGIS与PYTHON
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。
arcgis界址点编号工具原理python
arcgis界址点编号工具原理python摘要：1.引言2.ArcGIS 界址点编号工具的原理3.Python 在ArcGIS 中的应用4.结论正文：【引言】在GIS 领域，地理信息的管理和处理变得越来越重要。
ArcGIS 是一款专业的GIS 软件，它为用户提供了丰富的地理信息处理工具。
其中，界址点编号工具是ArcGIS 中的一项重要功能，它可以帮助用户对地理要素进行编号和管理。
Python 作为一门广泛应用于GIS 领域的编程语言，也在ArcGIS 中发挥着重要作用。
本文将介绍ArcGIS 界址点编号工具的原理以及Python 在ArcGIS 中的应用。
【ArcGIS 界址点编号工具的原理】ArcGIS 界址点编号工具基于地理要素的拓扑关系进行编号。
在使用该工具之前，首先需要对地理要素进行拓扑处理，建立地理要素之间的连接关系。
拓扑处理完成后，可以利用界址点编号工具对地理要素进行编号。
该工具根据地理要素的连接关系，按照预先设置的编号规则，自动为地理要素分配唯一的编号。
【Python 在ArcGIS 中的应用】Python 作为一门功能强大的编程语言，可以方便地与ArcGIS 进行集成。
Python 在ArcGIS 中的应用主要体现在以下几个方面：1.脚本编写：Python 可以用于编写ArcGIS 工具的脚本，实现更加复杂的功能。
例如，可以利用Python 编写一个自定义的界址点编号工具，根据用户的需求进行定制化开发。
2.数据处理：Python 可以对ArcGIS 中的地理信息数据进行处理，例如数据清洗、数据转换等。
通过Python 编程，可以大大提高数据处理的效率和准确性。
3.模型构建：Python 可以与ArcGIS 的模型功能相结合，构建复杂的地理信息处理模型。
例如，可以利用Python 编写一个模型，实现地理要素的自动编号、查询和统计等功能。
【结论】ArcGIS 界址点编号工具是GIS 领域中一项重要的功能，它可以帮助用户对地理要素进行有效管理和编号。
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。
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arcgis与python（zz）ESRI软件中的脚本语言一直使用两种模式。
第一种为AML宏语言，该模型显示了PrimOS系统特性。
输出为文件格式，数据处理基于目录和文件系统，代码是线性的。
第二个模式是AVENUE语言，继承了Smalltalk的特性。
对象响应是调用方法名称，处理事物不必是线性的，有时会引起I/O冲突，集成啦其他语言的混合包。
两种语言都有各自的弊端。
随着ArcGIS8的出现，基于地理视图的脚本语言开始引入，基于接口的编程要求用户使用“真正的”编程语言，如，C++，VB，访问ArcGIS8的功能。
没有脚本语言自动完成该系列任务。
这用户必须写可执行程序，在复杂的接口树和对象里找到需要的工具，并汇编成DLLs动态库和类型库来使用自定义功能。
ArcGIS9版本的面世，ESRI再次提供了访问该软件的新的脚本语言。
ESRI意识到，许多用户并不想或不必是个开发者，但还想使用工具解决他们遇到的问题。
这些工具包括，友好一致的界面，脚本对象，用于自定义功能所必须的细致入微的编程工具。
满足这些需要，ESRI提供了多种脚本语言－使用ArcObjects－开始空间处理框架。
Python，ESRI支持的脚本语言之一，是一种开源的，编译性的，动态类型的，面相对象的脚本语言之一。
Python包含在ArcGIS9中，典型的安装与其他组件一起安装。
本篇文章总体介绍如何利用P ython的资源帮助大家的GIS编程以及集成ESRI工具。
1Python简介Python第一次公开发行是1991年，作者是CWI（阿姆斯特丹国家数学和计算机科学研究所）的研究员Guido van Rossum。
名字来源于Guido喜欢的喜剧连续剧“Monty Pytho n”，python继承了许多其他语言的特征，如ABC，Modula，LISP，以及Haskel，这些包括很高级的特征，如元类（metaclass），生成器，列表综合（list comprehension）。
但更多的程序员需要的仅仅是python的基本类型，如，列表，字典，字符串。
虽然，已经有13年的发展，目前的版本是2.3。
这反映了Guido慈善的独裁者设计哲学，以及开发组的精益求精。
他们努力增加新的内容，并保持向后的兼容性，当必要时，重新设计在以前发现有问题的地方。
2python设计Python语言被设计成易于使用，易于学习的动态脚本语言，这意味着用户不需要编译，交互式的方式可以让用户学习到许多执行层次。
Python的设计哲学，Tim Peter在The Zen of Python描述的最清晰，python程序员遵照这些哲学指导他们学习这门语言，帮助他们编写代码，以保持python的一贯风格。
3Python与GISPython提供了很多可能：与GIS系统集成、跨平台、容易与其他语言混合使用（C，C+ +，FORTRAN，Java）。
这意味着，python在多语言开发的系统里是最容易成功的。
因为各语言的设计，大规模应用的开发也是容易的。
许多处理分析GIS数据的包和工具已经被开发出来。
基本功能包括，操作shapefile，grid图像，以及更复杂的格式，如arcsde、web服务、数据库等。
矢量格式一个调用开源库shapelib（）的python包—pyshapelib--，可以处理shapefile文件。
可以从/software/pyshapelib上下载。
该包提供了访问shape的单个坐标点，访问DBF文件，以及简单的shape索引，如何操作shapefile原始的几何形状，或者通过DBF文件获取专门的记录。
另个调用开源库的包为OGR（/ogr/），可以用来处理多种矢量格式，包括MapInfo，ArcInfo coverage，PostGIS，Oracle Spatial，TIGER，SDTS，OPeND AP，DGN（Microstation DGN）格式。
OGR是空间数据提取库（GDAL）的一部分，可以下载GDAL整个包（/gdal-1.2.0win32.exe）。
使用python处理GRID数据GDAL可以处理arcinfo grid数据，还支持许多栅格数据，包括JPEG2000，BSP，US GS DEM，军事高程数据，ECW（经增强压缩小波处理的数据），GRASS（地理资源分析支持系统数据格式），TIFF/GeoTIFF，NetCDF（网络通用数据格式），ERDAS*.img，SDT S（空间数据转换标准数据）等。
该包的window版本可以从/gdal-1.2.0win32.exe网址下载。
许多其他格式这里就不一一列出。
GDAL合成了Numeric包，可以灵活的处理各种格式的图形代数操作来满足你的需要。
例如，可以写个程序驻留在一个WEB服务器上，下载OGC的数据，使用一些代数处理数据，发布图像道WEB浏览器。
一旦你有能力从数据显示脱离出来到数据处理时，处理能力会大大提高。
如，你想发现一个GRID的所有行，列单元的平均值，数据格式是arcinfo二进制格式的整数。
使用python的交互界面，首先输入GDAL库，然后定位arcinfo GRID（.adf）数据文件位置，用引号引上。
将GRID的内容传到Numeric矩阵，使用Numeric包的方法处理，下面为该过程的python代码：>>>import gdal>>>gd=gdal.gdal.Open(r’E:\gis\US_Elevation\usdem_2k\w001001.adf’) >>>.=gd.ReadAsArray()>>>avg=Numeric.average(Numeric.ravel(array))>>>avg-0.0071967281963325313投影开源代码库Proj.4的python封装包――py－projection――用于数据投影，可以从Ho bu GIS咨询网下载（(/index_html/software/pyprojection/）。
虽然该代码使用欧洲石油调查组织的代码系统，但用户可以定义自己的投影，使用原始参数简单的定义当前的投影，x，y坐标，调用一个方法变换到需要的投影，见下面代码。
import Projectionalbers=[“proj=aea”,“ellps=GRS80”,“datum=NAD83”,“lat_1=29.5”,“lat_2=45.5”,“lat_0=23.0”,“lon_0=-96.0”,“x_0=0.0”,“y_0=0.0”]p2=Projection.Projection(albers)print‘----------Albers--------------‘print‘Location:-93.00W,42.00N’print“Forward:“,p2.Forward(-93.00,42.00)print“Inverse:“,p2.Inverse(0.0,0.0)访问ArcSDE的脚本笔者开发了一个python包pySDE（/pysde）用来调用ESRI SDE C API函数。
几乎所有的SDE C API都能调用，pySDE是个开源代码，但需要一个S DE C API的许可，笔者开发pySDE的目的在于需要用脚本调用ARCSDE引擎，依赖脚本在UNIX平台上处理数据，而不需要ARCGIS。
PySDE有个专门的几何代数引擎用于管理脚本（删除一个表，清除日志文件，复制数据），以及许多数据操作脚本。
PySDE的另外一个优点在于python交互界面的直接性，可以实时看到命令的结果。
当搜索复杂的层次时非常节省时间。
当操作复杂的结构时，该工具能节省大量时间，如调用SDE C API。
web GIS与pythonPython非常适合web开发，比java，.NET更节省时间。
有许多python资源可以用作web开发，如zope（），一个应用web服务器；mapsever（mapserver. ），一个地图显示服务器，twisted（/products/download），一个网络协议层，其他web开发的GIS通用开源工具描述如下：web服务器Web服务使用简单对象访问协议（SOAP），XML远端程序调用（RPC），以及REST客户端在现今都很盛行。
WEB服务器容许你编码一个XML结构的请求到服务器，并将结果以X ML格式传回。
该构架允许你更容易的在系统中分离数据存储和管理比例从应用端。
Python提供许多web服务的工具，XML-RPC构建在语言中，许多SOAP，和REST代码库可以使用。
pyTerra一个很有用的WEB服务器是TerraService SOAP API，笔者开发一个软件包pyTerra （/pyTerra），可以容易的访问Microsoft TerraServer，例如，如果你想查询一个专门经纬度的数字正射四角照片的日期，一个方法是使用FGDC的元数据，使用ArcCatalog读取，当使用该方法时，比较呆板，不使用，如果你要查询1万到1万五个点的图像日期。
使用程序是唯一可行的办法。
幸运的是，TerraServer存储图像的获取时期到图像数据中，可以使用pyTerra调用WE B API可以快速的访问这些信息。
例如下面的例子，获取TerraServer.上DRG地图或DOQ 日期。
>>>from pyTS import TerraImage>>>from pyTS import pyTerra>>>apt=TerraImage.point(42.00,-93.00)>>>drg=pyTerra.GetAreaFromPt(apt,‘Topo’,’Scale64m’,1,1)>>>doq=pyTerra.GetAreaFromPt(apt,‘Photo’,’Scale64m’,1,1)>>>drg.Center.TileMeta.Capture‘1976-07-01T00:00:00.0000000-07:00’>>>doq.Center.TileMeta.Capture‘1994-04-18T00:00:00.0000000-07:00’从python的交互式窗口，可以看到DRG以及DOQ数据的日期是在1976－1994，这些字符可以转换成日期格式并存入数据库中，日期信息可以被捕捉，并写到图像上，使用PIL 包，python可以容易的与web结合，pyTerra工具可以完成你大部分的工作。