用于 GIS 和制圖的 Python 庫
Python 庫是 GIS 中的終極擴展，因為其允許增強其核心功能。
通過使用 Python 庫，可打破 GIS 的模式，深入研究一些嚴肅的數據科學。Python 中有200 多個標準庫。但也有數以千計的第三方庫。
為什么要為 GIS 使用 Python 庫？
是否注意到 GIS 缺少需要它執行的一項功能，且沒有GIS 軟件可以做到這一切，Python 庫可以添加需要的額外功能。簡而言之，Python 庫是為了讓人的生活更輕松而編寫的代碼。開發人員已經為機器學習、報告、繪圖和 Python 中的幾乎所有內容編寫了開放庫。
如果想要這個額外的功能，可通過將這些庫導入 Python 腳本來利用。從這里，可調用不屬于核心 GIS 軟件的函數。
1.Arcpy
如果您使用Esri ArcGIS，那么可能熟悉ArcPy庫。ArcPy用于地理處理操作，它不僅用于空間分析，還用于數據轉換、管理和使用Esri ArcGIS制作地圖。
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2.Geopandas
Geopandas 就像熊貓遇到 GIS。但是，Geopandas 庫添加了一個地理組件，而不是直接的表格分析。對于覆蓋操作，Geopandas 使用 Fiona 和 Shapely，它們是它們自己的 Python 庫。
3.GDAL/OGR
GDAL/OGR庫用于在GIS格式和擴展之間進行轉換。QGIS、ArcGIS、ERDAS、ENVI和GRASS GIS以及幾乎所有的GIS 軟件都以某種方式使用它進行翻譯。目前，GDAL/OGR支持97個矢量和162個光柵驅動程序。
4.RSGISLib
RSGISLib庫是一套用于光柵處理和分析的遙感工具。如它對圖像進行分類、過濾和統計。我個人最喜歡的是基于對象的分割和分類模塊（GEOBIA）。
5.PyProj
PyProj庫的主要用途是其如何與空間參照系統一起工作，可通過一系列地理參考系統投影和轉換坐標。PyProj還可以對任何給定基準進行大地測量計算和距離計算。
用于數據科學的 Python 庫
數據科學從數據中提取見解，獲取數據并試圖理解，例如通過圖形繪制或使用機器學習。以下Python庫列表正好可以為您做到這一點。
6.NumPy
Numerical Python（NumPy 庫）獲取屬性表并將其放入結構化數組中。 一旦它處于結構化數組中，對于任何科學計算來說都會快得多。關于其優點之一是可以如何使用其他 Python 庫（如 SciPy） 進行繁重的統計操作。
7.Pandas
Pandas 庫在數據處理方面非常受歡迎。這不僅適用于統計學家，在 GIS 中也非常有用。計算性能是 Pandas 的關鍵，Pandas 的成功在于它的數據框架，數據框經過優化可用于處理大數據。經過優化，以至于達到 Microsoft Excel 甚至無法處理的程度。
8.Matplotlib
當處理數千個數據點時，有時更好將其全部繪制出來，輸入matplotlib，統計學家使用matplotlib庫進行可視化顯示，Matplotlib做到了這一切。它繪制圖形、圖表和地圖。即使有大數據，也能很好地處理數據。
9.Scikit
最近，機器學習一直是熱門話題，Scikit是一個支持機器學習的Python庫，內置于NumPy、SciPy和Matplotlib中。因此，如想進行任何數據挖掘、分類或ML預測，Scikit庫是一個不錯的選擇。
10.(正則表達式)Re
正則表達式 (Re) 是終極過濾工具，當想在表格中查找特定字符串時，這是您的首選庫，還可更進一步，如檢測、提取和替換為模式匹配。
11.ReportLab
ReportLab 是此列表中最令人滿意的庫之一。 這樣說的原因是 GIS 通常缺乏足夠的報告功能，尤其是如果想創建報告模板，它是一個極好的選擇。不知為什么 ReportLab 庫有些不受關注，感覺不應該是這樣。
12.Ipyleaflet
如果想創建交互式地圖，ipyleaflet 是 Jupyter notebook 和 Leaflet 的融合，可控制各種自定義設置，如加載底圖、geojson 和小部件，還提供了廣泛的地圖類型可供選擇，包括等值線、速度數據和并排視圖。
13.Folium
就像 ipyleaflet 一樣，Folium 允許利用leaflet 來構建交互式 *** 地圖，能夠在 Python 中操作數據，可使用領先的開源 JavaScript 庫對其進行可視化。
14.Geemap
Geemap 更適合使用 Google Earth Engine (GEE) 進行科學和數據分析。盡管任何人都可以使用這個 Python 庫，但科學家和研究人員專門將它用于探索 GEE 中數 PB 的衛星圖像目錄，以供其特定應用和遙感數據使用。
15.LiDAR
簡單地命名為 LiDAR Python Package，其目的是處理和 可視化光檢測和測距 (LiDAR) 數據。例如，包括從數字高程模型 (DEM) 數據中平滑、過濾和提取拓撲屬性的工具，雖沒看到與原始 LAS 文件的集成，但其可用于地形和水文分析。
來源：開源地理空間基金會中文分會
來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/10a1b
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