前言
数据来源于王法辉教授的GIS和数量方法,以后有空,我会利用python来实现里面的案例,这里向王法辉教授致敬。
绘制普查人口密度格局
使用属性查询提取区边界
import numpy as np
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import arcpy
from arcpy import env
plt.style.use('ggplot')#使用ggplot样式
%matplotlib inline#输出在线图片
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 替换sans-serif字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决坐标轴负数的负号显示问题
regions = gpd.GeoDataFrame.from_file('../Census.gdb',layer='County')
regions

BRTrt = regions[regions.NAMELSAD10=='East Baton Rouge Parish']
投影
BRTrt = BRTrt.to_crs('EPSG:26915')
BRTrt.crs

BRTrt.to_file('BRTrt.shp')
裁剪数据
Tract = gpd.GeoDataFrame.from_file('../Census.gdb',layer='Tract')
Tract = Tract.to_crs('EPSG:26915')
TractUtm = gpd.GeoDataFrame.from_file('TractUtm.shp')
BRTrtUtm = gpd.GeoDataFrame.from_file('BRTrt.shp')
# Set workspace env.workspace = r"MyProject" # Set local variables in_features = "TractUtm.shp" clip_features = "BRTrt.shp" out_f

本文通过Python详细解析了如何绘制和分析路易斯安那州巴吞鲁日市的人口密度格局,包括提取区边界、投影、裁剪数据、计算人口密度、生成同心环区并进行人口与密度的统计分析。
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