Python空间数据处理环境搭建

最新推荐文章于 2025-06-24 09:35:11 发布
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分类专栏： GIS # Python空间数据处理实战
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/theonegis/article/details/80089437
本文介绍了如何搭建Python空间数据处理环境，包括Conda的下载安装、虚拟环境的管理和常用空间数据处理库的安装。重点讲解了Conda创建、激活和退出虚拟环境的步骤，以及如何使用Conda和pip安装GDAL、fiona、rasterio等关键库。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Python空间数据处理环境搭建

作者：阿振

邮箱：tanzhenyugis@163.com

博客：https://blog.youkuaiyun.com/theonegis/article/details/80089375

修改时间：2018-04-26

优酷视频地址：http://v.youku.com/v_show/id_XMzU2NjAzMTk0NA==.html

Conda的下载和安装

什么是Conda? 官方定义：Package, dependency and environment management for any language—Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/ C++, FORTRAN

Conda就是一个虚拟环境和包（库）依赖管理工具

下载地址：Downloading conda

对于Windows版本的，确定Python版本和系统类型直接下载安装包进行安装

对于Linux和macOS系统，在Terminal中运行bash脚本进行安装即可。

Conda的使用

新建虚拟环境（

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Python 中空间数据的 10 个基本操作
gis收藏家的博客
04-26 1656
地球的每个部分都有其特定的坐标参考系统或 CRS，它可以最大限度地减少在 2D 平面上处理 3D（几乎）球面坐标（例如参考地球上的点的坐标）的误差。列表之间的交集可能是一个非常长的操作，该操作随着形状的复杂性而增长。在下面的代码中，我们给出了一个示例，说明如何在给定多边形。尽管这看起来似乎是一件微不足道的事情，但我经常面临的一个问题是提取几何图形的坐标并使用它们将其可视化。计算n个点列表的最近邻，意味着必须计算每个点到每个其他点的距离，这需要。在下面的示例中，我们绘制了意大利地区人口的空间分布。
python安装需要多大空间,安装python需要多大内存
2301_79533350的博客
12-21 1918
但有些比较老的库使用的是混合大小写，即首单词小写，之后每个单词第一个字母大写，其余小写。但现在，小写和下划线已成为规范。注意：单双引号效果同，但是为了有时候英文的需要，例如my='it's me'里面的缩写，程序会认为是变量而终止，所以最好用双引号my="it's me"对于and 如果前面的第一个条件为假，那么这个and前后两个条件组成的表达式 的计算结果就一定为假，第二个条件就不会被计算。# sqrt(x) 返回数字x的平方根，数字可以为负数，返回类型为实数，如math.sqrt(4)返回 2+0j。
Rasterio地理空间数据处理库安装指南
最新发布
gitblog_00877的博客
06-24 808
Rasterio地理空间数据处理库安装指南 前言 Rasterio是一个强大的Python库，专门用于处理地理空间栅格数据。作为GDAL库的Python接口封装，它提供了简洁高效的API来读写各种栅格数据格式。本文将详细介绍Rasterio的安装方法，帮助不同需求的用户顺利完成安装。 安装前的准备 在安装Rasterio之前，需要了解几个关键点： 依赖关系：Rasterio依赖于GDAL的C库(...
空间数据处理（python）
x**3
10-24 1103
这学期新开了一门python空间数据处理，开博客的主要目的是巩固自己所学。
python空间数据处理_基于Python语言的空间数据处理
weixin_27021789的博客
02-04 505
龙源期刊网 http://www.doczj.com/doc/7b0e0476172ded630a1cb662.html基于Python语言的空间数据处理作者：何丽娴甘淑陈应跃来源：《价值工程》2014年第36期摘要：随着GIS技术的快熟发展，海量空间数据高效、快速处理越来越受到重视。通过程序扩展设计来进行数据自动化处理是非常有用的。尤其是批量数据处理时是非常有用的。ArcGIS中的Model B...
python搭建编程环境有多大,Python编程环境搭建
weixin_39805734的博客
03-26 277
在开始学习Python之前，我们需要在计算机中创建一个适合自己计算机系统运行的编程环境。接下来，教大家如何在自己的电脑上面，下载Python安装包，以及搭建Python的编程环境，请往下看：对于不同的计算机操作系统，Python程序的安装包也上有区别的，首先需要确认自己计算机的操作系统类型，下面以Windows 10 操作系统为例，介绍如何查看自己使用计算机的操作系统类型。1、在桌面上找到“计算机...
Python安装与开发环境搭建
09-30
其次，Jupyter Notebook是一个重要的工具，它提供了一个基于网页的交互式编程环境，特别适合数据处理和可视化工作。通过命令行启动Jupyter Notebook，并在浏览器中编写和运行Python代码，可以让初学者更直观地理解和...
python环境搭建
jupiter_888的博客
12-31 1021
安装完成Python后，还可以使用一些集成开发环境（IDE）来方便地编写和运行Python代码，如PyCharm、Visual Studio Code等。以Visual Studio Code为例，需要先下载并安装（https://code.visualstudio.com/），然后在扩展商店中安装Python插件，这样就可以在Visual Studio Code中编写和调试Python程序了。
Python脚本运行环境搭建资源包.zip
11-18
Python标准库提供了大量内置模块和函数，这些模块覆盖了文件I/O、网络编程、数据处理等多个方面，使得开发者能够快速实现常见的功能。然而，除了标准库之外，Python还有一个庞大的第三方库生态系统。这些库可以用来...
大数据处理技术：Hadoop开发环境搭建
茜茜西西的博客
09-13 2440
（1）配置开发环境-JavaJDK的配置 （2）配置开发环境-Hadoop安装与伪分布式集群搭建 （3）HDFS系统初体验
什么是Shapefile文件？
苟冬新
11-30 6897
ESRI Shapefile（shp），或简称shapefile，是美国环境系统研究所公司（ESRI）开发的一种空间数据开放格式。目前，该文件格式已经成为了地理信息软件界的一个开放标准，这表明ESRI公司在全球的地理信息系统市场的重要性。Shapefile也是一种重要的交换格式，它能够在ESRI与其他公司的产品之间进行数据互操作。 Shapefile文件用于描述几何体对象：点，折线与多边形。例如，...
基于python的地理空间数据批量处理方法研究
06-14
随着地理信息的迅速发展,如何快速处理海量的地理空间数据,是提高地理信息服务的关键。Python语言与Arc GIS地理处理相结合,成为实现地理空间数据的批量处理快速有效的方法。文中说明了Python语言在地理空间数据处理的特点,并例举了批量定义投影、转换投影、数据裁切等空间数据批量处理的应用实例。
python空间数据处理_基于Python的空间数据批量处理方法
weixin_39769807的博客
02-04 313
第 34 卷 第 4 期 2011 年 8 月 测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆ SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY Vol． 34，No． 4 Aug． ，2011 收稿日期:2011 －04 －20 作者简介:彭海波( 1979 － ) ，男，湖南保靖人，工程师，硕士，2004 年毕业于中南大学大地测量学与测量工程专业，主要从事国土资源数据管理，数据库质量检...
视频教程-Python空间数据处理实战-Python
weixin_33339608的博客
05-28 552
Python空间数据处理实战 中国科学院大学博士毕业 研究方向为时空大数据...
python空间数据处理一些必备库的安装
SunStrongInChina的博客
09-04 1679
学python空间数据处理不一定要选课，哈哈哈 最近学校开了门python空间数据处理，感觉有不止1mol（1mol=6.02*10^23）人去上这门课，说句实在话，如果你知道椭球体投影和坐标那些东西，并系统地学过一门面向对象语言（不论它是C++,C#或者是java），并掌握了一些基础的数据结构知识，这门课你不用去上了。我个人猜测大家和我一样是更想要学分，并不是想学东西，因为你想学的东西的话，资源...
Python GeoPandas库：地理空间数据处理与可视化详解
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09-20 2175
更多Python学习内容：ipengtao.com随着地理信息系统（GIS）应用的日益广泛，如何高效处理和可视化地理空间数据成为许多开发者和研究人员关注的问题。Python 作为数据科学领域的强大工具，拥有许多处理地理数据的库，其中 GeoPandas 是一个非常重要的库。GeoPandas 将 Pandas 的强大功能扩展到地理空间数据领域，允许用户轻松进行空间操作、投影变换和地理数据的可视化。...
Python地理空间数据处理与分析实战指南
weixin_35750953的博客
05-19 811
简介：Python提供了一系列库，如GDAL、OSGeo、Fiona、Shapely、Geopandas和Rtree，以支持地理空间数据的管理与分析。本教程将演示如何利用这些工具处理从数据导入到空间查询的整个工作流。通过实际操作，如读取地理空间文件、进行几何操作、空间分析和可视化，学习者将掌握Python在地理空间数据处理领域的应用。教程内容还包括使用这些库进行数据清洗、合并、统计分析以及高效的空间查询，帮助学习者在实际问题中运用Python解决地理空间分析的挑战。
利用 Python 进行地理空间数据处理的工具
wjianwei666的专栏
10-21 248
本文介绍了九个常用的地理空间数据处理工具：GeoPandas、Fiona、Rasterio、Shapely、Pyproj、Descartes、Rtree、Geopy和Folium。这些工具分别适用于地理空间数据的读写、几何操作、坐标转换、地图绘制等方面。通过具体示例代码展示了如何使用这些工具来处理实际问题，从而帮助读者更好地理解和应用这些工具。
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