ArcGIS中使用python实现:将面要素类的所有节点信息存储在属性表的字段中

本文介绍了两种方法在ArcGIS中使用Python处理面要素类的节点信息。第一种方法涉及使用字段计算器,但需要注意字段长度的设置以避免错误。第二种方法是通过独立的Python脚本来实现,对于调试和处理复杂情况更为便捷。

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总结两种方法实现:将面要素类的所有节点信息,按节点顺序存储在属性表的字段中

一种是使用字段计算器的python代码块,在网上找到了实现代码,但在运行中报如下错误,最后确定原因在于所添加的字段长度不够导致的:


首先需要通过add field添加一个string类型的字段,注意:字段长度必须足够大(如果面的节点很多),修改如下截图中Length值。


然后右键字段打开字段计算器,勾选显示代码块,如下截图所示:


代码块内容如下:

def MySub(feat):    
     partnum = 0
     #multipart feature
     partcount = feat.partCount
     pntcount = 0
     str=''
     # Enter while loop for each part in the feature (if a singlepart feature
     # this will occur only once)
     while partnum < partcount:
          part = feat.getPart(partnum)
          pnt = part.next()

          # Enter while loop for each vertex
          #
### 在ArcGIS中计算点的度中心性并将其导入属性表新增字段 为了实现这一目标,可以采用网络分析的方法来计算节点(即点要素)之间的连接关系,并基于这些连接关系计算度中心性。具体操作可以通过编写Python脚本来完成。 #### 准备工作 确保安装有NetworkX库以及拥有有效的ArcPy环境设置。如果尚未安装NetworkX,则可通过命令`pip install networkx`来进行安装[^1]。 #### 构建空间权重矩阵 首先需要构建表示各点之间相互作用的空间权重矩阵。这一步通常涉及到定义邻接标准——比如距离阈值内视为相连;也可以通过共享边界或其他地理关联条件作为判断依据。对于简单的度中心性的计算来说,最常用的方式就是设定一定范围内的其他点都被认为是当前点的一个邻居。 ```python import arcpy from collections import defaultdict import numpy as np import os workspace = r"path_to_your_workspace" arcpy.env.workspace = workspace point_feature_class = "your_point_feature_class.shp" # 创建字典存储每个ID对应的几何对象及其索引 id_geom_dict = {} with arcpy.da.SearchCursor(point_feature_class, ["OID@", "SHAPE@"]) as cursor: for row in cursor: id_geom_dict[row[0]] = {"geom":row[1], "index":len(id_geom_dict)} adjacency_matrix = np.zeros((len(id_geom_dict), len(id_geom_dict)), dtype=int) search_radius = 1000 # 设定搜索半径单位为米 for i, (oid_i, info_i) in enumerate(id_geom_dict.items()): geom_i = info_i["geom"] with arcpy.da.SearchCursor(point_feature_class, ["SHAPE@"], spatial_reference=geom_i.spatialReference) as cursor_j: for j, (_, geom_j) in enumerate(cursor_j): if geom_i.distanceTo(geom_j) <= search_radius and oid_i != list(id_geom_dict.keys())[j]: adjacency_matrix[i][j] = 1 print("Adjacency matrix created.") ``` 上述代码片段实现了根据给定点要素创建邻接矩阵的功能,其中`search_radius`变量用于指定两点间被认为是“相邻”的最大允许距离。这里假设输入的是Shapefile格式的数据集,并且已经指定了适当的工作区路径和文件名。 #### 使用NetworkX计算度中心性 接下来利用之前得到的邻接矩阵,在NetworkX框架下建立无向图模型,并据此求解各个顶点(对应于原始点特征)的度中心性得分: ```python import networkx as nx G = nx.from_numpy_array(adjacency_matrix) degree_centrality_scores = nx.degree_centrality(G).values() print(f"Degree centrality scores calculated: {list(degree_centrality_scores)}") ``` 此部分完成了从邻接矩阵转换成Graph结构的过程,并调用了内置函数`nx.degree_centrality()`来获得所有节点的度中心性指标。 #### 更新属性表 最后一步是要把这些新产生的数值加入到原有的Feature Class当中去。为此先要添加一个新的浮点型字段用来保存度中心性结果,再遍历每一个记录更新其相应位置上的值: ```python new_field_name = 'DegCentr' if not any(field.name == new_field_name for field in arcpy.ListFields(point_feature_class)): arcpy.AddField_management(in_table=point_feature_class, field_name=new_field_name, field_type="FLOAT") update_cursor = arcpy.UpdateCursor(point_feature_class) i = 0 for row in update_cursor: row.setValue(new_field_name, degree_centrality_scores[i]) update_cursor.updateRow(row) i += 1 del update_cursor print("Updated attribute table successfully.") ``` 这段代码检查是否存在名为`DegCentr`的新字段,如果没有则会自动添加之。之后借助Update Cursor迭代器逐条修改原有表格里的数据项,直至全部处理完毕为止。
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