按照标签类别将多幅tif读取为.npz文件

在Python中，特别是在处理地理空间数据或图像分析时，我们可能会遇到需要将多个.tif文件按照某种标签分类并合并为.npy或.npz文件的情况。`tif`文件通常用于存储栅格数据，而`.npz`是一个NumPy专用的二进制文件格式，可以保存数组和其他数据结构。

首先，你需要安装一些必要的库，如`rasterio`, `numpy`, 和`scipy`：

pip install rasterio numpy scipy

然后，你可以编写一个脚本来遍历目录，按标签读取`.tif`文件，并将它们作为单个数组添加到`npz`文件中。这里是一个简单的示例：

import os
import glob
import numpy as np
from rasterio import.open

def read_tif_by_tag(directory, tag):
    tifs = glob.glob(os.path.join(directory, f'*_{tag}*.tif'))
    data = []
    for tif in tifs:
        with open(tif, 'r') as src:
            arr = src.read()
            data.append(arr)
    return np.concatenate(data)

# 假设你有目录'data'，并且所有的.tif文件都有形式'image_name_Tag.tif'
tag = 'your_tag'  # 替换为你实际的标签
data_per_tag = read_tif_by_tag('data', tag)

# 将所有数据打包成一个npz文件
np.savez_compressed(f'data_{tag}.npz', data=data_per_tag)