shapely.Polygon转换为numpy

Shapely是一个用于处理几何形状的Python库，而NumPy则是数据处理库，主要用于数组操作。如果你想将Shapely中的Polygon对象转换为NumPy数组，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，你需要创建一个Shapely Polygon对象，例如`polygon = shapely.geometry.Polygon([(x1, y1), (x2, y2), ...])`。

2. Shapely的Polygon对象有一个属性叫做`exterior`，它包含边界线的信息。你可以通过`np.array(polygon.exterior.coords)`获取边界点的坐标列表。这将返回一个二维数组，每一行代表一个点的(x, y)坐标。

import numpy as np
from shapely.geometry import Polygon

# 假设你有这样一个Polygon
polygon = Polygon([(0, 0), (1, 0), (1, 1), (0, 1)])

# 转换为numpy数组
points_array = np.array(polygon.exterior.coords)

请注意，这个数组实际上不是真正的NumPy数组，它是`numpy.ma.core.MaskedArray`类型，因为Polygon可能会有一些特殊的几何属性。如果你只是需要点坐标，可以使用`points_array[:, :2]`来提取纯坐标部分。

相关问题

python .shp转化为numpy

可以使用 `geopandas` 库加载 `.shp` 文件并将其转换为 `numpy` 数组。

以下是一个示例代码：

import geopandas as gpd
import numpy as np

# 读取 .shp 文件
gdf = gpd.read_file('path/to/your/file.shp')

# 将 geometry 列转换为 numpy 数组
arr = np.array(gdf.geometry.apply(lambda x: np.array(x.exterior.coords)).tolist())

print(arr)

其中 `exterior.coords` 返回的是 `shapely.geometry.Polygon` 对象的外部坐标序列。如果你的 `.shp` 文件中包含的是多边形，那么 `arr` 数组的每一行就是一个多边形的外部坐标序列。如果你的 `.shp` 文件中包含的是线或点，那么 `arr` 数组的每一行就是一个线段或点的坐标。

shapely_polygon = ShapelyPolygon(polygon) 在每个顶点之间平均长度增加10个顶点

在Shapely库中，`ShapelyPolygon`是一个用于处理几何形状的对象，它代表了一个二维多边形。如果你想在每个顶点之间添加10个新的等间距的顶点，并保持原有形状，你需要创建一个新的polygon对象，这通常涉及到计算每个现有顶点和相邻顶点之间的向量，然后在这个向量上均匀分布新增加的点。

这里有一个简单的例子，假设`polygon`是一个包含原始顶点的列表，我们可以通过循环和一些数学操作来实现：

import numpy as np
from shapely.geometry import Polygon

# 假设polygon是一个按顺序排列的顶点列表 [(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)]
shapely_polygon = Polygon(polygon)

# 获取每个顶点对的向量
edge_vectors = [shapely_polygon[i] - shapely_polygon[(i + 1) % len(shapely_polygon)] for i in range(len(shapely_polygon))]

# 计算每个向量的长度和新的顶点数
vector_lengths = [np.sqrt(vector_x**2 + vector_y**2) for vector_x, vector_y in edge_vectors]
new_vertices_per_edge = 10
total_new_vertices = sum(new_vertices_per_edge)

# 创建新的顶点并添加到原始顶点列表
new_polygon_points = [polygon[0]]
for i in range(total_new_vertices):
    for j, edge_vector in enumerate(edge_vectors):
        distance = vector_lengths[j] / (new_vertices_per_edge + 1) * i
        new_point = polygon[j] + distance * edge_vector
        new_polygon_points.append(new_point)

# 使用新的顶点构建新的ShapelyPolygon
new_polygon = Polygon(new_polygon_points)

new_shapely_polygon = ShapelyPolygon(new_polygon)

请注意，这个过程可能会生成非常复杂的形状，尤其是当原始形状本身就有许多顶点并且增殖比例较高时。