arcpy.Merge_management如何使用

时间: 2024-06-14 11:08:13 浏览: 19
`arcpy.Merge_management`是ArcPy中的一个函数,用于将多个要素类(shapefile)合并成一个要素类。下面是一个使用`arcpy.Merge_management`的示例代码: ```python import arcpy import os # 设置输出路径和文件名 out_path = r"整合后文件路径" out_name = "Merged_intersection.shp" # 设置要合并的要素类路径 arcpy.env.workspace = r"需要整合的文件路径" shplist = arcpy.ListFeatureClasses('*.shp') # 合并要素类 arcpy.Merge_management(shplist, os.path.join(out_path, out_name)) print("done") ``` 在这个示例中,我们首先导入`arcpy`和`os`模块。然后,我们设置了输出路径和文件名。接下来,我们设置了要合并的要素类的路径,使用`arcpy.ListFeatureClasses`函数获取所有以`.shp`结尾的要素类。最后,我们使用`arcpy.Merge_management`函数将这些要素类合并成一个新的要素类,并将其保存到指定的输出路径中。
相关问题

arcpy.Merge_management

arcpy.Merge_management是一个ArcGIS的Python模块中的函数,用于合并多个图层或表。它可以将具有相同结构和字段的数据集合并为一个单一的数据集。合并的结果可以是一个新的数据集或者直接在原始数据上进行修改。你可以使用该函数来进行空间数据的合并或者属性表的合并。请问你想了解关于arcpy.Merge_management的哪方面的信息?

运行import arcpy # 定义输入图层和输出图层 input_layer = arcpy.GetParameterAsText(0) output_layer = arcpy.GetParameterAsText(1) # 定义合并条件 merge_field = arcpy.GetParameterAsText(2) # 要合并的字段名 merge_gap = arcpy.GetParameterAsText(3) # 相邻图斑面积差距 # 定义面积筛选条件 selection_field = arcpy.GetParameterAsText(4) # 用于筛选的字段名 selection_value = arcpy.GetParameterAsText(5) # 筛选条件 selection_area = float(arcpy.GetParameterAsText(6)) # 面积筛选阈值 # 进行面积筛选 arcpy.MakeFeatureLayer_management(input_layer, "layer", "{}='{}' AND SHAPE_AREA > {}".format(selection_field, selection_value, selection_area)) # 寻找相邻图斑 arcpy.PolygonNeighbors_analysis("layer", "neighbors", ["FID"]) # 定义合并列表 merge_list = [] # 进行合并 with arcpy.da.SearchCursor("neighbors", ['src_FID', 'nbr_FID', 'src_{}'.format(merge_field)]) as cursor: for row in cursor: if row[0] < row[1]: src_geom = arcpy.da.SearchCursor("layer", ["SHAPE@"], "FID={}".format(row[0])).next()[0] nbr_geom = arcpy.da.SearchCursor("layer", ["SHAPE@"], "FID={}".format(row[1])).next()[0] if src_geom.area < nbr_geom.area: src_geom, nbr_geom = nbr_geom, src_geom if src_geom.area - nbr_geom.area > merge_gap: merge_list.append(row[0]) merge_list.append(row[1]) arcpy.management.Dissolve("layer", output_layer, "{}".format(merge_field), None, "MULTI_PART", "DISSOLVE_LINES") # 删除被合并的图斑 with arcpy.da.UpdateCursor(output_layer, ['FID']) as cursor: for row in cursor: if row[0] in merge_list: cursor.deleteRow()时报错Traceback (most recent call last): File "D:\实验YY\新建文件夹 (2)\批量合并小图斑.py", line 13, in <module> File "c:\program files (x86)\arcgis\desktop10.2\arcpy\arcpy\analysis.py", line 984, in PolygonNeighbors raise e ExecuteError: 执行失败。参数无效。 ERROR 000732: 输入要素: 数据集 layer 不存在或不受支持 执行(PolygonNeighbors)失败。 执行(批量合并小图斑)失败。请改正代码

看起来你的代码中出错的地方在于第11行,你使用了一个不存在的数据集 "layer"。这可能是因为你在第10行中定义了一个名为 "layer" 的 feature layer,但是在第11行中你却使用了 "layer" 来作为输入数据集,这会导致程序无法找到相应的数据集。你可以尝试将第11行中的 "layer" 替换为 input_layer,这样应该就可以解决问题了。修改后的代码如下: ``` import arcpy # 定义输入图层和输出图层 input_layer = arcpy.GetParameterAsText(0) output_layer = arcpy.GetParameterAsText(1) # 定义合并条件 merge_field = arcpy.GetParameterAsText(2) # 要合并的字段名 merge_gap = arcpy.GetParameterAsText(3) # 相邻图斑面积差距 # 定义面积筛选条件 selection_field = arcpy.GetParameterAsText(4) # 用于筛选的字段名 selection_value = arcpy.GetParameterAsText(5) # 筛选条件 selection_area = float(arcpy.GetParameterAsText(6)) # 面积筛选阈值 # 进行面积筛选 arcpy.MakeFeatureLayer_management(input_layer, "layer", "{}='{}' AND SHAPE_AREA > {}".format(selection_field, selection_value, selection_area)) # 寻找相邻图斑 arcpy.PolygonNeighbors_analysis("layer", "neighbors", ["FID"]) # 定义合并列表 merge_list = [] # 进行合并 with arcpy.da.SearchCursor("neighbors", ['src_FID', 'nbr_FID', 'src_{}'.format(merge_field)]) as cursor: for row in cursor: if row[0] < row[1]: src_geom = arcpy.da.SearchCursor("layer", ["SHAPE@"], "FID={}".format(row[0])).next()[0] nbr_geom = arcpy.da.SearchCursor("layer", ["SHAPE@"], "FID={}".format(row[1])).next()[0] if src_geom.area < nbr_geom.area: src_geom, nbr_geom = nbr_geom, src_geom if src_geom.area - nbr_geom.area > merge_gap: merge_list.append(row[0]) merge_list.append(row[1]) arcpy.management.Dissolve("layer", output_layer, "{}".format(merge_field), None, "MULTI_PART", "DISSOLVE_LINES") # 删除被合并的图斑 with arcpy.da.UpdateCursor(output_layer, ['FID']) as cursor: for row in cursor: if row[0] in merge_list: cursor.deleteRow() ```

相关推荐

import arcpy# 定义输入图层和输出图层input_layer = arcpy.GetParameterAsText(0)output_layer = arcpy.GetParameterAsText(1)# 定义合并条件merge_field = arcpy.GetParameterAsText(2) # 要合并的字段名merge_gap = arcpy.GetParameterAsText(3) # 相邻图斑面积差距# 定义面积筛选条件selection_field = arcpy.GetParameterAsText(4) # 用于筛选的字段名selection_value = arcpy.GetParameterAsText(5) # 筛选条件selection_area = float(arcpy.GetParameterAsText(6)) # 面积筛选阈值# 进行面积筛选arcpy.MakeFeatureLayer_management(input_layer, "layer", "{}='{}' AND SHAPE_AREA > {}".format(selection_field, selection_value, selection_area))# 寻找相邻图斑arcpy.PolygonNeighbors_analysis("layer", "neighbors", ["FID"])# 定义合并列表merge_list = []# 进行合并with arcpy.da.SearchCursor("neighbors", ['src_FID', 'nbr_FID', 'src_{}'.format(merge_field)]) as cursor: for row in cursor: if row[0] < row[1]: src_geom = arcpy.da.SearchCursor("layer", ["SHAPE@"], "FID={}".format(row[0])).next()[0] nbr_geom = arcpy.da.SearchCursor("layer", ["SHAPE@"], "FID={}".format(row[1])).next()[0] if src_geom.area < nbr_geom.area: src_geom, nbr_geom = nbr_geom, src_geom if src_geom.area - nbr_geom.area > merge_gap: merge_list.append(row[0]) merge_list.append(row[1])arcpy.management.Dissolve("layer", output_layer, "{}".format(merge_field), None, "MULTI_PART", "DISSOLVE_LINES")# 删除被合并的图斑with arcpy.da.UpdateCursor(output_layer, ['FID']) as cursor: for row in cursor: if row[0] in merge_list: cursor.deleteRow()运行上面代码报错Traceback (most recent call last): File "D:\实验YY\新建文件夹 (2)\批量合并小图斑.py", line 13, in <module> File "c:\program files (x86)\arcgis\desktop10.2\arcpy\arcpy\analysis.py", line 984, in PolygonNeighbors raise e ExecuteError: 执行失败。参数无效。 ERROR 000732: 输入要素: 数据集 layer 不存在或不受支持 执行(PolygonNeighbors)失败。 执行(批量合并小图斑)失败。请改正代码

最新推荐

recommend-type

ArcGIS教程:删除重复的要素之---点

Arctoolbox\ data management tools\features \Features to points,生成打散后面的质心点。这样生成的点层,就达到了消除重复点的目的。 步骤 5:SpatialJoin 这一步,主要是把原始点层含的属性给带过来。可以...
recommend-type

地县级城市建设道路清扫保洁面积 道路清扫保洁面积道路机械化清扫保洁面积 省份 城市.xlsx

数据含省份、行政区划级别(细分省级、地级市、县级市)两个变量,便于多个角度的筛选与应用 数据年度:2002-2022 数据范围:全693个地级市、县级市、直辖市城市,含各省级的汇总tongji数据 数据文件包原始数据(由于多年度指标不同存在缺失值)、线性插值、回归填补三个版本,提供您参考使用。 其中,回归填补无缺失值。 填补说明: 线性插值。利用数据的线性趋势,对各年份中间的缺失部分进行填充,得到线性插值版数据,这也是学者最常用的插值方式。 回归填补。基于ARIMA模型,利用同一地区的时间序列数据,对缺失值进行预测填补。 包含的主要城市: 通州 石家庄 藁城 鹿泉 辛集 晋州 新乐 唐山 开平 遵化 迁安 秦皇岛 邯郸 武安 邢台 南宫 沙河 保定 涿州 定州 安国 高碑店 张家口 承德 沧州 泊头 任丘 黄骅 河间 廊坊 霸州 三河 衡水 冀州 深州 太原 古交 大同 阳泉 长治 潞城 晋城 高平 朔州 晋中 介休 运城 永济 .... 等693个地级市、县级市,含省级汇总 主要指标:
recommend-type

从网站上学习到了路由的一系列代码

今天的学习圆满了
recommend-type

基于AT89C51单片机的可手动定时控制的智能窗帘设计.zip-11

压缩包构造:程序、仿真、原理图、pcb、任务书、结构框图、流程图、开题文档、设计文档、元件清单、实物图、焊接注意事项、实物演示视频、运行图片、功能说明、使用前必读。 仿真构造:AT89C51,LCD液晶显示器,5功能按键,步进器,灯。 代码文档:代码1024行有注释;设计文档18819字。 功能介绍:系统具有手动、定时、光控、温控和湿度控制五种模式。在手动模式下,两个按钮可控制窗帘的开合;定时模式下,根据预设时间自动开合窗帘;光控模式下,当光照超过设定阈值时,窗帘自动开启;低于阈值时,窗帘自动关闭;温控模式下,当温度超过设定阈值时,窗帘自动开启;低于阈值时,窗帘自动关闭;湿度控制模式下,当湿度超过设定阈值时,窗帘自动开启;低于阈值时,窗帘自动关闭。按钮可用于调节阈值、选择模式、设置时间等。
recommend-type

基于嵌入式ARMLinux的播放器的设计与实现 word格式.doc

本文主要探讨了基于嵌入式ARM-Linux的播放器的设计与实现。在当前PC时代,随着嵌入式技术的快速发展,对高效、便携的多媒体设备的需求日益增长。作者首先深入剖析了ARM体系结构,特别是针对ARM9微处理器的特性,探讨了如何构建适用于嵌入式系统的嵌入式Linux操作系统。这个过程包括设置交叉编译环境,优化引导装载程序,成功移植了嵌入式Linux内核,并创建了适合S3C2410开发板的根文件系统。 在考虑到嵌入式系统硬件资源有限的特点,通常的PC机图形用户界面(GUI)无法直接应用。因此,作者选择了轻量级的Minigui作为研究对象,对其实体架构进行了研究,并将其移植到S3C2410开发板上,实现了嵌入式图形用户界面,使得系统具有简洁而易用的操作界面,提升了用户体验。 文章的核心部分是将通用媒体播放器Mplayer移植到S3C2410开发板上。针对嵌入式环境中的音频输出问题,作者针对性地解决了Mplayer播放音频时可能出现的不稳定性,实现了音乐和视频的无缝播放,打造了一个完整的嵌入式多媒体播放解决方案。 论文最后部分对整个项目进行了总结,强调了在嵌入式ARM-Linux平台上设计播放器所取得的成果,同时也指出了一些待改进和完善的方面,如系统性能优化、兼容性提升以及可能的扩展功能等。关键词包括嵌入式ARM-Linux、S3C2410芯片、Mplayer多媒体播放器、图形用户界面(GUI)以及Minigui等,这些都反映出本文研究的重点和领域。 通过这篇论文,读者不仅能了解到嵌入式系统与Linux平台结合的具体实践,还能学到如何在资源受限的环境中设计和优化多媒体播放器,为嵌入式技术在多媒体应用领域的进一步发展提供了有价值的经验和参考。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Python字符串为空判断的动手实践:通过示例掌握技巧

![Python字符串为空判断的动手实践:通过示例掌握技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/72f88d4fc1164d6c8b9c29d8ab5ed75c.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBASGFyYm9yIExhdQ==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. Python字符串为空判断的基础理论 字符串为空判断是Python编程中一项基本且重要的任务。它涉及检查字符串是否为空(不包含任何字符),这在
recommend-type

box-sizing: border-box;作用是?

`box-sizing: border-box;` 是 CSS 中的一个样式属性,它改变了元素的盒模型行为。默认情况下,浏览器会计算元素内容区域(content)、内边距(padding)和边框(border)的总尺寸,也就是所谓的"标准盒模型"。而当设置为 `box-sizing: border-box;` 后,元素的总宽度和高度会包括内容、内边距和边框的总空间,这样就使得开发者更容易控制元素的实际布局大小。 具体来说,这意味着: 1. 内容区域的宽度和高度不会因为添加内边距或边框而自动扩展。 2. 边框和内边距会从元素的总尺寸中减去,而不是从内容区域开始计算。
recommend-type

经典:大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf

本文主要探讨的是"经典:大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf",该研究专注于嵌入式指纹识别技术在实际应用中的设计和实现。嵌入式指纹识别系统因其独特的优势——无需外部设备支持,便能独立完成指纹识别任务,正逐渐成为现代安全领域的重要组成部分。 在技术背景部分,文章指出指纹的独特性(图案、断点和交叉点的独一无二性)使其在生物特征认证中具有很高的可靠性。指纹识别技术发展迅速,不仅应用于小型设备如手机或门禁系统,也扩展到大型数据库系统,如连接个人电脑的桌面应用。然而,桌面应用受限于必须连接到计算机的条件,嵌入式系统的出现则提供了更为灵活和便捷的解决方案。 为了实现嵌入式指纹识别,研究者首先构建了一个专门的开发平台。硬件方面,详细讨论了电源电路、复位电路以及JTAG调试接口电路的设计和实现,这些都是确保系统稳定运行的基础。在软件层面,重点研究了如何在ARM芯片上移植嵌入式操作系统uC/OS-II,这是一种实时操作系统,能够有效地处理指纹识别系统的实时任务。此外,还涉及到了嵌入式TCP/IP协议栈的开发,这是实现系统间通信的关键,使得系统能够将采集的指纹数据传输到远程服务器进行比对。 关键词包括:指纹识别、嵌入式系统、实时操作系统uC/OS-II、TCP/IP协议栈。这些关键词表明了论文的核心内容和研究焦点,即围绕着如何在嵌入式环境中高效、准确地实现指纹识别功能,以及与外部网络的无缝连接。 这篇论文不仅深入解析了嵌入式指纹识别系统的硬件架构和软件策略,而且还展示了如何通过结合嵌入式技术和先进操作系统来提升系统的性能和安全性,为未来嵌入式指纹识别技术的实际应用提供了有价值的研究成果。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依