写一个运行于arcgis10.2.2工具箱python2.7的脚本代码:按属性选择数据导出

时间: 2024-02-01 15:15:21 浏览: 27
下面是一个简单的示例代码,用于按照属性选择数据并导出: ```python import arcpy # 设置工作空间 arcpy.env.workspace = r"C:\data" # 输入要素类 in_features = "input.shp" # 要筛选的字段和值 field = "FIELD_NAME" value = "FIELD_VALUE" # 创建查询表达式 query = "{} = '{}'".format(field, value) # 输出要素类 out_features = "output.shp" # 进行选择并导出 arcpy.Select_analysis(in_features, out_features, query) ``` 请注意,这是一个简单的示例,你需要根据你自己的数据和要求进行修改和调整。
相关问题

写一个运行于arcgis10.2.2工具箱python2.7的脚本代码:批量按查询表达式选择数据导出

以下是一个运行于 ArcGIS 10.2.2 工具箱 Python 2.7 的脚本代码,可以按查询表达式批量选择数据并导出。 ```python import arcpy # 设置工作空间 arcpy.env.workspace = r"C:\data\gis_data.gdb" # 定义查询表达式 expression = arcpy.GetParameterAsText(0) # 获取所有要素类 feature_classes = arcpy.ListFeatureClasses() # 循环处理所有要素类 for fc in feature_classes: # 构建要素集 feature_set = arcpy.FeatureSet() feature_set.load(fc) # 应用查询表达式 feature_set.setSelectionSet("NEW", expression) # 导出选择的要素 out_name = fc + "_selected" arcpy.CopyFeatures_management(feature_set, out_name) ``` 在工具箱中创建一个新的 Python 工具,并添加一个参数类型为查询表达式。将该脚本代码复制到工具的“脚本”标签页中,并保存工具。现在,您可以使用该工具来按查询表达式选择多个要素类并导出所选要素。

写一个运行于arcgis10.2.2工具箱python2.7的脚本代码:可按自定义字段属性选择数据导出

以下是一个示例代码,可以按照自定义字段属性选择数据并导出。 ```python # 引入必要的模块 import arcpy # 设置工作空间 arcpy.env.workspace = r"C:\data\mydata.gdb" # 输入要素类 input_fc = arcpy.GetParameterAsText(0) # 自定义字段名 field_name = arcpy.GetParameterAsText(1) # 自定义字段值 field_value = arcpy.GetParameterAsText(2) # 输出要素类路径 output_fc = arcpy.GetParameterAsText(3) # 构建查询语句 query = "{} = '{}'".format(field_name, field_value) # 选择要素 arcpy.Select_analysis(input_fc, output_fc, query) ``` 在使用时,需要在工具箱中创建一个新的工具,并添加四个参数: - 输入要素类(Feature Class) - 自定义字段名(String) - 自定义字段值(String) - 输出要素类路径(Feature Class) 其中第二、三个参数用于指定需要选择的数据,第四个参数用于指定输出路径。 在工具箱中运行该工具时,会弹出窗口让用户输入参数,输入完成后即可运行脚本并输出结果。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于Python的蓝桥杯竞赛平台的设计与实现

【作品名称】:基于Python的蓝桥杯竞赛平台的设计与实现 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】:基于Python的蓝桥杯竞赛平台的设计与实现
recommend-type

python实现基于深度学习TensorFlow框架的花朵识别项目源码.zip

python实现基于深度学习TensorFlow框架的花朵识别项目源码.zip
recommend-type

3-9.py

3-9
recommend-type

郊狼优化算法COA MATLAB源码, 应用案例为函数极值求解以及优化svm进行分类,代码注释详细,可结合自身需求进行应用

郊狼优化算法COA MATLAB源码, 应用案例为函数极值求解以及优化svm进行分类,代码注释详细,可结合自身需求进行应用
recommend-type

563563565+3859

5635356
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
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

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。