python批量求tif的均值

可以使用Python中的GDAL库来批量读取tif文件并计算均值。以下是一个示例代码：

from osgeo import gdal
import numpy as np
import glob

# 所有tif文件的路径
tif_files = glob.glob('/path/to/tif/files/*.tif')

# 计算所有tif文件的均值
mean_values = []

for tif_file in tif_files:
    # 打开tif文件
    ds = gdal.Open(tif_file)

    # 读取tif文件中的数据
    band = ds.GetRasterBand(1)
    data = band.ReadAsArray()

    # 计算均值
    mean_value = np.mean(data)

    mean_values.append(mean_value)

print(mean_values)

上述代码中，`glob`模块用于获取所有tif文件的路径，然后使用GDAL库打开每个tif文件并读取数据。最后，使用Numpy库计算每个tif文件的均值，并将其存储在一个列表中。

相关问题

使用python批量求tif均值，并将值保存到excel的指定行列

可以使用Python中的GDAL库来读取TIF文件，并计算其均值，然后使用openpyxl库将结果保存到Excel文件中。以下是一个实现示例：

from osgeo import gdal
from openpyxl import load_workbook

# 打开Excel文件并选择工作表
workbook = load_workbook(filename='example.xlsx')
worksheet = workbook['Sheet1']

# 循环处理每个TIF文件并计算均值
for i in range(1, 11):
    tif_file = f'file_{i}.tif'
    dataset = gdal.Open(tif_file)
    band = dataset.GetRasterBand(1)
    mean = band.ReadAsArray().mean()

    # 将结果保存到Excel文件中
    row = i + 1  # Excel行号从2开始
    column = 2   # Excel列号为B
    worksheet.cell(row=row, column=column, value=mean)

# 保存Excel文件
workbook.save(filename='example.xlsx')

上述示例代码假设TIF文件以`file_1.tif`、`file_2.tif`、`file_3.tif`等命名，并且Excel文件中已经有一个名为`Sheet1`的工作表。在循环中，我们读取每个TIF文件并计算其均值，然后将结果保存到Excel文件中的第2列（即B列）中。最后，我们保存Excel文件并完成处理。

用python批量求tif文件的均值

你可以使用Python中的GDAL库来读取tif文件并计算其均值。以下是一个示例代码：

from osgeo import gdal

# 打开tif文件
ds = gdal.Open('your_tif_file.tif')

# 读取波段数据
band = ds.GetRasterBand(1)

# 计算均值
mean = band.ReadAsArray().mean()

print("均值为: ", mean)

你可以将上述代码放入一个循环中，以便批量计算多个tif文件的均值。