arcpy读取fileGDB

可以使用以下代码读取fileGDB：

import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\data\file.gdb"
feature_classes = arcpy.ListFeatureClasses()
for fc in feature_classes:
print(fc)

这段代码将会列出fileGDB中的所有要素类。

相关问题

使用VS开发工具，基于arcpy和python语言从DB中读取图片并在VS中显示

要在 Visual Studio 中使用 arcpy 和 Python 从数据库中读取图片并显示，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已安装 ArcGIS Desktop，并且您的 Visual Studio 环境已配置为使用 ArcPy 模块。

2. 在 Visual Studio 中创建一个新的 Python 项目。

3. 在项目中引入 arcpy 模块：

   import arcpy

4. 使用 arcpy 建立与数据库的连接。根据您的数据库类型（如 File Geodatabase、Enterprise Geodatabase 等），选择适当的连接方法。以下是一个示例用于连接 File Geodatabase 的代码：

   arcpy.env.workspace = r'C:\path\to\your\geodatabase.gdb'

5. 构建 SQL 查询以从数据库中选择图片数据。假设您的表名为 "Images"，包含一个 "ImageData" 列和一个 "ImageID" 列，并且要读取特定的 "image_id" 图片。以下是一个示例查询代码：

   image_id = 'your_image_id'
   query = "ImageID = '{}'".format(image_id)
   image_data = arcpy.da.SearchCursor("Images", "ImageData", query).next()[0]

6. 获取图像数据后，可以将其保存到本地文件并在 Visual Studio 中显示。以下是一个示例代码片段：

   # 保存图像到本地文件
   image_path = r'C:\path\to\save\image.jpg'
   with open(image_path, 'wb') as image_file:
       image_file.write(image_data.tobytes())

   # 在 Visual Studio 中显示图像
   import matplotlib.pyplot as plt
   import matplotlib.image as mpimg

   img = mpimg.imread(image_path)
   imgplot = plt.imshow(img)
   plt.show()

请注意，上述步骤中的示例代码是基于 File Geodatabase 和通过 arcpy.da.SearchCursor 实现的。如果您的数据库类型不同，或者使用不同的查询方法，请根据您的情况进行相应调整。同样，您也可以使用其他图像处理库（如 PIL、OpenCV）来替代 matplotlib 在 Visual Studio 中显示图像。

import arcpy import os import pandas as pd arcpy.env.workspace = "D:/reptile/" # 设置输入地理数据库路径，根据需要替换 tif_file_path = "D:/reptile/mask_reptiles.gdb/" clip_file_path = "D:/reptile/reptile_raster_clip/" shp_file_name = "D:/reptile/mammal25/mammal25km.shp" arcpy.env.workspace = tif_file_path excel_file = "D:/reptile/reptile_threated_list.xlsx" df = pd.read_excel(excel_file) name_list = df['scientificName'].tolist() raster_names = [raster for raster in arcpy.ListRasters("*", "TIF") if raster.split(".tif")[0] in name_list] for raster in raster_names: key_name = os.path.splitext(raster)[0] + ".tif" clip_file_name = os.path.join(clip_file_path, key_name) clip_file = ExtractByMask(tif_file, shp_file_name) clip_file.save(clip_file_name) for raster in raster_names: key_name = os.path.split(raster)[0] + ".tif" clip_file_name = os.path.join(clip_file_path, key_name) clip_file = ExtractByMask(tif_file, shp_file_name) clip_file.save(clip_file_name)

看起来您想要从地理数据库中读取栅格文件，并将其根据Excel中的物种列表进行批量处理，并将其转换为矢量多边形。不过，在您提供的代码中，有一些错误和缺失，我来给您进行修正和补充。

首先，您需要导入arcpy模块，并设置工作空间（workspace）为地理数据库路径。同时，您还需要指定栅格文件夹路径（tif_file_path）和矢量裁剪文件路径（clip_file_path）。另外，您需要读取Excel文件中的物种名称列表，并将其存储为一个列表对象（name_list）。

import arcpy
import os
import pandas as pd

# 设置工作空间
arcpy.env.workspace = "D:/reptile/"

# 设置栅格文件夹路径和矢量裁剪文件路径
tif_file_path = "D:/reptile/mask_reptiles.gdb/"
clip_file_path = "D:/reptile/reptile_raster_clip/"

# 读取Excel文件中的物种名称列表
excel_file = "D:/reptile/reptile_threated_list.xlsx"
df = pd.read_excel(excel_file)
name_list = df['scientificName'].tolist()

接下来，您需要使用arcpy.ListRasters()函数获取地理数据库中所有栅格文件的列表，并对于每一个栅格文件进行裁剪，并将裁剪结果存储到指定的文件夹中。这里需要注意的是，您需要根据栅格文件名称和物种名称进行匹配，以确保只裁剪出需要的栅格文件。

# 获取地理数据库中所有栅格文件的列表
raster_names = [raster for raster in arcpy.ListRasters("*", "TIF")]

# 对于每一个栅格文件，进行裁剪，并将裁剪结果存储到指定的文件夹中
for raster in raster_names:
    # 获取栅格文件名称
    raster_name = os.path.splitext(raster)[0]
    # 如果栅格文件名称在物种名称列表中，则进行裁剪
    if raster_name in name_list:
        # 设置裁剪文件名称和路径
        clip_file_name = os.path.join(clip_file_path, raster_name + ".shp")
        # 进行裁剪
        arcpy.Clip_management(raster, "#", clip_file_name, shp_file_name, "#", "ClippingGeometry")

最后，您需要将裁剪出的矢量多边形进行进一步处理，例如合并、转换为栅格等操作。这里需要根据具体的需求进行选择和处理。

# 对于每一个裁剪出的矢量多边形，进行进一步处理
for clip_file in arcpy.ListFeatureClasses("*", "POLYGON", clip_file_path):
    # 进行合并等进一步处理
    ...

需要注意的是，在裁剪和进一步处理过程中，您需要根据具体的需求和数据格式选择合适的arcpy函数。在实现过程中建议参考arcpy官方文档和相关教程，确保代码正确运行。