生成python代码,将栅格数据中大于0的赋值为1,小于0的赋值为-1
时间: 2023-06-09 18:07:18 浏览: 73
下面是用Python代码实现这个功能:
```python
grid = [[1, -2, 0], [3, 4, -5], [-6, 7, 8]]
new_grid = [[1 if x > 0 else -1 for x in row] for row in grid]
print(new_grid)
```
这段代码中,首先定义了一个二维数组`grid`,然后通过列表推导式生成一个新数组`new_grid`,并将其中大于0的数赋值为1,小于0的数赋值为-1。最后输出新数组`new_grid`的结果。
相关问题
用python生成代码,将一个有22个波段的栅格数据,每个波段值为-2且前后波段像元值为0的赋值为1。
可以使用Python中的GDAL库来读取和处理栅格数据。以下是一个示例代码,可以实现你的需求:
```python
from osgeo import gdal
# 打开栅格数据
dataset = gdal.Open('path/to/raster')
# 获取栅格数据的行列数和波段数
cols = dataset.RasterXSize
rows = dataset.RasterYSize
bands = dataset.RasterCount
# 读取栅格数据,将需要赋值为1的像元值赋值为-2
for i in range(1, bands+1):
band = dataset.GetRasterBand(i)
data = band.ReadAsArray()
for j in range(1, cols-1):
for k in range(1, rows-1):
if data[k, j] == -2 and (data[k, j-1] == 0 or data[k, j+1] == 0 or data[k-1, j] == 0 or data[k+1, j] == 0):
data[k, j] = 1
band.WriteArray(data)
# 关闭数据集
dataset = None
```
这段代码会打开一个名为 `path/to/raster` 的栅格数据,然后逐个波段读取像元值,将符合条件的像元值赋值为1,最后写回到原始数据中。请注意,这段代码只处理了前后波段像元值为0的情况,如果还有其他的条件需要判断,需要做相应的修改。
Python gdal 给栅格赋值地理坐标
使用Python GDAL库可以给栅格赋值地理坐标。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
from osgeo import gdal, osr
# 读取栅格数据
raster_path = 'path/to/raster.tif'
raster = gdal.Open(raster_path)
band = raster.GetRasterBand(1)
array = band.ReadAsArray()
# 获取地理参考信息
geo_transform = raster.GetGeoTransform()
proj = raster.GetProjection()
# 创建新的栅格文件
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
output_path = 'path/to/new_raster.tif'
old_cols, old_rows = array.shape
new_cols, new_rows = old_cols, old_rows
out_raster = driver.Create(output_path, new_cols, new_rows, 1, gdal.GDT_Float32)
# 设置地理坐标
out_raster.SetGeoTransform(geo_transform)
out_raster.SetProjection(proj)
# 将原始数据写入新的栅格文件
out_band = out_raster.GetRasterBand(1)
out_band.WriteArray(array)
# 关闭栅格文件
raster = None
out_raster = None
```
在上面的代码中,我们首先读取栅格数据并获取其地理参考信息。然后通过创建新的栅格文件,设置地理坐标和将原始数据写入新的栅格文件来给栅格赋值地理坐标。最后,我们关闭栅格文件。
需要注意的是,如果原始栅格数据没有地理参考信息,那么我们就不能为其赋值地理坐标。