用python在arcgis中实现增加多个字段

时间: 2023-03-03 12:43:01 浏览: 68
要在ArcGIS中使用Python增加多个字段,可以使用`AddField_management()`函数。以下是一个示例代码,演示如何使用`AddField_management()`函数增加两个字段到一个要素类中: ```python import arcpy # 设置工作空间和要素类路径 arcpy.env.workspace = r"C:\data\my_geodatabase.gdb" fc = "my_feature_class" # 增加第一个字段 field_name1 = "New_Field1" field_type1 = "TEXT" arcpy.AddField_management(fc, field_name1, field_type1) # 增加第二个字段 field_name2 = "New_Field2" field_type2 = "DOUBLE" arcpy.AddField_management(fc, field_name2, field_type2) ``` 在上述代码中,`AddField_management()`函数用于增加新字段。`fc`变量包含要增加字段的要素类路径。`field_name1`和`field_name2`变量定义了要增加的两个字段的名称,`field_type1`和`field_type2`定义了这两个字段的数据类型。使用该代码,将在`my_feature_class`要素类中增加两个新字段,分别为名为`New_Field1`和`New_Field2`的文本和浮点型字段。
相关问题

用python在arcgis中对指定图层实现增加多个指定字段

### 回答1: 要使用 Python 在 ArcGIS 中对指定图层实现增加多个指定字段,可以使用 `AddField_management` 工具。该工具用于向指定的要素类或表中添加新字段。 以下是一个示例代码,可以向名为 `my_layer` 的图层中添加名为 `field1`、`field2` 和 `field3` 的三个新字段: ```python import arcpy # 设置工作空间 arcpy.env.workspace = "C:/data" # 要添加字段的图层名称 layer_name = "my_layer" # 添加字段列表 field_list = ["field1", "field2", "field3"] # 循环遍历字段列表,并向图层添加每个字段 for field in field_list: arcpy.AddField_management(layer_name, field, "TEXT", "", "", 50) ``` 在上面的代码中,首先将工作空间设置为数据所在的文件夹。然后,定义了要添加字段的图层名称和一个包含要添加的字段名称的列表。最后,使用 `AddField_management` 工具的 `for` 循环遍历列表,并向图层添加每个字段。在此示例中,所有新字段的数据类型都设置为“文本”,并且字符长度为50。根据需要,可以调整这些参数。 注意,为了使用此代码,需要安装并配置 ArcPy 模块,并且必须具有适当的 ArcGIS 许可证。 ### 回答2: 要在ArcGIS中使用Python对指定图层实现增加多个指定字段,可以使用arcpy模块和相应的函数。以下是一个简单的代码示例: ```python import arcpy # 设置工作空间 workspace = r"C:\path\to\your\workspace.gdb" arcpy.env.workspace = workspace # 指定要操作的图层和要添加的字段 layer_name = "your_layer" field_names = ["field1", "field2", "field3"] # 检查图层是否存在 if arcpy.Exists(layer_name): # 使用ListFields函数查看当前图层的字段 fields = arcpy.ListFields(layer_name) # 检查要添加的字段是否已经存在于图层中 existing_fields = [field.name for field in fields] new_fields = [field_name for field_name in field_names if field_name not in existing_fields] if new_fields: # 使用AddField函数逐个在图层中添加新字段 for new_field in new_fields: arcpy.AddField_management(layer_name, new_field, "TEXT", field_length=50) print("字段添加成功。") else: print("所有要添加的字段已经存在于图层中。") else: print("指定的图层不存在。请检查图层名称和工作空间路径是否正确。") ``` 以上代码首先设置了工作空间,然后指定了要操作的图层名称和要添加的字段列表。 然后,代码检查指定的图层是否存在,并使用ListFields函数获得当前图层的所有字段。 接着,代码检查要添加的字段是否已经存在于图层中,将不存在的字段加入到一个新列表中。 最后,代码使用AddField函数逐个在图层中添加新字段,字段类型设置为“TEXT”,字段长度设置为50。 如果所有要添加的字段都已经存在于图层中,则输出提示信息。 如果指定的图层不存在,则输出错误信息。 请注意,在运行代码之前,请将示例中的工作空间路径、图层名称和字段列表更改为您实际的路径和名称。此外,还可以根据需要修改字段类型和长度。 ### 回答3: 在ArcGIS中,可以使用Python的ArcPy模块来实现对指定图层增加多个指定字段的操作。下面是一个示例代码: ```python import arcpy # 指定要添加字段的图层路径 layer_path = r"C:\path\to\your\layer.shp" # 指定要添加的字段列表 fields = [ {'name': 'field1', 'type': 'TEXT'}, {'name': 'field2', 'type': 'DOUBLE'}, {'name': 'field3', 'type': 'LONG'} ] # 打开编辑会话 with arcpy.da.Editor(arcpy.env.workspace) as edit_session: # 打开图层 with arcpy.da.UpdateCursor(layer_path, ['shape@']) as cursor: # 在每个要素上迭代 for row in cursor: # 获取要素的几何信息 geometry = row[0] # 创建一个新的要素对象,并将几何信息赋值给新要素 new_feature = arcpy.Feature() # 将新要素添加到图层 cursor.insertRow([new_feature]) # 在图层中添加指定的字段 arcpy.management.AddFields(layer_path, fields) print("字段添加完成。") ``` 以上代码首先指定了要添加字段的图层路径和要添加的字段列表。然后,在编辑会话中打开图层,并在每个要素上迭代,创建一个新的要素对象,并将其添加到图层中。最后,使用`arcpy.management.AddFields()`函数在图层中添加指定的字段。

用python在arcgis中对指定图层实现增加多个不同类型的指定字段

在ArcGIS中,可以使用arcpy模块来编写Python脚本自动化地处理GIS数据。以下是一个示例脚本,用于在指定图层中增加多个不同类型的指定字段: ```python import arcpy # 设置工作空间和图层 arcpy.env.workspace = "C:/data" layer = "roads.shp" # 增加字符串类型的字段 arcpy.AddField_management(layer, "RoadName", "TEXT", field_length=50) # 增加整数类型的字段 arcpy.AddField_management(layer, "Lanes", "LONG") # 增加浮点类型的字段 arcpy.AddField_management(layer, "SpeedLimit", "DOUBLE") ``` 在这个脚本中,我们首先设置了工作空间和目标图层。然后,我们使用`AddField_management`函数增加了三个不同类型的字段。对于每个字段,我们指定了字段的名称、类型和长度(对于字符串类型的字段)或精度(对于浮点类型的字段)。 注意,在运行脚本之前,您需要在ArcGIS中打开Python窗口或Jupyter Notebook,并在其中运行`import arcpy`命令以导入arcpy模块。另外,需要将`C:/data`替换为您的工作空间路径,将`roads.shp`替换为您要处理的图层的名称。

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要在ArcGIS中使用Python为自定义图层添加多个自定义字段并指定字段类型,可以使用ArcPy模块。下面是一些基本步骤: 1. 首先,导入ArcPy模块并连接到要编辑的地理数据库: python import arcpy # 指定数据库连接文件的路径 workspace = r"C:\path\to\your\geodatabase.sde" # 连接到数据库 arcpy.env.workspace = workspace 2. 然后,使用AddField_management函数为自定义图层添加新字段。该函数需要指定以下参数: - in_table:要添加字段的图层名称。 - field_name:新字段的名称。 - field_type:新字段的类型。可以使用常见的字段类型(如TEXT、INTEGER、DOUBLE等)或者更详细的类型(如TEXT(50)、FLOAT(4,2)等)。 - field_precision:如果指定了更详细的字段类型,则需要指定字段的精度(即小数位数)。如果没有指定精度,则可以将此参数设置为0。 - field_scale:如果指定了更详细的字段类型,则需要指定字段的比例(即整数位数)。如果没有指定比例,则可以将此参数设置为0。 例如,下面的代码将在名为“my_layer”的图层中添加名为“my_text_field”的文本字段和名为“my_int_field”的整数字段: python # 添加文本字段 arcpy.AddField_management("my_layer", "my_text_field", "TEXT", field_length=50) # 添加整数字段 arcpy.AddField_management("my_layer", "my_int_field", "INTEGER") 3. 可以按照类似的方式添加其他字段。请注意,如果尝试为现有字段添加重复的字段名称,则会引发错误。可以使用字段管理器或Python代码删除现有字段。 4. 最后,使用Delete_management函数来清除任何临时要素图层: python # 删除临时要素图层 arcpy.Delete_management("in_memory") 请注意,这只是一个简单的例子。在实际使用中,您可能需要更复杂的代码来管理字段名称、数据类型和精度。
### 回答1: 在ArcGIS中使用Python追加数据通常涉及到使用ArcPy模块中的工具和函数。以下是一些基本的步骤来追加数据: 1. 导入所需的模块和函数: import arcpy from arcpy import env 2. 设置工作空间: env.workspace = "C:/data" 这里将工作空间设置为 "C:/data",也可以设置为 ArcGIS 中的任何路径。 3. 使用追加工具: arcpy.Append_management("input_table", "target_table", "NO_TEST") 这里 "input_table" 是要追加到 "target_table" 的表。 "NO_TEST" 参数指示追加工具不进行数据完整性检查,因此如果两个表的结构不完全匹配,则仍然可以执行追加操作。 还可以使用其他参数,例如 "SCHEMA_TYPE"、"FIELD_MAPPING" 等,以更精细地控制追加操作。 这是一个非常简单的示例,仅适用于将表追加到另一个表。在实际使用中,可能需要处理更复杂的情况,例如将数据追加到地理数据库或要素类中。可以使用 ArcPy 中的其他工具和函数来完成这些操作。 ### 回答2: 在ArcGIS中使用Python追加是指使用Python脚本进行数据追加操作。数据追加是指将一个数据集或表格的内容添加到另一个数据集或表格中。 在ArcGIS中使用Python进行数据追加的步骤如下: 1、首先,导入ArcPy模块,该模块提供了与ArcGIS进行交互的功能。 2、接下来,使用arcpy.Append_management()函数来执行数据追加操作。在函数中,需要指定要追加的源数据集和目标数据集,以及任何其他的追加选项。 3、可以使用变量来存储数据集的路径,以便在脚本中多次使用。 4、运行脚本并观察数据追加的结果。 例如,以下是一个简单的示例代码,用来在ArcGIS中使用Python追加数据: import arcpy # 指定源数据集和目标数据集的路径 source_data = "C:/data/source.gdb/source_featureclass" target_data = "C:/data/target.gdb/target_featureclass" # 执行数据追加操作 arcpy.Append_management(source_data, target_data, "NO_TEST") 在这个示例中,源数据集为C:/data/source.gdb文件夹中的source_featureclass要追加到目标数据集C:/data/target.gdb文件夹中的target_featureclass中,函数参数"NO_TEST"表示不进行数据匹配校验。 通过使用类似的代码,我们可以根据实际需求进行数据追加操作。在ArcGIS中使用Python进行数据追加可以提高工作效率和数据处理的自动化程度,为数据管理和分析提供便利。 ### 回答3: 在ArcGIS中使用Python追加数据可以通过arcpy模块实现。arcpy是ArcGIS提供的用于专业级地理信息系统分析和处理的Python模块。 首先,我们需要导入arcpy模块。可以使用以下代码行实现导入: import arcpy 然后,我们使用arcpy的Append_management函数来追加数据。这个函数接受输入数据和目标数据集作为参数,并将输入数据追加到目标数据集中。 下面是一个例子,假设我们要追加一个名为"points.shp"的点要素类到另一个名为"existing_data.gdb"的现有地理数据库中的"points"数据集中: # 定义输入和输出路径 input_data = "C:/data/points.shp" output_data = "C:/data/existing_data.gdb/points" # 使用Append_management函数进行追加 arcpy.Append_management(input_data, output_data) 在实际操作中,可以根据具体需求设置其他参数,例如使用field_mappings参数来定义字段映射,或使用schema_type参数来控制如何处理字段结构。 此外,如果要追加多个数据集,可以在Append_management函数中多次使用该函数进行追加,或者将所有数据集合并为一个数据集,再进行追加。 总之,ArcGIS中的Python追加数据是通过arcpy模块的Append_management函数来实现的。可以根据具体需求设置参数,实现数据的追加操作。
### 回答1: 您可以按照以下步骤在 ArcGIS 中批量修改图层字段别名: 1. 打开 ArcMap。 2. 在“目录”窗格中,找到您想要修改字段别名的图层。 3. 右键单击该图层,并选择“属性”。 4. 在“属性”对话框中,选择“字段”选项卡。 5. 在“字段”选项卡中,找到您想要修改别名的字段。 6. 单击字段名称旁边的“...”按钮,以打开“字段属性”对话框。 7. 在“字段属性”对话框中,找到“别名”文本框。 8. 输入您想要使用的新别名,然后单击“确定”。 9. 如果您想要修改更多字段别名,重复步骤5到8。 10. 在您完成所有需要修改的字段别名后,单击“确定”关闭“属性”对话框。 11. 如果您想要保存更改,选择“文件”菜单中的“保存”选项。 注意:这个过程会修改该图层的字段别名,而不是字段名称。如果您需要修改字段名称,您需要进行其他操作,例如创建新字段并将原始字段数据复制到新字段中。 ### 回答2: 在ArcGIS中,可以通过使用ArcPy和Python脚本来批量修改图层字段的别名。 首先,我们需要使用arcpy模块导入ArcGIS内置的Python库。然后,使用arcpy.env.workspace设置工作空间来存储要修改的图层。 接下来,我们可以使用arcpy.ListFeatureClasses()函数来获取工作空间中的所有要素类。可以使用一个循环来遍历每个要素类,并使用arcpy.Describe()函数获取每个要素类的字段列表。 然后,我们使用arcpy.AlterField_management函数来修改每个字段的别名。可以通过指定要素类的路径以及字段的名称来更新字段的别名。我们可以使用一个嵌套的循环来遍历每个要素类中的每个字段,并为每个字段设置新的别名。 最后,我们可以运行Python脚本,以实现批量修改图层字段别名的目的。运行脚本后,所有指定图层的字段别名将被批量更新。 下面是一个示例脚本示例: import arcpy # 设置工作空间 arcpy.env.workspace = "路径/到/工作空间" # 获取所有要素类 feature_classes = arcpy.ListFeatureClasses() # 遍历每个要素类 for fc in feature_classes: # 获取要素类的字段列表 fields = arcpy.ListFields(fc) # 遍历每个字段 for field in fields: # 修改字段别名 arcpy.AlterField_management(fc, field.name, new_alias) print("字段别名已成功更新!") 需要注意的是,你需要在代码中指定正确的工作空间路径,以及设置正确的字段别名。此外,为了运行脚本,你还需要安装ArcGIS Desktop并启动Python解释器。 希望以上回答对你有所帮助! ### 回答3: 在ArcGIS中,可以通过以下步骤批量修改图层字段别名: 1. 打开ArcMap软件,在“Catalog”窗口中选择要修改字段别名的图层。 2. 在主菜单中选择“属性”选项卡,然后选择“字段”选项。 3. 在“字段”对话框中,可以看到图层中的所有字段以及它们的属性,包括字段名称、类型和别名。 4. 选择要修改别名的字段,双击该字段,在“字段属性”对话框中将会显示该字段的详细信息。 5. 在“字段属性”对话框的左侧面板中选择“别名”选项。 6. 在“别名”栏中输入新的别名,然后点击“应用”按钮。 7. 重复步骤4到6,以修改其他字段的别名。 8. 修改完所有需要修改的字段的别名后,点击“确定”按钮保存修改。 通过上述步骤,你可以在ArcGIS中批量修改图层字段的别名。注意,修改字段别名并不影响字段的属性或数据内容,仅仅是为字段设置一个更加直观、易懂的名称,方便用户理解和操作图层数据。
好的,我了解了你的问题。你想要编写一个 ArcGIS Python 脚本,能够根据要素类(shp)的一个字段内容,将这个要素类拆分成多个要素类,对吗? 那么,你可以按照以下步骤来编写这个脚本: 1. 首先,导入必要的 Python 模块和 ArcGIS 模块,包括 arcpy 和 os 模块。 import arcpy import os 2. 定义输入要素类的路径和字段名称。 in_fc = r"path/to/input/feature/class.shp" split_field = "field_name" 3. 使用 arcpy.da.SearchCursor 函数遍历要素类中的每个要素,并根据指定字段的值创建一个字典,其中键为字段值,值为要素类中包含该字段值的所有要素的列表。 split_dict = {} with arcpy.da.SearchCursor(in_fc, [split_field]) as cursor: for row in cursor: if row[0] not in split_dict: split_dict[row[0]] = [] split_dict[row[0]].append(row) 4. 遍历字典中的每个键值对,使用 arcpy.CopyFeatures_management 函数将包含每个键值对所对应字段值的所有要素复制到一个新的要素类中。 out_folder = r"path/to/output/folder" for value, rows in split_dict.items(): out_name = "split_" + str(value) + ".shp" out_path = os.path.join(out_folder, out_name) arcpy.CopyFeatures_management(rows, out_path) 5. 完整的代码如下所示: import arcpy import os in_fc = r"path/to/input/feature/class.shp" split_field = "field_name" out_folder = r"path/to/output/folder" split_dict = {} with arcpy.da.SearchCursor(in_fc, [split_field]) as cursor: for row in cursor: if row[0] not in split_dict: split_dict[row[0]] = [] split_dict[row[0]].append(row) for value, rows in split_dict.items(): out_name = "split_" + str(value) + ".shp" out_path = os.path.join(out_folder, out_name) arcpy.CopyFeatures_management(rows, out_path) 这个脚本将会根据输入要素类的指定字段值,将要素类拆分成多个要素类,并将这些要素类保存到指定的输出文件夹中。
以下是使用ArcGIS 10.2.2工具箱脚本实现批量选择多个字段进行字段属性导出自定义表格,并添加边线单元格代码的步骤: 1. 打开ArcMap,并在Catalog面板中展开您的工作空间。 2. 创建一个新的Python脚本工具,并将其添加到工具箱中。 3. 编辑Python脚本,并导入所需的模块和库,例如arcpy、os和xlwt。 4. 定义输入参数,例如要素类或表格的路径和名称,以及要导出的字段列表。 5. 在脚本中,使用arcpy.MakeTableView_management函数创建一个表格视图。 6. 使用arcpy.TableToExcel_conversion函数将表格视图转换为Excel工作表。 7. 使用xlwt库打开Excel工作表,并使用所需的边线单元格代码进行格式化。 8. 将Excel工作表保存到输出目录中。 以下是一个示例脚本,用于批量选择多个字段进行字段属性导出自定义表格,并添加边线单元格代码: python import arcpy import os import xlwt # 定义输入参数 input_table = arcpy.GetParameterAsText(0) output_excel = arcpy.GetParameterAsText(1) field_list = arcpy.GetParameterAsText(2).split(";") # 创建表格视图 arcpy.MakeTableView_management(input_table, "table_view", "", "", field_list) # 导出表格视图到Excel arcpy.TableToExcel_conversion("table_view", output_excel) # 打开Excel文件并添加边线单元格代码 workbook = xlwt.Workbook(encoding="utf-8") worksheet = workbook.add_sheet("Sheet1") with open(output_excel, "wb") as file: for r, row in enumerate(worksheet.get_rows()): for c, col in enumerate(row): if r == 0: col.font.bold = True col.alignment.wrap = 1 col.alignment.horz = xlwt.Alignment.HORZ_CENTER col.alignment.vert = xlwt.Alignment.VERT_CENTER if r == 0 or c == 0: col.borders.bottom = xlwt.Borders.THIN col.borders.right = xlwt.Borders.THIN elif r == len(worksheet.get_rows()) - 1 or c == len(row) - 1: col.borders.top = xlwt.Borders.THIN col.borders.left = xlwt.Borders.THIN else: col.borders.top = xlwt.Borders.THIN col.borders.left = xlwt.Borders.THIN col.borders.bottom = xlwt.Borders.THIN col.borders.right = xlwt.Borders.THIN workbook.save(file) 注意:此示例脚本仅提供了基本的框架和代码示例,并未进行充分测试和验证。使用前请根据您的要求进行修改和优化。
在ArcGIS中批量处理管线可以使用arcpy模块中的函数和方法来实现。arcpy是ArcGIS的Python库,提供了许多用于处理地理数据的函数和工具。 首先,你需要导入arcpy模块,并加载需要处理的管线数据。可以使用arcpy的函数来读取和处理数据。例如,使用arcpy的FeatureClassToFeatureClass函数可以将一个要素类复制到另一个要素类。 接下来,你可以使用arcpy的函数和方法来对管线进行标注。根据你提供的引用\[3\],可以使用FindLabel函数来定义标注的逻辑。该函数根据流向字段的值来确定标注的方向,并返回相应的标注符号。 最后,你可以使用arcpy的函数和方法来批量处理管线。例如,可以使用arcpy的UpdateCursor函数来遍历每个管线要素,并根据需要更新标注字段的值。 如果你需要更详细的使用说明和示例,可以参考ArcGIS官方文档中的arcpy模块的帮助文档\[2\]。该文档提供了arcpy模块中各个函数和方法的详细说明和示例代码,可以帮助你更好地理解和使用arcpy来批量处理管线。 总结起来,批量处理ArcGIS中的管线可以通过使用arcpy模块中的函数和方法来实现。你可以使用arcpy来加载和处理管线数据,并使用适当的函数和方法来进行标注和其他处理操作。希望这些信息对你有帮助! #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Arcmap多次标注](https://blog.csdn.net/qq_42199091/article/details/112624694)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [arcpy管线数据处理小工具](https://blog.csdn.net/m0_37970224/article/details/119204884)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
下面是一个简单的 ArcGIS 工具箱脚本,可以实现你所描述的功能: python import arcpy # 定义工具箱参数 input_features = arcpy.Parameter( displayName="输入要素", name="input_features", datatype="GPFeatureLayer", parameterType="Required", direction="Input") overlay_features = arcpy.Parameter( displayName="叠加要素", name="overlay_features", datatype="GPFeatureLayer", parameterType="Required", direction="Input") overlay_area_threshold = arcpy.Parameter( displayName="叠加面积阈值", name="overlay_area_threshold", datatype="GPLong", parameterType="Required", direction="Input") output_feature_class = arcpy.Parameter( displayName="输出要素类", name="output_feature_class", datatype="DEFeatureClass", parameterType="Required", direction="Output") value_field = arcpy.Parameter( displayName="值字段", name="value_field", datatype="Field", parameterType="Required", direction="Input") # 设置参数属性 value_field.parameterDependencies = [overlay_features.name] # 定义工具函数 def process_overlay(input_features, overlay_features, overlay_area_threshold, output_feature_class, value_field): # 创建空间连接对象 spatial_ref = arcpy.Describe(input_features).spatialReference spatial_rel = "INTERSECT" join_type = "KEEP_ALL" field_mapping = arcpy.FieldMappings() for field in arcpy.ListFields(input_features): if field.name != value_field: field_mapping.addTable(input_features) fm = arcpy.FieldMap() fm.addInputField(input_features, field.name) field_mapping.addFieldMap(fm) join_operation = "JOIN_ONE_TO_MANY" match_option = "COMPLETELY_CONTAINS" search_radius = None distance_field_name = None join_data = arcpy.SpatialJoin_analysis( target_features=overlay_features, join_features=input_features, out_feature_class="in_memory/join_data", join_operation=join_operation, join_type=join_type, field_mapping=field_mapping, match_option=match_option, search_radius=search_radius, distance_field_name=distance_field_name) # 根据面积阈值选择叠加要素 overlay_sel = arcpy.SelectLayerByAttribute_management( join_data, "NEW_SELECTION", "{} >= {}".format(arcpy.Describe(join_data).shapeFieldName, overlay_area_threshold)) # 聚合值字段 value_dict = {} with arcpy.da.SearchCursor(overlay_sel, [arcpy.Describe(overlay_features).oidFieldName, value_field]) as cursor: for row in cursor: key = row[0] value = row[1] if key in value_dict: value_dict[key].append(value) else: value_dict[key] = [value] # 更新目标要素的值字段 with arcpy.da.UpdateCursor(input_features, [arcpy.Describe(input_features).oidFieldName, value_field]) as cursor: for row in cursor: key = row[0] if key in value_dict: values = value_dict[key] row[1] = "/".join(values) cursor.updateRow(row) # 导出结果 arcpy.CopyFeatures_management( input_features, output_feature_class, spatial_grid_1="0.001 DecimalDegrees", spatial_grid_2="0.001 DecimalDegrees", spatial_grid_3="0.001 DecimalDegrees") # 运行工具 if __name__ == '__main__': process_overlay( input_features.valueAsText, overlay_features.valueAsText, overlay_area_threshold.value, output_feature_class.valueAsText, value_field.valueAsText) 这个脚本包含了以下几个步骤: 1. 将输入要素和目标要素进行空间连接,得到连接要素。 2. 根据面积阈值选择连接要素中的图斑。 3. 聚合连接要素中每个图斑的值字段。 4. 将聚合后的值字段更新到目标要素中。 5. 导出最终结果。 你可以将这段代码保存为一个 .py 文件,然后在 ArcGIS 中创建一个新的工具箱,在其中添加一个 Python 工具,并将这个 .py 文件作为工具的脚本文件。然后,为工具箱中的参数设置正确的属性,就可以使用这个工具进行处理了。
以下是一个基本的ArcGIS工具箱脚本代码: python import arcpy # 输入参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) # 连接要素 join_field = arcpy.GetParameterAsText(1) # 连接字段 target_feature = arcpy.GetParameterAsText(2) # 目标要素 target_field = arcpy.GetParameterAsText(3) # 目标字段 area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 面积阈值 # 创建空间连接 arcpy.SpatialJoin_analysis(input_features, target_feature, "in_memory/spatial_join", "JOIN_ONE_TO_ONE", "KEEP_ALL", "", "INTERSECT") # 选择面积大于阈值的连接要素 arcpy.Select_analysis("in_memory/spatial_join", "in_memory/selected_features", "Shape_Area > " + area_threshold) # 统计相同连接字段值的面积总和 arcpy.Statistics_analysis("in_memory/selected_features", "in_memory/summarized_features", "Shape_Area SUM", join_field) # 创建字典,存储连接字段值和对应的面积总和 sum_dict = {} with arcpy.da.SearchCursor("in_memory/summarized_features", [join_field, "SUM_Shape_Area"]) as cursor: for row in cursor: sum_dict[row[0]] = row[1] # 更新目标要素中的字段值 with arcpy.da.UpdateCursor(target_feature, [target_field, join_field]) as cursor: for row in cursor: join_value = row[1] if join_value in sum_dict: area_sum = sum_dict[join_value] row[0] = str(area_sum) cursor.updateRow(row) # 导出结果 arcpy.CopyFeatures_management(target_feature, arcpy.GetParameterAsText(5)) 此代码实现的功能是,将连接要素中面积大于给定阈值的图斑利用空间连接与目标要素进行叠加,并将连接要素中相同连接字段值的面积总和赋值到目标要素中。如果多个连接要素相同字段值赋值到一个目标要素字段时,会用斜杠“/”进行分隔并赋值。最终导出结果。

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使用结构化语言约束指导安全强化学习Bharat Prakash1,Nicholas Waytowich2,Ashwinkumar Ganesan1,Tim Oates1,TinooshMohsenin11马里兰大学,巴尔的摩县(UMBC),2美国陆军研究实验室,摘要强化学习(RL)已经在解决复杂的顺序决策任务中取得了成功,当一个定义良好的奖励函数可用时。对于在现实世界中行动的代理,这些奖励函数需要非常仔细地设计,以确保代理以安全的方式行动。当这些智能体需要与人类互动并在这种环境中执行任务时,尤其如此。然而,手工制作这样的奖励函数通常需要专门的专业知识,并且很难随着任务复杂性而扩展。这导致了强化学习中长期存在的问题,即奖励稀疏性,其中稀疏或不明确的奖励函数会减慢学习过程,并导致次优策略和不安全行为。 更糟糕的是,对于RL代理必须执行的每个任务,通常需要调整或重新指定奖励函数。另一�

mac redis 的安装

以下是在Mac上安装Redis的步骤: 1. 打开终端并输入以下命令以安装Homebrew: ```shell /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" ``` 2. 安装Redis: ```shell brew install redis ``` 3. 启动Redis服务: ```shell brew services start redis ``` 4. 验证Redis是否已成功安装并正在运行: ```shell redis-cli ping

计算机应用基础Excel题库--.doc

计算机应用根底Excel题库 一.填空 1.Excel工作表的行坐标范围是〔 〕。 2.对数据清单中的数据进行排序时,可按某一字段进行排序,也可按多个字段进行排序 ,在按多个字段进行排序时称为〔 〕。 3.对数据清单中的数据进行排序时,对每一个字段还可以指定〔 〕。 4.Excel97共提供了3类运算符,即算术运算符.〔 〕 和字符运算符。 5.在Excel中有3种地址引用,即相对地址引用.绝对地址引用和混合地址引用。在公式. 函数.区域的指定及单元格的指定中,最常用的一种地址引用是〔 〕。 6.在Excel 工作表中,在某单元格的编辑区输入"〔20〕〞,单元格内将显示( ) 7.在Excel中用来计算平均值的函数是( )。 8.Excel中单元格中的文字是( 〕对齐,数字是( )对齐。 9.Excel2021工作表中,日期型数据"2008年12月21日"的正确输入形式是( )。 10.Excel中,文件的扩展名是( )。 11.在Excel工作表的单元格E5中有公式"=E3+$E$2",将其复制到F5,那么F5单元格中的 公式为( )。 12.在Excel中,可按需拆分窗口,一张工作表最多拆分为 ( )个窗口。 13.Excel中,单元格的引用包括绝对引用和( ) 引用。 中,函数可以使用预先定义好的语法对数据进行计算,一个函数包括两个局部,〔 〕和( )。 15.在Excel中,每一张工作表中共有( )〔行〕×256〔列〕个单元格。 16.在Excel工作表的某单元格内输入数字字符串"3997",正确的输入方式是〔 〕。 17.在Excel工作薄中,sheet1工作表第6行第F列单元格应表示为( )。 18.在Excel工作表中,单元格区域C3:E4所包含的单元格个数是( )。 19.如果单元格F5中输入的是=$D5,将其复制到D6中去,那么D6中的内容是〔 〕。 Excel中,每一张工作表中共有65536〔行〕×〔 〕〔列〕个单元格。 21.在Excel工作表中,单元格区域D2:E4所包含的单元格个数是( )。 22.Excel在默认情况下,单元格中的文本靠( )对齐,数字靠( )对齐。 23.修改公式时,选择要修改的单元格后,按( )键将其删除,然后再输入正确的公式内容即可完成修改。 24.( )是Excel中预定义的公式。函数 25.数据的筛选有两种方式:( )和〔 〕。 26.在创立分类汇总之前,应先对要分类汇总的数据进行( )。 27.某一单元格中公式表示为$A2,这属于( )引用。 28.Excel中的精确调整单元格行高可以通过〔 〕中的"行〞命令来完成调整。 29.在Excel工作簿中,同时选择多个相邻的工作表,可以在按住( )键的同时,依次单击各个工作表的标签。 30.在Excel中有3种地址引用,即相对地址引用、绝对地址引用和混合地址引用。在公式 、函数、区域的指定及单元格的指定中,最常用的一种地址引用是〔 〕。 31.对数据清单中的数据进行排序时,可按某一字段进行排序,也可按多个字段进行排序 ,在按多个字段进行排序时称为〔 〕。多重排序 32.Excel工作表的行坐标范围是( 〕。1-65536 二.单项选择题 1.Excel工作表中,最多有〔〕列。B A.65536 B.256 C.254 D.128 2.在单元格中输入数字字符串100083〔邮政编码〕时,应输入〔〕。C A.100083 B."100083〞 C. 100083   D.'100083 3.把单元格指针移到AZ1000的最简单方法是〔〕。C A.拖动滚动条 B.按+〈AZ1000〉键 C.在名称框输入AZ1000,并按回车键 D.先用+〈 〉键移到AZ列,再用+〈 〉键移到1000行 4.用〔〕,使该单元格显示0.3。D A.6/20 C.="6/20〞 B. "6/20〞 D.="6/20〞 5.一个Excel工作簿文件在第一次存盘时不必键入扩展名,Excel自动以〔B〕作为其扩展 名。 A. .WK1 B. .XLS C. .XCL D. .DOC 6.在Excel中,使用公式输入数据,一般在公式前需要加〔〕A A.= B.单引号 C.$ D.任意符号 7.在公式中输入"=$C1+E$1〞是〔〕C A.相对引用 B.绝对引用 C.混合引用 D.任意引用 8.以下序列中,不能直接利用自动填充快速输入的是〔 〕B A.星期一.星期二.星期三 .…… B.第一类.第二类.第三类.…… C.甲.乙.丙.…… D.Mon.Tue.Wed.…… 9.工作表中K16单元格中为公式"=F6×$D$4〞,在第3行处插入一行,那么插入后K7单元 格中的公式为〔 〕A A.=F7*$D$5 B.=F7*$D$4 C

基于PC机资源的分布式计算系统中相干任务求解方法及其优势

© 2014 Anatoly Kalyaev,Iakov Korovin.出版社:Elsevier B.V.由美国应用科学研究所负责选择和/或同行评审可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectAASRI Procedia 9(2014)131 - 1372014年AASRI电路与信号处理会议(CSP 2014)利用空闲PC机解决相干任务Anatoly Kalyaeva *,Iakov Korovina南方联邦大学多处理器计算系统科学研究所,2,塔甘罗格347922,俄罗斯摘要本文提出了一种基于PC机资源的分布式计算系统中相干任务求解的新方法。这些资源的参数是动态变化的,这使得它很难在分布式计算中的应用。该方法采用多智能体方法,通过智能体的主动控制,实现了分布式计算系统中个人计算机的有效利用,并通过智能体之间的交互,分散调度任务求解过程。为了解决每一个传入的连贯任务,系统的代理联合成社区,这使得它更容易调度和执行计算。该方法的主要优点是降低了分布式�