python .shp转化为numpy
时间: 2023-11-10 18:48:58 浏览: 58
可以使用 `geopandas` 库加载 `.shp` 文件并将其转换为 `numpy` 数组。
以下是一个示例代码:
```python
import geopandas as gpd
import numpy as np
# 读取 .shp 文件
gdf = gpd.read_file('path/to/your/file.shp')
# 将 geometry 列转换为 numpy 数组
arr = np.array(gdf.geometry.apply(lambda x: np.array(x.exterior.coords)).tolist())
print(arr)
```
其中 `exterior.coords` 返回的是 `shapely.geometry.Polygon` 对象的外部坐标序列。如果你的 `.shp` 文件中包含的是多边形,那么 `arr` 数组的每一行就是一个多边形的外部坐标序列。如果你的 `.shp` 文件中包含的是线或点,那么 `arr` 数组的每一行就是一个线段或点的坐标。
相关问题
用shapefile.Reader读取.shp,将.shp转化为numpy数组
可以使用Python的`shapefile`和`numpy`库来实现读取.shp文件并将其转化为numpy数组的操作。具体步骤如下:
1. 安装`shapefile`和`numpy`库
```
pip install pyshp
pip install numpy
```
2. 导入库
```python
import shapefile
import numpy as np
```
3. 读取.shp文件
```python
reader = shapefile.Reader("path/to/shapefile.shp")
```
4. 获取shapefile的所有记录
```python
records = reader.records()
```
5. 获取shapefile的所有几何对象
```python
shapes = reader.shapes()
```
6. 将几何对象转化为numpy数组
```python
arrays = []
for shape in shapes:
points = np.array(shape.points)
parts = shape.parts
if len(parts) == 1:
arrays.append(points)
else:
for i in range(len(parts)):
if i == len(parts)-1:
arrays.append(points[parts[i]:])
else:
arrays.append(points[parts[i]:parts[i+1]])
```
这里将几何对象中的所有点坐标都存储在了`arrays`列表中,每个元素都是一个numpy数组,表示一个多边形的点坐标。如果shapefile中包含多个多边形,则`arrays`列表中会有多个元素。
基于arcpy模块利用.shp裁剪.shp的python代码
可以使用arcpy模块中的Intersect_analysis()函数来实现.shp文件的裁剪。以下是一个示例代码,其中“input.shp”和“clip.shp”分别是要裁剪的原始文件和裁剪文件:
```python
import arcpy
# 设置工作空间
arcpy.env.workspace = r"C:\data"
# 输入文件和裁剪文件
input_file = "input.shp"
clip_file = "clip.shp"
# 输出文件名
output_file = "output.shp"
# 使用Intersect_analysis()函数进行裁剪
arcpy.Intersect_analysis([input_file, clip_file], output_file, "ALL", "", "INPUT")
```
在此代码中,使用Intersect_analysis()函数将输入文件和裁剪文件作为输入,将结果保存为输出文件。可以根据需要修改输出文件的名称和保存路径。