import arcpy # 输入参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) join_field = arcpy.GetParameterAsText(1) target_feature = arcpy.GetParameterAsText(2) target_field = arcpy.GetParameterAsText(3) area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 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' > '" + str(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 # 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[1]) cursor.updateRow(row) # 导出结果 arcpy.CopyFeatures_management(target_feature, arcpy.GetParameterAsText(5))运行错误:Traceback (most recent call last): File "D:\实验2\空间连接.py", line 14, in <module> File "c:\program files (x86)\arcgis\desktop10.2\arcpy\arcpy\analysis.py", line 84, in Select raise e ExecuteError: ERROR 000358: 无效的表达式 ''Shape_Area' > '600' 执行(Select)失败。 执行(fzzz)失败。请改正代码

时间: 2023-12-03 17:45:46 浏览: 53
错误提示是无效的表达式 ''Shape_Area' > '600',这意味着在选择语句中出现了问题。可以将选择语句修改为: ```python arcpy.Select_analysis("in_memory/spatial_join", "in_memory/selected_features", "\"Shape_Area\" > " + str(area_threshold)) ``` 注意,在选择语句中,应该使用双引号来引用 Shape_Area 字段名,并且不需要将阈值用单引号括起来。
相关问题

input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) join_field = arcpy.GetParameterAsText(1) target_feature = arcpy.GetParameterAsText(2) target_field = arcpy.GetParameterAsText(3) area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4)arcpy.CopyFeatures_management(target_feature, arcpy.GetParameterAsText(5))分别是什么意思

这段代码是用来获取工具参数并对数据进行复制的。具体解释如下: - `input_features`:一个要素类或要素图层,作为加入操作的输入要素。 - `join_field`:用来将输入要素与目标要素类/图层连接的字段。 - `target_feature`:要连接到输入要素的要素类或要素图层。 - `target_field`:用来将目标要素与输入要素连接的字段。 - `area_threshold`:指定连接的最小面积阈值(可选参数)。 - `arcpy.CopyFeatures_management(target_feature, arcpy.GetParameterAsText(5))`:将目标要素类或图层复制到输出要素类或图层中。`arcpy.GetParameterAsText(5)`是用来获取输出要素类的参数。 简而言之,这段代码是用来将两个要素类或图层连接起来,并将结果复制到输出要素类或图层中。

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" > " + str(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 # 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))运行错误SyntaxError: invalid syntax (空间连接.py, line 11) 执行(fzzz)失败。请改正代码

根据错误提示,问题出在第11行,可能是语法错误。可以检查一下第11行的代码,看看是否有语法错误。建议将第11行的双引号改成单引号,即将""Shape_Area" > " + str(area_threshold) 改成 ''Shape_Area' > ' + str(area_threshold),因为在Python中,字符串可以用单引号或双引号表示,但是不能混用。修改后的代码如下: 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' > " + str(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 # 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))
阅读全文

相关推荐

import arcpy # 获取参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) join_field = arcpy.GetParameterAsText(1) target_feature = arcpy.GetParameterAsText(2) target_field = arcpy.GetParameterAsText(3) area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 创建空间连接 join_result = arcpy.SpatialJoin_analysis(input_features, target_feature, "in_memory/spatial_join", "JOIN_ONE_TO_ONE", "KEEP_ALL", "", "INTERSECT") # 使用MakeFeatureLayer创建要素图层,并使用AddFieldDelimiters处理字段名称 join_layer = arcpy.management.MakeFeatureLayer(join_result, "join_layer").getOutput(0) join_field_name = arcpy.AddFieldDelimiters(join_layer, join_field) # 使用SelectLayerByAttribute选择重叠面积大于阈值的要素 arcpy.management.SelectLayerByAttribute(join_layer, "NEW_SELECTION", "Shape_Area > " + str(area_threshold)) # 使用SummaryStatistics工具进行面积求和 summary_table = arcpy.Statistics_analysis(join_layer, "in_memory/summary_table", [["Shape_Area", "SUM"]], join_field_name) # 使用TableToNumPyArray将结果转换为字典 sum_dict = {} with arcpy.da.TableToNumPyArray(summary_table, [join_field, "SUM_Shape_Area"]) as arr: for row in arr: sum_dict[row[0]] = row[1] # 使用UpdateCursor更新目标要素类的目标字段 with arcpy.da.UpdateCursor(target_feature, [target_field, join_field], sql_clause=(None, "ORDER BY OBJECTID"),) as cursor: for row in cursor: join_value = row[1] if join_value in sum_dict: area_sum = sum_dict[join_value] row[0] = area_sum cursor.updateRow(row) # 导出结果 output_feature = arcpy.GetParameterAsText(5) arcpy.CopyFeatures_management(target_feature, output_feature)运行错误:Traceback (most recent call last): File "D:\实验2\空间连接.py", line 25, in <module> AttributeError: __exit__ 执行(ccc)失败。请改正代码

import arcpy # 设置工具箱参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) # 输入要素图层 join_features = arcpy.GetParameterAsText(1) # 连接要素图层 output_features = arcpy.GetParameterAsText(2) # 输出要素图层 join_fields = arcpy.GetParameterAsText(3).split(';') # 连接要素图层中需要赋值的字段,用“;”隔开 area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 面积阈值,只有面积大于该值的要素才会被连接 # 创建空间连接对象 spatial_join = arcpy.SpatialJoin_analysis(target_features=input_features, join_features=join_features, out_feature_class=output_features, join_operation="JOIN_ONE_TO_MANY", join_type="KEEP_ALL", match_option="INTERSECT") # 根据面积阈值进行筛选 if len(area_threshold) > 0: arcpy.SelectLayerByAttribute_management(in_layer_or_view=spatial_join, where_clause="Shape_Area >= {}".format(area_threshold)) # 检查 SelectLayerByAttribute_management 函数的输入参数是否正确 desc = arcpy.Describe(spatial_join) if desc.dataType == 'FeatureClass': # 设置字段映射 field_mapping = arcpy.FieldMappings() for field in join_fields: field_map = arcpy.FieldMap() field_map.addInputField(spatial_join, field) output_field = field_map.outputField output_field.name = "{}_{}".format(join_features, field) field_map.outputField = output_field field_mapping.addFieldMap(field_map) # 对要素进行赋值 arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(spatial_join, output_features, "", field_mapping) else: arcpy.AddError("SelectLayerByAttribute_management 函数的输入参数不是要素图层。")运行错误:IndentationError: unexpected indent (空间连接.py, line 12) 执行(空间连接多对一)失败。请改正代码

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))运行出现错误Traceback (most recent call last): File "D:\实验2\空间连接.py", line 13, in <module> File "c:\program files (x86)\arcgis\desktop10.2\arcpy\arcpy\analysis.py", line 84, in Select raise e ExecuteError: ERROR 000358: 无效的表达式 Shape_Area > 600 执行(Select)失败。 执行(fzzz)失败。,请改正代码

最新推荐

recommend-type

基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码(高分大作业)

基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码(高分大作业)个人经导师指导并认可通过的98分大作业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。 基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码(高分大作业)个人经导师指导并认可通过的98分大作业设计项目,基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码(高分大作业)主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。 基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码(高分大作业)个人经导师指导并认可通过的98分大作业设计项目,基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码(高分大作业)主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码(高分大作业)个人经导师指导并认可通过的98分大作业设计项目,基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目源码(高分大作业)主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。基于LSTM神经网络模型的日志异常检测项目
recommend-type

51单片机UART串口重定向(printf)串口打印

51单片机UART串口重定向(printf)串口打印
recommend-type

【创新未发表】基于白鹭群优化算法ESOA-Kmean-Transformer-GRU实现负荷预测附Matlab代码.rar

1.版本:matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 替换数据可以直接使用,注释清楚,适合新手
recommend-type

ptgame-master1.zip

ptgame-master1.zip
recommend-type

AI指令合集-5000字民间故事小说指令

内容概要:本文档详述了撰写高质量民间故事小说的方法和流程。从故事构思到具体实施,强调了如何创新地重新演绎传统文化故事,同时保持其精神内涵。文中不仅提供了具体的工作流指导,还包括了如何优化文案内容以提高阅读和分享率,确保每个故事都符合文化背景和道德规范。特别指出文案需口语化、富有趣味性和感染力,以吸引广泛受众。 适合人群:对撰写民间故事感兴趣的作家、创作者。 使用场景及目标:适用于希望提升民间故事写作技能的个人,旨在帮助他们创作出新颖、丰富且引人入胜的作品。特别是在社交媒体平台上,提高内容的质量和互动性。 其他说明:本文档还包含一个详细的样例故事《山神的诅咒》,用于展示如何应用提供的方法和技巧。整个写作流程分为多个步骤,每步结束前都需要用户确认,逐步完成最终作品。此外,文档强调了与用户的互动,鼓励他们在每个阶段提出反馈,以不断完善作品内容。
recommend-type

正整数数组验证库:确保值符合正整数规则

资源摘要信息:"validate.io-positive-integer-array是一个JavaScript库,用于验证一个值是否为正整数数组。该库可以通过npm包管理器进行安装,并且提供了在浏览器中使用的方案。" 该知识点主要涉及到以下几个方面: 1. JavaScript库的使用:validate.io-positive-integer-array是一个专门用于验证数据的JavaScript库,这是JavaScript编程中常见的应用场景。在JavaScript中,库是一个封装好的功能集合,可以很方便地在项目中使用。通过使用这些库,开发者可以节省大量的时间,不必从头开始编写相同的代码。 2. npm包管理器:npm是Node.js的包管理器,用于安装和管理项目依赖。validate.io-positive-integer-array可以通过npm命令"npm install validate.io-positive-integer-array"进行安装,非常方便快捷。这是现代JavaScript开发的重要工具,可以帮助开发者管理和维护项目中的依赖。 3. 浏览器端的使用:validate.io-positive-integer-array提供了在浏览器端使用的方案,这意味着开发者可以在前端项目中直接使用这个库。这使得在浏览器端进行数据验证变得更加方便。 4. 验证正整数数组:validate.io-positive-integer-array的主要功能是验证一个值是否为正整数数组。这是一个在数据处理中常见的需求,特别是在表单验证和数据清洗过程中。通过这个库,开发者可以轻松地进行这类验证,提高数据处理的效率和准确性。 5. 使用方法:validate.io-positive-integer-array提供了简单的使用方法。开发者只需要引入库,然后调用isValid函数并传入需要验证的值即可。返回的结果是一个布尔值,表示输入的值是否为正整数数组。这种简单的API设计使得库的使用变得非常容易上手。 6. 特殊情况处理:validate.io-positive-integer-array还考虑了特殊情况的处理,例如空数组。对于空数组,库会返回false,这帮助开发者避免在数据处理过程中出现错误。 总结来说,validate.io-positive-integer-array是一个功能实用、使用方便的JavaScript库,可以大大简化在JavaScript项目中进行正整数数组验证的工作。通过学习和使用这个库,开发者可以更加高效和准确地处理数据验证问题。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【损失函数与随机梯度下降】:探索学习率对损失函数的影响,实现高效模型训练

![【损失函数与随机梯度下降】:探索学习率对损失函数的影响,实现高效模型训练](https://img-blog.csdnimg.cn/20210619170251934.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNjc4MDA1,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 损失函数与随机梯度下降基础 在机器学习中,损失函数和随机梯度下降(SGD)是核心概念,它们共同决定着模型的训练过程和效果。本
recommend-type

在ADS软件中,如何选择并优化低噪声放大器的直流工作点以实现最佳性能?

在使用ADS软件进行低噪声放大器设计时,选择和优化直流工作点是至关重要的步骤,它直接关系到放大器的稳定性和性能指标。为了帮助你更有效地进行这一过程,推荐参考《ADS软件设计低噪声放大器:直流工作点选择与仿真技巧》,这将为你提供实用的设计技巧和优化方法。 参考资源链接:[ADS软件设计低噪声放大器:直流工作点选择与仿真技巧](https://wenku.csdn.net/doc/9867xzg0gw?spm=1055.2569.3001.10343) 直流工作点的选择应基于晶体管的直流特性,如I-V曲线,确保工作点处于晶体管的最佳线性区域内。在ADS中,你首先需要建立一个包含晶体管和偏置网络
recommend-type

系统移植工具集:镜像、工具链及其他必备软件包

资源摘要信息:"系统移植文件包通常包含了操作系统的核心映像、编译和开发所需的工具链以及其他辅助工具,这些组件共同作用,使得开发者能够在新的硬件平台上部署和运行操作系统。" 系统移植文件包是软件开发和嵌入式系统设计中的一个重要概念。在进行系统移植时,开发者需要将操作系统从一个硬件平台转移到另一个硬件平台。这个过程不仅需要操作系统的系统镜像,还需要一系列工具来辅助整个移植过程。下面将详细说明标题和描述中提到的知识点。 **系统镜像** 系统镜像是操作系统的核心部分,它包含了操作系统启动、运行所需的所有必要文件和配置。在系统移植的语境中,系统镜像通常是指操作系统安装在特定硬件平台上的完整副本。例如,Linux系统镜像通常包含了内核(kernel)、系统库、应用程序、配置文件等。当进行系统移植时,开发者需要获取到适合目标硬件平台的系统镜像。 **工具链** 工具链是系统移植中的关键部分,它包括了一系列用于编译、链接和构建代码的工具。通常,工具链包括编译器(如GCC)、链接器、库文件和调试器等。在移植过程中,开发者使用工具链将源代码编译成适合新硬件平台的机器代码。例如,如果原平台使用ARM架构,而目标平台使用x86架构,则需要重新编译源代码,生成可以在x86平台上运行的二进制文件。 **其他工具** 除了系统镜像和工具链,系统移植文件包还可能包括其他辅助工具。这些工具可能包括: - 启动加载程序(Bootloader):负责初始化硬件设备,加载操作系统。 - 驱动程序:使得操作系统能够识别和管理硬件资源,如硬盘、显卡、网络适配器等。 - 配置工具:用于配置操作系统在新硬件上的运行参数。 - 系统测试工具:用于检测和验证移植后的操作系统是否能够正常运行。 **文件包** 文件包通常是指所有这些组件打包在一起的集合。这些文件可能以压缩包的形式存在,方便下载、存储和传输。文件包的名称列表中可能包含如下内容: - 操作系统特定版本的镜像文件。 - 工具链相关的可执行程序、库文件和配置文件。 - 启动加载程序的二进制代码。 - 驱动程序包。 - 配置和部署脚本。 - 文档说明,包括移植指南、版本说明和API文档等。 在进行系统移植时,开发者首先需要下载对应的文件包,解压后按照文档中的指导进行操作。在整个过程中,开发者需要具备一定的硬件知识和软件开发经验,以确保操作系统能够在新的硬件上正确安装和运行。 总结来说,系统移植文件包是将操作系统和相关工具打包在一起,以便于开发者能够在新硬件平台上进行系统部署。了解和掌握这些组件的使用方法和作用是进行系统移植工作的重要基础。