ArcGIS 中使用 NumPy 进行科学计算和数据处理

在 ArcGIS 中使用 NumPy NumPy 是一个用于在 Python 中进行科学计算的基础包，提供了执行复杂数学运算的途径。在 ArcGIS 中，NumPy 是一个非常重要的组件，自 9.2 版本以来已作为 ArcGIS 软件安装过程的一部分。 使用 NumPy 在 ArcGIS 中处理栅格数据 在 ArcGIS 中，NumPy 数组可以用于处理大型数组，许多现有 Python 函数都是为了处理 NumPy 数组而创建的。NumPy 数组是包含在 Python 的 SciPy 科学计算包中的最著名数组。使用 NumPy，可以高效地处理大型数组数据。 使用表和要素数据 在 ArcGIS 中，表和要素类可以使用数据访问 (arcpy.da) 模块中的函数转换为 NumPy 数组，也可以使用同样的函数从这些数组转换过来。要将 NumPy 数组转换为表和要素类，数组必须为结构化数组。结构化数组包括用来在 ArcGIS 表和要素类中将数据映射至字段的多个字段（或结构体）。 创建结构化 NumPy 数组 要创建结构化 NumPy 数组，可以使用 numpy.array 函数，并指定数组的数据类型。例如： ``` import numpy arr = numpy.array([(471316.383, 5000448.782), (470402.493, 5000049.216)], numpy.dtype([('X', '>f8'), ('Y', '>f8')])) ``` 这将创建一个结构化 NumPy 数组，其中包括两个字段 X 和 Y，分别对应于浮点数类型。 将 NumPy 数组转换为地理数据库要素类 要将 NumPy 数组转换为地理数据库要素类，可以使用 arcpy 模块。例如： ``` import arcpy import numpy out_fc = 'C:/data/texas.gdb/fd/pointlocations' arr = numpy.array([(1, (471316.3835861763, 5000448.782036674)), (2, (470402.49348005146, 5000049.216449278))], numpy.dtype([('idfield', numpy.int32), ('XY', '<f8', 2)])) ``` 这将创建一个 NumPy 数组，其中包括一个整数字段 idfield 和一个浮点数字段 XY。然后，可以使用 arcpy 模块将该数组转换为地理数据库要素类。 NumPy 在 ArcGIS 中的应用 NumPy 在 ArcGIS 中有广泛的应用，例如： * 数据处理：NumPy 可以高效地处理大型数组数据，例如栅格数据、点数据等。 * 科学计算：NumPy 提供了执行复杂数学运算的途径，例如矩阵运算、统计分析等。 * 数据分析：NumPy 可以用于数据分析，例如数据挖掘、机器学习等。 NumPy 是一个非常重要的组件在 ArcGIS 中，提供了高效的数据处理和科学计算能力。