实验三 ARCGIS PYTHON脚本编程

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arcgis计算点坐标的python表达式

arcgis计算点坐标的python表达式在ArcGIS中，计算点坐标通常是通过在字段计算器或使用ArcPy（ArcGIS Python模块）中的脚本工具来实现。

以下是通过Python表达式计算点坐标的一般步骤和示例。

1.使用字段计算器：在ArcGIS中，可以通过字段计算器来执行简单的点坐标计算。

选择要计算的点坐标字段，右键点击该字段，选择“计算几何属性”或“计算字段”选项，然后在弹出的对话框中使用Python表达式。

2.ArcPy脚本工具：如果需要更复杂或批量的点坐标计算，可以使用ArcPy编写Python脚本。

这样可以灵活地处理多个要素类，执行更高级的计算，并将结果存储到新字段或新要素类中。

下面是一个简单的ArcPy示例，演示如何使用Python表达式计算点坐标：pythonimport arcpy# 设置工作空间和要素类arcpy.env.workspace =r"C:\Path\To\Your\Geodatabase.gdb"fc ="YourFeatureClass"# 添加两个新字段用于存储X和Y坐标arcpy.AddField_management(fc, "X_Coordinate", "DOUBLE")arcpy.AddField_management(fc, "Y_Coordinate", "DOUBLE")# 使用UpdateCursor遍历要素，并计算坐标with arcpy.da.UpdateCursor(fc, ["SHAPE@", "X_Coordinate", "Y_Coordin ate"]) as cursor:for row in cursor:# 获取点坐标point =row[0].centroidx_coord =point.Xy_coord =point.Y# 更新新字段row[1] =x_coordrow[2] =y_coord# 更新游标cursor.updateRow(row)在这个示例中，我们使用ArcPy的UpdateCursor遍历要素，并计算每个要素的中心点坐标。

arcgis常用python代码

arcgis常用python代码ArcGIS是一款常用的地理信息系统软件，通过使用Python代码可以对ArcGIS进行灵活的扩展和自定义。

本文将介绍一些常用的ArcGIS Python代码，以帮助读者更好地使用该软件。

1. 数据导入与导出ArcGIS中的数据可以以多种格式进行导入和导出，使用Python代码可以实现自动化的数据处理。

示例代码：```import arcpy# 导入Shapefile数据arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion("C:/data/input. shp", "C:/output.gdb", "output")# 导出数据为CSV文件arcpy.TableToTable_conversion("C:/data/input.gdb/input_tabl e", "C:/output", "output.csv")```2. 空间分析与操作ArcGIS提供了丰富的空间分析和操作功能，通过Python代码可以实现空间数据的查询、缓冲区分析、裁剪等操作。

示例代码：```import arcpy# 空间查询arcpy.SelectLayerByAttribute_management("input_layer", "NEW_SELECTION", "population > 1000000")# 缓冲区分析arcpy.Buffer_analysis("input_layer", "output_layer", "1000 Meters")# 裁剪arcpy.Clip_analysis("input_layer", "clip_layer", "output_layer")```3. 地图制图与可视化ArcGIS可以将空间数据制作成各种类型的地图，并进行符号化和标注。

arcgis python or用法

arcgis python or用法ArcGIS Python or（即ArcPy）是一款Python语言的库，可以与ArcGIS Desktop软件集成。

该工具可以让用户在Python环境中使用ArcGIS的功能，是许多GIS分析师和开发人员们进行日常工作的首选工具。

在本文中，我们将为您介绍如何使用ArcGIS Python or来完成GIS数据处理和分析。

1.安装ArcGIS Python or首先，您需要安装ArcGIS Desktop软件，并且需要选择“Python语言支持”选项，以确保安装了ArcPy库。

如果你已经安装了ArcGIS Desktop软件，但是还没有Python语言支持组件，您可以在ArcGIS的安装程序中重新进行选择，然后完成安装。

2.载入ArcPy模块打开Python IDE（如IDLE或PyCharm等），输入以下代码来载入ArcPy模块以及一些其他库：import arcpyimport osimport sysimport shutil3.建立工作空间接着，你需要设置你的工作空间，指定你要处理的GIS数据输入输出文件夹。

例如：arcpy.env.workspace = "C:/test/gis_files"arcpy.env.overwriteOutput = True4.数据处理与分析现在，你可以开始进行你的GIS数据处理与分析了。

例如，你可以编写代码执行以下操作：- 读取矢量或栅格数据- 进行空间分析和地理处理- 创建地图或GIS数据文件- 生成报告或输出文件以下是一个使用ArcGIS Python or进行类型更改的示例代码：# 转换点数据到线数据arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion("input_points.shp ", "output_lines.shp", "Polyline")5.清理临时文件如果你需要进行批处理操作，你需要在每个操作后清理输出文件和临时文件。

arcgis中获取要素数据集python语句

arcgis中获取要素数据集python语句标题：在ArcGIS中使用Python语句获取要素数据集的详细步骤在地理信息系统领域，ArcGIS是一款强大的工具，它提供了丰富的功能来处理和分析地理数据。

其中，Python作为一种流行的编程语言，被广泛应用于ArcGIS中进行数据操作和自动化任务。

本文将详细介绍如何在ArcGIS中使用Python语句来获取要素数据集。

首先，我们需要理解什么是要素数据集。

在ArcGIS中，要素数据集是一种用于存储地理特征（如点、线、面）的数据结构。

每个要素都包含几何形状（表示其地理位置）和属性（描述其特征）。

以下是在ArcGIS中使用Python语句获取要素数据集的步骤：1. 导入必要的模块：在开始编写Python代码之前，我们需要导入ArcGIS中的arcpy模块，这个模块包含了所有与GIS数据操作相关的函数和类。

pythonimport arcpy2. 设置工作空间：在ArcGIS中，工作空间是存储和访问数据的位置。

我们需要指定一个工作空间，以便找到我们要获取的要素数据集。

pythonworkspace = "C:/path/to/your/workspace"arcpy.env.workspace = workspace3. 列出数据集：我们可以使用arcpy.ListDatasets()函数来列出工作空间中的所有数据集。

pythondatasets = arcpy.ListDatasets()print(datasets)4. 获取要素数据集：在列出的数据集中，我们可以找到我们感兴趣的要素数据集。

假设我们想要获取名为"myFeatureDataset"的要素数据集，我们可以使用以下代码：pythonfeature_dataset = "myFeatureDataset"if feature_dataset in datasets:print("Found the feature dataset.")else:print("Feature dataset not found.")5. 列出要素类：一旦我们获取了要素数据集，我们就可以使用arcpy.ListFeatureClasses()函数来列出该数据集中的所有要素类。

arcgis中python字段逻辑判断

在ArcGIS 中，可以使用Python 脚本来对字段进行逻辑判断。

下面是一个简单的示例，演示如何在ArcGIS 中使用Python 脚本来进行字段逻辑判断：python# 导入arcpy 模块import arcpy# 设置要编辑的图层和字段名layer = "my_layer"field = "my_field"# 开始编辑操作arcpy.BeginEditing_management(layer)# 启用字段计算器arcpy.CalculateField_management(layer, field, "!my_field!", "PYTHON_9.3")# 结束编辑操作arcpy.ApplyEdits_management(layer)在上面的示例中，我们首先导入了arcpy 模块，然后设置了要编辑的图层和字段名。

接下来，我们使用arcpy.BeginEditing_management() 方法开始编辑操作。

然后，我们使用arcpy.CalculateField_management() 方法启用字段计算器，并指定要计算的字段名和计算表达式。

在本例中，我们使用了Python 代码"!my_field!" 来引用要计算的字段名。

最后，我们使用arcpy.ApplyEdits_management() 方法结束编辑操作。

在实际应用中，我们可以根据具体的需求编写更复杂的Python 代码来进行字段逻辑判断。

例如，我们可以使用if 语句来对字段值进行条件判断，并根据条件设置不同的值。

arcgis批量编号

arcgis批量编号摘要：1.ArCGIS批量编号概述2.批量编号方法一：使用Python脚本3.批量编号方法二：使用ArcPy4.批量编号方法三：使用Excel进行数据整理5.总结与建议正文：【1.ArCGIS批量编号概述】在ArCGIS中，批量编号对于大批量地理信息数据的管理和处理具有重要意义。

合理的编号方式可以提高数据检索、整理和分析的效率。

本文将介绍三种ArCGIS批量编号的方法，分别为使用Python脚本、ArcPy以及Excel进行数据整理。

【2.批量编号方法一：使用Python脚本】Python作为一种广泛应用于GIS领域的编程语言，可以轻松实现批量编号的功能。

以下是一个简单的Python脚本示例：```pythonimport arcpy# 设置工作空间和图层arcpy.env.workspace = "path/to/your/workspace"arcpy.overwriteOutput = True# 获取图层要素layer = arcpy.ListFeatureClasses()[0]# 创建一个空白的字典用于存储编号feature_dict = {}# 遍历图层要素with arcpy.da.SearchCursor(layer) as cursor:for row in cursor:# 设置编号规则，例如：序号+000index = row["OID"] % 1000feature_dict[row["OID"]] = index# 更新图层属性with arcpy.da.UpdateCursor(layer) as cursor:for row in cursor:row["ATTRIBUTE_1"] = feature_dict[row["OID"]]cursor.updateRow(row)print("批量编号完成！")```【3.批量编号方法二：使用ArcPy】ArcPy是ArCGIS的Python客户端，可以方便地实现批量编号功能。

基于arcgis的arcpy编程

基于arcgis的arcpy编程
ArcPy是一个Python站点包，用于与ArcGIS软件进行交互。

它提供了许多工具和函数，可以用于自动化地理信息系统 (GIS) 数据处理和分析。

使用ArcPy编程可以帮助用户完成许多GIS任务，从简单的地图制作到复杂的空间分析。

首先，ArcPy可以用于管理地理空间数据。

用户可以使用ArcPy 来创建、复制、移动和删除地理数据集，例如要素类、栅格数据集等。

此外，ArcPy还可以用于执行数据转换，例如投影转换、格式转换等。

其次，ArcPy还可以用于执行空间分析。

用户可以使用ArcPy 来执行缓冲区分析、叠加分析、空间查询等操作。

这些空间分析工具可以帮助用户更好地理解地理数据，并从中提取有用的信息。

此外，ArcPy还可以用于创建地图文档和图层文件。

用户可以使用ArcPy来自动化地图制作过程，包括添加图层、设置符号、创建布局等操作。

除此之外，ArcPy还可以与其他Python库和模块进行集成，例
如NumPy、Pandas等，从而扩展其功能并进行更复杂的数据处理和分析。

总之，ArcPy编程可以帮助用户自动化GIS任务，提高工作效率，同时还可以进行复杂的空间数据处理和分析。

希望以上回答能够全面地介绍了基于ArcGIS的ArcPy编程。

arcgis三分式标注表达式 python

arcgis三分式标注表达式pythonarcgis三分式标注表达式python是使用Python语言编写的一种用于ArcGIS软件的标注表达式。

ArcGIS是一款强大的地理信息系统（GIS）软件，可以用于地图制图、空间分析等各种GIS任务。

标注是地图中的一种重要元素，可以用于标示地理要素的属性信息。

在ArcGIS中，标注可以通过创建标注类来实现。

标注类定义了一些标注的属性和样式，如字体、颜色、位置等。

标注表达式是一种用于定义标注内容的方法，可以通过表达式来自定义标注的内容。

三分式标注表达式是一种在ArcGIS中常用的标注表达式，它包含三个部分：前缀、属性名和后缀。

前缀和后缀是用来修饰属性值的字符，属性名表示标注的属性来源。

通过这三个部分的组合，我们可以将地理要素的属性值以自定义的方式展示在地图上。

下面我们将一步一步回答有关arcgis三分式标注表达式python的问题。

1. 如何使用arcgis三分式标注表达式python？在ArcGIS中，我们可以使用Python语言编写标注表达式。

首先，我们需要在ArcGIS中创建一个标注类，并定义其属性和样式。

然后，通过选中标注类，进入标注类的属性设置界面，在表达式一栏中输入三分式标注表达式。

在表达式中，我们可以使用Python语言的字符串拼接功能，将前缀、属性名和后缀组合起来，并使用属性名来表示标注的属性来源。

最后，我们可以在地图制图或属性查询中应用这个标注类，从而实现自定义的标注展示。

2. 三分式标注表达式具体包含哪些内容？三分式标注表达式包含三个部分：前缀、属性名和后缀。

前缀是在属性值之前显示的字符，可以用于修饰标注的样式，如设置字体、颜色等。

属性名表示标注的属性来源，可以是地理要素的属性字段名或计算字段名。

后缀是在属性值之后显示的字符，也可以用于修饰标注的样式。

例如，如果我们想要在地图中标注河流的长度，并在属性值前加上“Length：”前缀和“km”后缀，那么三分式标注表达式可以写为：“'Length: ' + !Length! + ' km'”。

arcgis中python sum用法及代码示例

在ArcGIS中，可以使用Python的`sum()`函数来计算列表或数组的总和。

下面是一些示例代码，展示了如何在ArcGIS中使用`sum()`函数。

示例1：计算列表中元素的总和```pythonmy_list = [1, 2, 3, 4, 5]total_sum = sum(my_list)print(total_sum) # 输出结果: 15```示例2：计算数组中元素的总和```pythonimport arcpy# 创建一个包含数值的数组my_array = arcpy.Array([1, 2, 3, 4, 5])# 使用循环将数组中的元素添加到列表中my_list = []for value in my_array:my_list.append(value)# 计算列表中元素的总和total_sum = sum(my_list)print(total_sum) # 输出结果: 15```示例3：计算要素类字段值的总和```pythonimport arcpy# 输入要素类路径fc = "C:/data/my_features.shp"# 要计算总和的字段名称field_name = "population"# 使用 SearchCursor 迭代要素类并计算字段值的总和total_sum = sum(row[0] for row in arcpy.da.SearchCursor(fc, field_name))print(total_sum)```请注意，在这些示例中，我们假设你已经安装了ArcGIS软件并成功配置了Python环境。

另外，示例中的路径、字段名称等需要根据你的具体情况进行修改。

arcgis python 海岸线长度计算

在ArcGIS中，你可以使用Python脚本和ArcPy模块来计算海岸线的长度。

下面是一个基本的示例脚本，它首先定义了一个用于计算海岸线长度的方法，然后使用这个方法来计算特定区域内的海岸线长度。

请注意，这个脚本假设你已经有了一个表示海岸线的地理要素类，并且这个要素类已经被正确地投影和几何网络化。

python复制代码import arcpyfrom arcpy import env# Set environment settingsenv.workspace = "C:/data"# 你的工作路径# Set local variablesinFeature = "coastline"# 你的海岸线要素类# Calculate the length of the featurelength = arcpy.mapping.MapAlgebraExpressionToRaster(inFeature,"LENGTH")# Save the output rasterarcpy.CopyRaster_management(length, "coastline_length.tif")这个脚本的工作方式是，它首先定义了工作路径和工作空间。

然后，它设置了一个名为coastline的输入特征类，这个类应该包含你要计算长度的海岸线。

然后，它使用arcpy.mapping.MapAlgebraExpressionToRaster函数来计算海岸线的长度，并将结果保存为一个新的栅格文件。

你需要根据你的具体情况修改这个脚本，比如输入特征类的名称、工作路径等。

此外，如果你的海岸线数据是矢量格式而不是栅格格式，你可能需要先将它们转换为栅格格式，或者使用其他适合矢量数据的长度计算方法。

arcgis矢量相交代码python

arcgis矢量相交代码python以下是一个使用 Python 的 ArcGIS 矢量相交代码示例：```pythonimport arcpyimport os# 设置工作路径fold = r'D:\data\bb'if not os.path.exists(fold):os.makedirs(fold)# 打开覆盖写入arcpy.env.overwriteOutput = True# 设置文件名称A = r"D:\data\test.shp"B = fold + A[A.rfind("\\")-1:-4] + "B.shp"C = fold + A[A.rfind("\\")-1:-4] + "C.shp"D = fold + A[A.rfind("\\")-1:-4] + "D.shp"E = fold + A[A.rfind("\\")-1:-4] + "E.shp"G = fold + A[A.rfind("\\")-1:-4] + "G.shp"prob = fold + A[A.rfind("\\")-1:-4] + "H.shp"# 关闭结果加入图层arcpy.env.addOutputsToMap = False# 要素转线arcpy.FeatureToLine_management(A, B)# 要素转面arcpy.featureToPolygon_management(B, C)# 相交分析arcpy.Intersect_analysis((C, A), G)# 要素转点arcpy.FeatureToPoint_management(G, D)arcpy.FeatureToPoint_management(A, E)# 擦除分析arcpy.Erase_analysis(E, D, prob)# 添加字段问题类型arcpy.AddField_management(prob, "problem", "TEXT", "", "", 12) # 检查相交结果with arcpy.da.UpdateCursor(prob, "problem") as cursor:for row in cursor:row[0] = "相交"cursor.updateRow(row)del cursor```这段代码实现了。

arcgis中的python 合并shp代码

arcgis中的python 合并shp代码在ArcGIS 中，可以使用Python 编写脚本来合并多个Shapefile 文件。

ArcGIS 提供了ArcPy 模块，其中包含用于地理处理和空间数据操作的工具。

以下是一个简单的示例，演示如何使用ArcPy 合并多个Shapefile 文件。

```pythonimport arcpyfrom arcpy import env# 设置工作环境env.workspace = "C:/Your/Workspace/Path"# 输入Shapefile 文件列表input_shapefiles = ["file1.shp", "file2.shp", "file3.shp"]# 输出合并后的Shapefile 文件output_shapefile = "merged_shapefile.shp"# 使用Merge 工具合并Shapefile 文件arcpy.Merge_management(input_shapefiles, output_shapefile)print("Shapefiles merged successfully.")```请注意以下几点：1. 替换`C:/Your/Workspace/Path` 为你的工作空间路径，这是包含要合并Shapefile 文件的文件夹路径。

2. 将`["file1.shp", "file2.shp", "file3.shp"]` 替换为要合并的Shapefile 文件列表。

确保文件路径正确。

3. 将`merged_shapefile.shp` 替换为输出的合并后Shapefile 文件的名称。

这只是一个简单的示例，实际情况可能更复杂，具体操作可能取决于要处理的数据和需要满足的要求。

arcgis buffer python代码实现-概述说明以及解释

arcgis buffer python代码实现-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在地理信息系统（GIS）中，空间分析是一项重要的任务，其中包括诸如缓冲区分析（Buffer Analysis）等操作。

缓冲区分析是指在地理现象周围创建一个固定距离的区域，这个区域常用于描述对象的邻域或影响范围。

ArcGIS是一套功能强大的GIS软件，它提供了丰富的工具和函数用于进行各种空间分析操作。

本文将重点介绍如何使用ArcGIS和Python实现缓冲区分析功能。

Python作为一种流行的脚本语言，可以与ArcGIS软件紧密集成，通过编写Python代码来实现各种GIS操作。

本文将演示如何编写Python代码来创建缓冲区，并对缓冲区分析结果进行分析与讨论。

在正文部分，我们将先介绍ArcGIS和缓冲区分析的基本概念和原理。

然后，我们将重点关注使用Python编写的代码实现缓冲区分析的过程。

最后，我们将对实验结果进行分析和讨论，探讨缓冲区分析在实际应用中的意义和价值。

通过本文的学习，读者将具备使用ArcGIS和Python进行缓冲区分析的基础知识和技能。

对于从事地理信息分析和空间规划工作的人员来说，这将是一项非常实用的技能。

同时，对于对GIS技术感兴趣的读者，本文也能提供一个基于实例的学习模板，帮助他们更好地理解和应用GIS相关技术。

接下来，我们将在第二部分中介绍ArcGIS的基本知识和缓冲区分析的概述。

让我们开始这个令人兴奋的探索吧！1.2 文章结构文章结构部分内容：本文主要介绍了利用Python代码实现ArcGIS中的Buffer分析，并对结果进行分析与讨论。

文章分为引言、正文和结论三个部分。

1. 引言引言部分主要概述了本文的内容和目的。

首先介绍了ArcGIS的基本概念和功能，以及Buffer分析在GIS领域中的重要性和应用场景。

然后给出了本文的结构和主要目的，即通过编写Python代码实现ArcGIS 中的Buffer分析，并对其结果进行分析与讨论。

ArcGIS使用Python脚本进行地理处理

ArcGIS使⽤Python脚本进⾏地理处理⽂章⽬录Python是ArcGIS内置的脚本处理函数，可进⾏地图分析，数据处理，制图等功能。

脚本与我们熟悉的ModelBuilder或是ArcToolbox功能很类似，但是不同的地⽅有：低层次的处理任务只有脚本可以执⾏，如某些表格操作脚本可以使⽤更复杂的编程逻辑，如错误捕捉等脚本可以包裹其他软件，如Excel 或是 R程序脚本可以单独运⾏，实际上也需要安装ArcGIS脚本可以定时执⾏ArcPy的类ArcPy有很多类，其中⽐较重要的有：地图⾃动化arcpy.mapping地图代数arcpy.saArcPy的执⾏导⼊ArcPy的⽅式：整体导⼊：import arcpy按需导⼊：from arcpy import env# 推荐⽅式# 导⼊的模块、类、或是⽅法可以有别名，如# from arcpy import env as myEnv设置⼯作空间:每个任务的开始需要先设置⼯作空间import arcpyarcpy.env.workspace = "C:/Data"调⽤ArcPy中⽅法：调⽤ArcPy中⽅法的两种⽅式：1、 arcpy.<toolname_toolboxalias>() 如：import arcpyarcpy.env.workspace = "C:/Data"arcpy.Clip_analysis("streams.shp", "study.shp", "result.shp")2、 arcpy..() 如：import arcpyarcpy.env.workspace = "C:/Data"arcpy.analysis.Clip("streams.shp", "study.shp", "result.shp")ArcPy中包含所有ArcToolbox中⽅法，名称也与对应的⼯具名称对应，如Analysis Tools -> Extract -> clip对应的⽅法为：Clip_analysis注意调⽤函数时，如遇到⽆需填写的参数可⽤""或是"#" 占位获取ArcPy执⾏结果执⾏函数print arcpy.GetMesssages()ArcPy权限检查检查产品有：arcviewarceditorarcinfoengineenginegeodbarcserver检查产品可⽤性：print arcpy.CheckProduct("arcinfo")# AlreadyInitalized# AlreadyInitalized— 许可已经设置# Available—许可可⽤# Unavailable—许可不可⽤# NotLicensed—许可⽆效# Failed—系统出错检查产品信息：print arcpy.ProductInfo()# ArcInfo检查扩展：arcpy.CheckExtension("spatial")# availableArcPy获取空间数据信息判断是否存在数据集import arcpyprint = arcpy.Exists("C:/Data/streams.shp")arcpy.Exists() 中dataset是⼀个字符串，可是是windows可以识别的⽂件路劲，也可是是catalog中的路径。

arcgis python计算字段函数

arcgis python计算字段函数在ArcGIS 中，你可以使用Python 来编写一个脚本来计算字段。

这个脚本可以是一个函数，它接受字段的值作为输入，并返回一个新的值。

以下是一个简单的示例，演示如何使用Python 编写一个计算字段函数：def calculate_field(field_value):# 在这里编写你的计算逻辑# 例如，将字段值乘以2result = field_value * 2return result要使用这个函数，你需要将其嵌入到ArcGIS 的字段计算器中。

下面是一个示例，演示如何使用字段计算器调用这个函数：import arcpy# 定义要计算字段的图层和字段名layer = "my_layer"field_name = "my_field"# 调用字段计算器with arcpy.da.UpdateCursor(layer, [field_name]) as cursor:for row in cursor:# 调用计算字段函数，并将结果赋值给字段row[0] = calculate_field(row[0])cursor.updateRow(row)在这个示例中，我们首先导入了arcpy 模块。

然后，我们定义了要计算字段的图层和字段名。

接下来，我们使用arcpy.da.UpdateCursor 方法打开了一个更新游标，该游标用于迭代图层中的每一行数据。

在循环中，我们调用了calculate_field 函数，并将结果赋值给字段。

最后，我们使用cursor.updateRow 方法将更新后的行写回到图层中。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求编写更复杂的计算逻辑。

arcgis中Python脚本的使用【简明教程】

arcgis中Python脚本的使用【简明教程】[初学入门]ArcGIS中Python脚本的使用By：飞天小猪目录写在前面的话 (2)前言 (2)一、PYTHON语言基础 (3)1数学运算符 (3)2字符串操作 (4)3模块的使用（M ODULES） (5)4使用DEF构建函数 (6)5流程控制结构：I F，W HILE，F OR (7)6简单输入和输出 (9)二、ARCGIS&PYTHON (10)1如何创建地理处理对象（GEOPROCESSOR OBJECT） (10)2获取地理处理帮助 (11)2.1举例：如何使用Geoprocessor Programming Model中的Lists (11)3使用地理处理工具——T OOLBOXES和A LIASES (12)4在建模中使用脚本（S CRIPTS IN M ODEL B UILDER） (13) 5在P YTHON W IN里调试地理处理脚本 (19)5.1 调试选择和消息 (20)5.2PythonWin的调试工具 (21)5.3地理处理工具举例 (22)6使用描述（D ESCRIBE）和存在（E XISTS）获取数据信息 (22)6.1描述 (23)6.2存在（Exists） (24)6.3在循环中使用描述和存在 (24)7在P YTHON脚本中使用地图代数（M AP A LGEBRA） (27)8数据管理和指针（D ATA M ANAGEMENT AND C URSORS）(28)8.1数据管理（Data Management） (28)8.2指针（Cursors） (29)附录1：地理处理脚本中输入&输出方法指南 (32)附录2：其他 (33)写在前面的话一直想学习ArcGIS中的Python脚本，大四下半学期终于有了时间，可是想找到这么一本好的教材不容易。

茫茫互联网，终于找到了旧金山州立大学Jerry Davis教授的个人主页，对其中《Geoprocessing Scripts With Python》如获至宝，独乐乐不如众乐乐，现在将其教程翻译并结合自己的学习情况给出总结。

arcgis批量计算十进制度xy坐标python语句

arcgis批量计算十进制度xy坐标python语句（原创实用版3篇）目录（篇1）1.引言2.ArcGIS 批量计算十进制度 XY 坐标的方法3.Python 语句示例4.总结正文（篇1）【引言】ArcGIS 是一款功能强大的地理信息系统软件，它广泛应用于地理数据处理、分析和制图等领域。

在实际应用中，我们可能需要对大量的地理数据进行批量处理，如计算十进制度下的 XY 坐标。

本文将介绍如何使用Python 在 ArcGIS 中实现这一功能。

【ArcGIS 批量计算十进制度 XY 坐标的方法】在 ArcGIS 中，我们可以通过 Python 脚本实现对批量地理数据的XY 坐标计算。

这里，我们假设你已经安装了 ArcGIS，并且熟悉 Python 编程。

【Python 语句示例】以下是一个简单的 Python 语句示例，用于计算输入地理数据的 XY 坐标：```pythonimport arcpy# 定义输入图层和输出图层input_layer = "input_layer"output_layer = "output_layer"# 创建游标fields = ["OID@", "SHAPE@"]with arcpy.da.SearchCursor(input_layer, fields) as cursor: for row in cursor:# 获取几何形状geometry = row[1]# 计算 XY 坐标x, y = geometry.get_coords()# 更新输出图层with arcpy.da.UpdateCursor(output_layer, fields) as update_cursor:for update_row in update_cursor:update_row[0] = row[0]update_row[1] = "POINT(" + str(x) + "," + str(y) + ")"update_cursor.updateRow(update_row)# 如果需要，可以将上述代码保存为一个.py 文件，然后在 ArcGIS 中运行```【总结】通过以上示例，我们可以看到如何使用 Python 在 ArcGIS 中批量计算十进制度下的 XY 坐标。

ArcGISPython实习指导讲解

实习一Python基础学习1.什么是pythonPython是一种不受局限、跨平台的开源编程语言，它功能强大且简单易学。

因而得到了广泛应用和支持。

ArcGIS 9.0社区中引入了Python。

此后，Python被视为可供地理处理用户选择的脚本语言并得以不断发展。

每个版本都进一步增强了Python体验，从而为您提供更多的功能以及更丰富、更友好的Python体验。

ESRI已将Python完全纳入ArcGIS中，并将其视为可满足用户需求的语言。

下面仅介绍Python的部分优势：∙易于学习，非常适合初学者，也特别适合专家使用∙可伸缩程度高，适于大型项目或小型的一次性程序（称为脚本）∙可移植，跨平台∙可嵌入（使ArcGIS可脚本化）∙稳定成熟∙用户社区规模大Python已延伸到ArcGIS中，成为了一种用于进行数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化的语言，因而有助于提高工作效率。

2.在ArcGIS中使用Python（1）打开ArcMap，在工具栏中点击“”按钮，位置如图1-1所示，即可打开Python编辑窗口。

图1-1（2）Python程序为解释运行，输入一行代码，按“回车”键后即可运行，如图1-2。

图1-23.行和缩进学习Python与其他语言最大的区别就是，Python的代码块不使用大括号（{}）来控制类，函数以及其他逻辑判断。

python最具特色的就是用缩进来写模块。

（1）缩进的空白数量是可变的，但是所有代码块语句必须包含相同的缩进空白数量，这个必须严格执行。

在Python窗口中输入如图1-3所示的代码块并运行，该代码块是严格缩进的。

图1-3（2）以下代码将会执行错误，如图1-4：图1-4实习二使用ArcPyArcPy 是一个以成功的arcgisscripting 模块为基础并继承arcgisscripting功能进而构建而成的站点包。

目的是为以实用高效的方式通过Python执行地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化创建基础。

实验三 ArcGIS Python脚本编程

实验三ArcGIS Python脚本编程姓名：班级：学号：实验目的1、熟练掌握ArcGIS Python脚本编程，熟悉如何根据空间数据某个属性值选择数据点，并用空间统计算法进行处理，保存并进行可视化；2、熟悉空间核密度估计方法(Kernel Density Estimate)数据准备1.解压Experiment3.zip文件，打开ArcMap，将数据students_wgs84.shp添加到一个新地空地图文件中，如下图所示数据为NUIM在校生学籍注册地址，坐标系为WGS84，即所使用地为经纬度，打开属性表：主要属性名称含义如下：●County: 学生所在郡/县，如DUBLIN为爱尔兰首都都柏林；●ED：Electrol District, 爱尔兰最小地行政单元，直译为“选举区”，隶属于County;●ED_ID: ED 地区分编号；●INITIAL_AD: 入学前家庭地址●TYPE：此处均为STUDENT●COUNTY_ID：郡县编号第一部分在Sublime中新建task_Part1.py，并保存到与数据相同地文件夹下，输入以下代码：这个代码就是将来自于DUBLIN、MEATH、LOUTH三个郡（County）的学生取出来，如用counties = ["DUBLIN", "MEATH", "LOUTH"]定义的循环体。

然后将取出的这些记录存储在一个临时地文件temp_lyr中：result = arcpy.MakeFeatureLayer_management(input_fc, temp_layer, "\"COUNTY\" = '" + unit + "'")最后将这些抽取地点地坐标值分别按照所属地郡存储至“data_DUBLIN.csv”、“data_LOUTH.csv”、“data_MEATH.csv”三个CSV文件中，可以在当前文件夹下的子文件夹csvdata去查看这些文件地内容：Longitude,Latitude-6.68536404605,53.6525262979-6.66472854007,53.6483054369-6.24173854864,53.6820175854...第一部分任务1）编辑上面地代码，要求通过“ED”的值，选取来自于LEIXLIP、CELBRIDGE、KILCOCK三个区域的学生，并将学生地坐标值分别存储为名称为data_LEIXLIP、data_CELBRIDGE、data_KILCOCK的CSV文件，存储到csvdata子文件夹下；2）任选上面一个CSV坐标文件，写一个python脚本，创建一个KML文件，要求将坐标文件中的每个坐标都存储为一个个地标，KML文件中地单个地标格式为：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><kml xmlns="/kml/2.2"><Placemark><name>Simple placemark</name><Point><coordinates>-6.68523423,53.652526324,0</coordinates></Point></Placemark></kml>直接双击KML文件，在GoogleEarth中查看这些点。

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实验三ArcGIS Python脚本编程
姓名：班级：学号：
实验目的
1、熟练掌握ArcGIS Python脚本编程，熟悉如何根据空间数据某个属性值选择数
据点，并用空间统计算法进行处理，保存并进行可视化；
2、熟悉空间核密度估计方法(Kernel Density Estimate)
数据准备
1.解压Experiment3.zip文件，打开ArcMap，将数据students_wgs84.shp添加到一个新地空地图文件中，如下图所示
数据为NUIM在校生学籍注册地址，坐标系为WGS84，即所使用地为经纬度，打开属性表：
主要属性名称含义如下：
●County:学生所在郡/县，如DUBLIN为爱尔兰首都都柏林；
●ED：Electrol District,爱尔兰最小地行政单元，直译为“选举区”，隶属于
County;
●ED_ID:ED地区分编号；
●INITIAL_AD:入学前家庭地址
●TYPE：此处均为STUDENT
●COUNTY_ID：郡县编号
第一部分
在Sublime中新建task_Part1.py，并保存到与数据相同地文件夹下，输入以下代码：
这个代码就是将来自于DUBLIN、MEATH、LOUTH三个郡（County）的学生取出来，如用
counties=["DUBLIN","MEATH","LOUTH"]
定义的循环体。

然后将取出的这些记录存储在一个临时地文件temp_lyr中：result=arcpy.MakeFeatureLayer_management(input_fc,temp_layer,"\"COUNTY\" ='"+unit+"'")
最后将这些抽取地点地坐标值分别按照所属地郡存储至“data_DUBLIN.csv”、“data_LOUTH.csv”、“data_MEATH.csv”三个CSV文件中，可以在当前文件夹下的子文件夹csvdata去查看这些文件地内容：
Longitude,Latitude
-6.68536404605,53.6525262979
-6.66472854007,53.6483054369
-6.24173854864,53.6820175854
...
第一部分任务
1）编辑上面地代码，要求通过“ED”的值，选取来自于LEIXLIP、CELBRIDGE、KILCOCK三个区域的学生，并将学生地坐标值分别存储为名称为data_LEIXLIP、data_CELBRIDGE、data_KILCOCK的CSV文件，存储到csvdata子文件夹下；
2）任选上面一个CSV坐标文件，写一个python脚本，创建一个KML文件，要求将坐标文件中的每个坐标都存储为一个个地标，KML文件中地单个地标格式为：
<?xml version="1.0"encoding="UTF-8"?>
<kml xmlns="/kml/2.2">
<Placemark>
<name>Simple placemark</name>
<Point>
<coordinates>-6.68523423,53.652526324,0</coordinates>
</Point>
</Placemark>
</kml>
直接双击KML文件，在GoogleEarth中查看这些点。

第二部分
首先，将此文件夹下“ncg602kde.py”、“ncg602kde.pyc”、“ncg602utils.py”、“ncg602utils.pyc”四个文件拷贝到“..\Python27\ArcGIS10.1\Lib”文件夹下。

在Sublime中新建task_Part2.py，并保存到与数据相同地文件夹下，输入以下代码：
上面代码首先打开了在第一部分创建的“data_DUBLIN.csv”、“data_LOUTH.csv”、“data_MEATH.csv”三个CSV坐标文件，分别创建了覆盖这三个区域坐标范围地网格数据，然后针对每个数据运行核密度估计方法(Kernel Density Estimate，KDE)，其中参数为默认地高斯卷积函数，sigma=0.01;
xyp=kde(data,grid,sigma);
程序将KDE运算的结果分别存储到“results_DUBLIN”、“results_LOUTH”、“results_MEATH”三个CSV文件中，并保存在results子文件夹下；同时产生了对应热度图和KML文件，存储在images文件夹下。

双击KML文件，可自动打开Google Eearth进行查看，如DUBLIN为：
第二部分任务
1）编辑task_Part2.py代码，处理由第一部分的任务中所产生三个坐标CSV文件：data_LEIXLIP、data_CELBRIDGE、data_KILCOCK；
2）打开ncg602kde.py文件，观察KDE函数：
def kde(data,grid,sigma_parzen,add=True):
#here is the code
注意矩阵运算
3）回到task_Part2.py代码，尝试多次修改sigma的值，sigma=0.1,sigma=0.001, sigma=0.5，观察结果地不同之处；
4）附加思考：结合课堂上所讲内容，是否能在task_Part2.py新建一个函数，对sigma的最优值进行自动选取？
5）将task_Part1.py和task_Part2.py合并为一个脚本文件，以作为作业考核内容提交。