pythongis
① 怎么用python制作ArcGIS断裂点插件
方法/步骤
新建一个txt文本，在文本中写入如下代码代码作用是根据纬度和太阳倾角获取正午太阳高度角和方位角。
将第一步的txt文本保存为*.py文件。
在
ArcToolbox
里，右键
toolbox，选添加->scripts，填写如下图文本(9.3版本界面)：
单击“下一步”后是参数配置页面:Latitude、Declination是输入参数，Sun
Angle、Arimuth是输出参数,完成脚本参数设置。
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运行脚本出现如下所示对话框，设置好输入参数即可被Python脚本getparameterastext语句获，以进行更多的后续操作。这实际上实现了Python与用户的交互。
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最后，将脚本工具拖动到模型构建器里(如下图)，脚本工具的输出参数又可以作为其他处理过程的输入参数，进而建立工作流模型。
② arcgis利用 python设置高程颜色
1、四色填充算法—回溯法。
2、ArcGIS生成邻接表。
3、基于Python编写工具计算每个省份的颜色。
4、在ArcGIS中添加脚本工具。
5、运行脚本工具。
6、以上就是arcgis利用python设置高程颜色的方法。
③ 使用VScode配置Python GIS开发环境
Python是进行GIS开发和数据处理的常用语言，如何用宇宙第一IDE进行GIS开发，为其配置Python环境是一个简单的入门问题。本文基于ArcGIS Pro自带的conda环境进行配置，实现可以使用GIS分析工具和其他Python模块。
略
对于常用的站点包ArcGIS Pro已经包括，简单的点击增加就可以进行导入
④ gis字段计算器python重分类，结果为空
当然ArcGIS的字段计算器的功能就是在这里发挥出来，它支持VB和python两种编码语言，非常方便，对于熟悉excel和word宏编写的大神们来说使用VB就很便利，而ArcGIS的脚本都是python，相信包括笔者在内的很多小伙伴都是用python吧，毕竟通用性最高。对于本文的问题，使用的是python的条件if函数，通过条件控制语句分别赋值，这种条件赋值语句的用处很多，比如矢量数据的重分类，各位小伙伴们可以尽情发挥自己聪明才智。然而，问题并没有结束，而本文重点也就来了，在代码执行过程中，出现了一个前所未料的问题。 我们使用代码先行转换了其中一类(有林地），然后再去转换其他类(水田）时，发现之前计算的有林地的结果消失了，属性表中之前的计算部分显示为空。几次试验发现，后一次计算时前一次的计算结果就会消失。
⑤ 如何用python读取arcgis中shapefile文件的属性表可以输出为excel格式吗
可以，如果arcgis是10版本，可以用arcpy模块中的SearchCursor读取shp的属性表；用python读写excel需要安装pythonWin或者安装comtypes都可以，你可以上网找一下这样的资料。
⑥ 如何用python读取arcgis中shapefile文件的属性表
可以，如果arcgis是10版本，可以用arcpy模块中的SearchCursor读取shp的属性表；用python读写excel需要安装pythonWin或者安装comtypes都可以，你可以上网找一下这样的资料。
⑦ arcgis怎么用python
arcgis软件中有专门的python窗口
⑧ python、arcgis求解辐射力范围
基于主成分所得的综合评价值，在ArGIS的Generate方法下，用fishnet模块直接生成5km×5km的格网及对应的label点。起初选用1km*1km格网，但数据量过大，难以操作。利用长三角及京津冀城市群边界图裁切，得到相应地区格网图，并分别计算各城市到格网点的距离。后续计算过程通过编写python程序完成：利用引力模型计算各网格受区域内各个城市的辐射值，按照“取大”的原则确定各网格的被辐射值及归属城市。最后将计算结果链接到ArcGIS中，通过分层设色，按颜色深浅表示辐射的强弱作出辐射强度图。由于辐射值过小，为了便于显示结果，统一乘1000000。利用唯一值法表示，则可以说明各城市的辐射范围[借鉴自潘竟虎文章]。
⑨ 有哪些 GIS+Python 的开发经验值得分享
GIS 和 python 的结合有很多种可能性
Arcpy 参考ArcPy and ArcGIS (豆瓣), pyQGIS 参考PyQGIS Developer Cookbook
Geopython GIS相关库
GDAL 参考 Welcome to the Python GDAL/OGR Cookbook!
各种空间数据库，如 spatialite 参考 SpatiaLite Cookbook
基础库（抽象库）
GDAL 不多说，GIS万物本源
Proj.4 制图学投影转换库
geojson geojson数据处理，点线面
高级库
Shapley GIS的图像处理
Fiona GIS数据读入写出
Rtree Rtree空间索引
pyproj Proj.4的接口扩展
OWSLib WMS地图服务发放
basemap 画地图
超高级库
geopandas 整合了pandas,shapely,fiona,descartes,pyproj和rtrees可以直接用于数据处理
geodjango django出品，保护GDAL,GEOS等可以发送地图服务
参考 Python 笔记三：Geopython GIS相关库
而如今，javascript在互联网的地位也变得越来越重要，GIS+JS的项目也氤氲而生，所以问题来了。参考：有哪些GIS+JavaScript（node.js）的开发经验值得分享？ - Node.js
或者关注我的博客，写得不是很好，希望各路大神多多留言指导。
Awesome GIS（GIS Tech Stack技术栈）
Geomatics专栏点此：Geomatics（GIS，GPS，RS，Surveying）
语言
Python 最好的快速开发语言，是一门API艺术
awesome-python
1简单的入门
2总结入门坑及基础资源
3Geopython GIS相关库
4Python的常用库入门
5Flask框架
6入门爬虫坑--网页数据压缩(python deflate gzip)
7Requests爬虫技巧
Node.js 最炙手可热的网络技术源泉，可用于WebGIS
awesome-javascript
1常用Global库
2入门及GeoNode.js GIS相关库
前段
Leaflet 兼容移动端，和现代的一些框架一样优先考虑移动端
1leaflet入门
2简单插件编写leaflet-pip-v2
3进阶插件编写geojsonFilter
Mapbox总有人讨论“Mapbox VS Leaflet？”这是个烂问题，Mapbox是Leaflet的超集，就像Typescript和Javascript之间的关系一样
Openlayer3扯淡大叔教程
Turf js层面做出简单的空间分析
后端
Geoserver 基于Java的地理信息服务的发布，使用简单
Mapserver 基于C语言的地理信息服务的发布，内存占用小
GDAL 数据格式转换
1GDAL命令行入门
2python for GDAL
3gdal CLI Cheat Sheet
数据格式
GeoJSON 开源地理信息JSON格式
awesome-geojson
geojson-js-utils 空间数据简单处理js实现
geojson-python-utils空间数据简单处理python实现
TopoJSON 开源地理信息JSON格式，大小要比GeoJSON小40%
TileJSON 瓦片数据包装的JSON格式，用的不多
WKT&WKB 文本标记语言表示矢量数据
WKT&WKB 笔记一：格式介绍
数据库
Spatialite 空间数据的查询等处理，小项目足矣
1简单的入门
2CLI Cheat Sheet
3python for Spatialite
4NET平台使用spatilite扩展
5Spatiliate2GeoJson数据的转换
Postgresql 大型空间数据项目
MBTILES 承载瓦片的数据，快速索引
1入门与简单应用
瓦片渲染
Global Mapper 专门用作已有栅格图像切片
Mapnik 专门用于矢量数据的切片
TileMill 在矢量数据渲染时，运用CartoCSS对矢量数据赋予样式
数据处理
QGIS 开源GIS数据处理桌面软件，其中包含Grass，SAGA两个学术界开源GIS平台
1简单的介绍
2地图综合
Mapsharper 数据综合神器
1地图综合神器
数据资料
地理空间数据云 没想到数据来的这么快
填坑
1网页端JS的缓存问题
2Angular遇到的一些坑
3SpatialiteSharp的使用坑
整个技术栈主要针对的是轻量或者小项目去考虑，运用一些流行的尽可能开源的工具去做，这是我的一些想法和笔记，详情参考从mapbox的开源工具看Web GIS的发展，希望能给您一点点帮助。PS：我在github上看到一个awesome gis，并非我主导的，希望各位GISer可以一起参与修改。
转载，请表明出处。总目录Awesome GIS
⑩ 有哪些 GIS+Python 的开发经验值得分享
python之于GIS与python之于IT类似
GISer采用python的原因也在于“人生苦短，我用python”
python在gis中的应用非常之广
1. desktop GIS：
ArcGIS从版本10开始不再支持原来的VBA，而改用python
QGIS本身大部分的代码特别是插件部分可以采用python进行开发
2. 地图引擎
mapnik—基于C++引擎的顶级地图引擎库，和python结合比较紧密
mapfish—支持部分专题地图在线制作
3. webgis
python+geodjango 是最常用也最庞大的后台框架
GISer使用python一定要充分发挥python语言的特性
如ArcGIS集成phthon是利用了python的脚本语言特性
后台webgis等服务，可以发挥python作为语言黏合剂的特性，充分利用已有的GIS算法库