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店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115456663

商品編碼：12859198558

Python地理數據處理+Python地理空間分析指南 第2版

YL6710  9787115456663 9787115448217

Python地理數據處理

Python作為一種高級程序設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言。作為ArcGIS的腳本語言，使用Python將大大提升地理數據處理的效率。
本書共13章，分彆介紹瞭空間數據、Python基礎、OGR庫、矢量數據、過濾和選擇數據、幾何對象的操作細節、空間關係、空間參考係統、GDAL庫、柵格數據、監督和非監督技術，以及Python的相關模塊和庫的使用。通過閱讀本書，讀者將詳細瞭解Python語言在地理數據處理領域的具體應用。
本書講解細緻、示例豐富，適閤任何想學習使用地理空間數據的讀者閱讀。地理空間分析領域的新讀者也將從本書受益。

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• 第3章 讀寫矢量數據
• 第4章 處理不同的矢量文件
• 第5章 使用OGR過濾數據
• 第6章 利用OGR處理幾何要素
• 第7章 使用GR進行矢量分析
• 第8章 使用空間參照係統參考係統
• 第9章 讀寫柵格數據
• 第10章 處理柵格數據
• 第11章 使用NumPy和SciPy做地圖運算
• 第12章 地圖分類
• 第13章 數據可視化
• 附錄A 安裝
• 附錄B 參考文獻

Python地理空間分析指南（第2版）

Python作為一種高級程序設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言之一。 本書以地理空間分析為背景，介紹瞭Python在地理信息處理方麵的應用技巧。全書共分為10章，分彆介紹瞭Python與地理空間分析、地理空間數據、地理空間技術、Python的地理空間分析工具、Python與地理信息係統、Python與遙感、Python與高程數據、Python與地理空間高級建模、實時數據、綜閤應用等內容。 本書內容結構清晰，示例完整，適閤希望瞭解測繪數字化和分析的讀者，也適閤想使用Python進行空間地理分析、建模和GIS分析的開發人員及研究人員參考閱讀。



第1章 Python與地理空間分析1

1.1　地理空間分析與我們的生活　1

1.2　地理空間分析的曆史　3

1.3　地理信息係統　6

1.4　遙感　7

1.5　高程數據　12

1.6　計算機輔助製圖　13

1.7　地理空間分析和計算機編程　14

1.8　地理空間分析的重要性　15

1.9　地理信息係統基本概念　16

1.9.1　專題地圖　16

1.9.2　空間數據庫　17

1.9.3　空間索引　17

1.9.4　元數據　17

1.9.5　地圖投影　18

1.9.6　渲染　19

1.9.7　影像數據　20

1.9.8　遙感和顔色　20

1.10　GIS中矢量數據的基本概念　21

1.10.1　數據結構　21

1.10.2　緩衝區　22

1.10.3　融閤　22

1.10.4　簡化　23

1.10.5　疊置　24

1.10.6　閤並　24

1.10.7　點包容性　25

1.10.8　聯閤　25

1.10.9　連接　26

1.10.10　地理空間中的多邊形

　規則　26

1.11　柵格數據的基本概念　27

1.11.1　波段運算　27

1.11.2　變化監測　27

1.11.3　柱狀圖　28

1.11.4　特徵提取　28

1.11.5　監督分類　29

1.11.6　非監督分類　29

1.12　牛刀小試　29

1.12.1　Python簡介　30

1.12.2　構建SimpleGIS　31

1.13　小結　38......

一、 探索地理數據的奧秘，駕馭空間信息的強大力量 在當今大數據時代，地理信息已滲透到我們生活的方方麵麵，從城市規劃、環境保護到商業選址、物流配送，無不依賴於對地理數據的深入理解和有效利用。然而，麵對海量的、多維度、多尺度的地理數據，如何纔能有效地獲取、存儲、管理、分析和可視化，將其轉化為有價值的洞察？《Python地理數據處理與空間分析實戰》正是為你量身打造的解決方案。本書將帶領你走進Python地理數據處理的精彩世界，讓你掌握一係列強大而靈活的工具和方法，輕鬆駕馭復雜的地理空間信息，解鎖地理數據蘊含的無限可能。 本書並非一本理論枯燥的教科書，而是以實戰為導嚮，通過豐富的案例和清晰的代碼示例，循序漸進地引導讀者掌握地理數據處理和空間分析的核心技術。無論你是初涉地理信息科學的研究人員，還是希望在工作中提升地理數據分析能力的從業者，亦或是對地理信息充滿好奇的編程愛好者，本書都將是你不可或缺的得力助手。 二、 告彆繁瑣，擁抱高效：Python如何成為地理數據處理的利器 傳統意義上的地理數據處理往往伴隨著繁瑣的操作和復雜的軟件界麵，不僅耗時耗力，而且缺乏靈活性。而Python，憑藉其簡潔易懂的語法、豐富的第三方庫生態係統以及強大的社區支持，已經成為地理信息科學領域最受歡迎的編程語言之一。本書將係統地介紹如何利用Python及其強大的庫，實現地理數據的各種高級處理和分析功能。 你將學習如何使用GDAL/OGR庫，這是處理各種地理空間數據格式（如Shapefile、GeoTIFF、KML、GeoJSON等）的基石。從數據的讀取、寫入、格式轉換到幾何對象的創建、編輯、坐標係轉換，GDAL/OGR都能輕鬆勝任。本書將通過實例講解如何批量處理大量地理數據文件，如何根據特定條件篩選和提取數據，以及如何進行投影變換以確保數據的空間一緻性。 NumPy和Pandas，這兩個Python數據科學的基石，在地理數據處理中同樣扮演著至關重要的角色。NumPy提供瞭高效的數值計算能力，能夠處理柵格數據中的像素值；Pandas則提供瞭強大的數據結構（DataFrame），可以方便地管理和操作矢量數據的屬性錶，實現數據的清洗、閤並、分組統計等操作。本書將展示如何將地理矢量數據與錶格數據進行高效的連接和分析，例如，根據人口密度對行政區劃進行著色，或者計算不同區域內的平均氣溫。 GeoPandas，作為Pandas在地理空間領域的自然延伸，將矢量數據對象化，極大地簡化瞭地理數據的操作。你將學會如何創建、讀取、寫入GeoDataFrame，如何進行空間查詢（如相交、包含、重疊等），如何進行空間連接（基於空間關係或屬性關係），以及如何進行幾何運算（如緩衝區分析、閤並、分解等）。GeoPandas讓地理數據的操作變得如同操作普通錶格數據一樣直觀和便捷。 三、 深入挖掘地理數據的價值：掌握多樣的空間分析方法 地理數據之所以寶貴，在於其蘊含的豐富的空間規律和模式。本書將帶領你深入探索各種常用的空間分析技術，讓你能夠從數據中提取有價值的信息，解決實際問題。 空間查詢與空間選擇： 這是地理數據分析中最基礎也是最重要的操作。你將學習如何基於位置（如查詢某個點是否在某個區域內）、基於空間關係（如查找與某個要素相交的所有要素）或基於屬性條件（如查找人口大於100萬的城市）來進行精確的數據篩選。 空間疊加分析： 當需要分析不同圖層之間的空間關係時，疊加分析是必不可少的。本書將詳細介紹幾種常見的疊加分析方法，如Union（聯閤），將所有輸入要素的幾何閤並成一個單一的輸齣要素；Intersection（相交），找齣所有輸入要素空間上重疊的部分；Difference（差集），計算一個輸入要素除去另一個輸入要素重疊部分後剩餘的部分；以及Symmetric Difference（對稱差集），計算兩個輸入要素不重疊的部分。這些工具在土地利用規劃、環境影響評估等領域有著廣泛的應用。 緩衝區分析： 緩衝區分析是確定某個要素影響範圍的關鍵技術。你將學會如何圍繞點、綫、麵要素創建緩衝區，並可以指定緩衝區的距離、是否閤並重疊的緩衝區等。例如，你可以為水源地創建保護區緩衝區，以評估其潛在的環境影響範圍。 空間測量與幾何運算： 精確的測量是地理分析的基礎。你將學習如何計算要素的長度、麵積、周長，以及計算不同要素之間的距離。本書還將介紹更復雜的幾何運算，如要素的中心點計算、邊界提取、多邊形閤並與分解等。 密度分析： 瞭解要素在空間上的分布密度是許多分析的齣發點。你將學習如何使用核密度估計（Kernel Density Estimation）來可視化點要素的密集區域，例如，分析犯罪事件的高發區域，或者人口的聚集區。 網絡分析： 在交通、物流、應急響應等領域，網絡分析是不可或缺的工具。本書將介紹如何利用Python庫進行網絡分析，包括路徑分析（查找兩點之間的最短或最快路徑）、覆蓋範圍分析（確定某個服務點能夠到達的最大範圍）以及設施選址分析（在網絡上尋找最優的設施位置）。 柵格數據分析： 除瞭矢量數據，本書也將深入探討柵格數據的處理和分析。你將學習如何讀取和操作GeoTIFF等柵格文件，如何進行像元值提取、重分類、地形分析（如坡度、坡嚮、地形起伏度計算）、視域分析等。 四、 讓數據“說話”：地理數據的可視化藝術 強大的數據分析能力離不開直觀的可視化呈現。本書將引導你掌握各種Python地理數據可視化工具，將冰冷的數據轉化為生動形象的地圖。 Matplotlib和Seaborn是Python中最常用的可視化庫，本書將演示如何利用它們結閤GeoPandas，繪製齣精美的地圖。你將學會如何根據屬性值對要素進行著色（分級設色、分類型設色），如何繪製散點圖、熱力圖，如何添加圖例、比例尺、指北針等地圖要素，以及如何創建多子圖的地圖布局。 Folium是基於Leaflet.js的可視化庫，能夠讓你輕鬆創建交互式的Web地圖。你將學習如何將你的地理數據疊加到交互式地圖上，添加標記、彈齣信息框、繪製路徑，並支持縮放、平移等交互操作，輕鬆製作齣可以在網頁上分享的動態地圖。 Bokeh是另一個強大的交互式可視化庫，同樣適用於地理數據。你將學習如何創建可交互的地圖，支持數據的動態更新和鑽取。 五、 從零開始，掌握實用的Python地理數據處理流程 本書注重實踐，提供瞭大量完整的代碼示例，覆蓋瞭從數據加載、預處理、分析到可視化的完整流程。你將通過實際案例學習： 數據獲取與預處理： 如何從網絡API（如OpenStreetMap、政府開放數據平颱）獲取地理數據，如何清洗和格式化數據，如何處理缺失值和異常值。 空間數據整閤： 如何將來自不同來源、不同格式的地理數據進行閤並和關聯分析。 地理統計分析： 如何計算要素的空間自相關性，識彆空間聚集和空間異質性。 高級專題圖製作： 如何製作等值綫圖、流量圖、點密度圖等，以更直觀地展示地理現象。 構建地理空間分析工作流： 如何將多個分析步驟串聯起來，構建自動化的數據處理和分析流程。 六、 誰適閤閱讀這本書？ 地理信息科學（GIS）專業學生和研究人員： 學習現代化的地理數據處理和分析工具，提升研究效率和深度。 城市規劃與地理空間信息技術從業者： 掌握Python強大的地理分析能力，應用於城市規劃、土地利用、交通管理、環境監測等領域。 數據分析師與數據科學傢： 將地理維度納入數據分析，發掘空間模式，拓展數據分析的邊界。 開發者與程序員： 學習如何將地理信息技術集成到自己的應用程序和係統中。 對地理信息充滿好奇的學習者： 想要瞭解如何利用編程的力量探索和理解我們所處的地球。 七、 開啓你的地理數據探索之旅 《Python地理數據處理與空間分析實戰》將為你提供係統、全麵、實用的知識和技能，讓你能夠自信地應對各種地理數據處理和空間分析的挑戰。無論你的目標是進行科學研究、解決實際問題，還是僅僅齣於對地理信息的濃厚興趣，本書都將是你踏上這段精彩旅程的最佳夥伴。現在就開始，用Python的力量，解鎖地理數據的無限魅力，洞察空間世界的奧秘！

評分☆☆☆☆☆

我近期一直在研究機器學習模型的部署和優化，希望找到一本能彌閤理論與生産環境之間鴻溝的書。這本關於分布式計算架構的書籍，恰好在某些方麵提供瞭類似的啓發。它的核心內容似乎圍繞著如何構建高可用、可擴展的數據處理流水綫。書中對消息隊列和負載均衡策略的討論，非常貼閤當前工業界的實際需求。特彆是它介紹的一種基於Actor模型的並發處理框架，雖然不是當前最熱門的技術棧，但其對狀態隔離和容錯性的設計思想，對於我們構建復雜服務架構提供瞭全新的視角。作者的行文風格非常務實，很少談及虛無縹緲的未來，而是聚焦於如何用現有的技術棧解決當下的難題。對於如何進行性能基準測試和瓶頸分析，書中也給齣瞭非常具體的操作步驟和工具鏈推薦，這比單純的理論講解要實戰得多。我甚至根據書中的建議，調整瞭我們內部數據ETL流程中的某個關鍵環節，初步效果是延遲降低瞭近15%。這本書對於那些正在負責或即將負責大規模數據基礎設施搭建的工程師來說，絕對是值得收藏的實踐手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計倒是挺有年代感的，那種略微泛黃的紙張和緊湊的字體，仿佛又把我拉迴瞭大學時代抱著參考書啃的日子。它似乎將重點放在瞭底層操作係統的原理和內存管理的細節上。我花瞭大量時間在講解虛擬內存和頁置換算法的那幾頁上，作者對不同算法的性能權衡分析得極為透徹，甚至用到瞭數學模型來輔助說明。最讓我驚嘆的是，它對係統調用的實現過程進行瞭非常細緻的剖析，幾乎是逐行追蹤瞭從用戶態到內核態的切換過程，這種粒度的剖析在市麵上很多同類書籍中是很少見的。它對於“效率”的理解非常純粹，不摻雜任何高級框架帶來的便利性，而是直指硬件和操作係統的邊界。雖然閱讀過程中偶爾需要藉助外部資料來理解某些匯編指令，但這種略微增加的閱讀難度，反而加深瞭知識的記憶和理解。這本書的目標讀者顯然不是追求快速上手的開發者，而是那些想要深入理解程序運行機製、有誌於從事底層開發或係統優化的工程師。它無疑是幫助我鞏固係統底層知識的絕佳讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本編程書的封麵設計得非常樸實，沒有任何花哨的元素，直奔主題。拿到手裏就能感受到它厚實的重量，翻開目錄，內容組織得相當有條理。它似乎沒有專注於講解那些光鮮亮麗的、最新的框架或工具，而是紮紮實實地打磨基礎。我印象特彆深的是關於數據結構和算法的那幾章，作者用瞭大量的篇幅來解析底層的實現原理，那種深度閱讀體驗，讓人感覺像是在拆解一塊精密的機械錶。對於想弄明白“為什麼”而不是僅僅知道“怎麼做”的讀者來說，這本書絕對是寶庫。它對編程範式的探討也很有啓發性，尤其是在函數式編程和麵嚮對象設計之間的權衡，觀點獨到且論據充分。看完前幾章，我甚至開始重新審視自己過去寫代碼的一些習慣，確實發現瞭不少可以改進的地方。這本書的示例代碼都非常精煉，不帶任何冗餘的注釋，完全依靠代碼本身的邏輯和結構來傳達思想，這對提升代碼閱讀能力非常有幫助。總的來說，它不是一本快餐式的速成手冊，而更像是一部需要沉下心來研讀的經典教材，適閤那些追求技術深度和內功修煉的開發者。

評分☆☆☆☆☆

我最近在進行一個圖像識彆的項目，對計算機視覺的基礎知識有很迫切的需求，所以隨手拿起這本關於軟件工程實踐的書籍。這本書的敘事風格非常獨特，與其說是教科書，不如說更像是一係列高質量的技術博客的集閤，語言幽默風趣，讀起來完全沒有枯燥感。它並沒有直接給齣標準答案，而是通過大量的“反例”和“踩坑記錄”來引導讀者思考。例如，在談到並發編程時，作者沒有一上來就講鎖和信號量，而是先描述瞭一個真實的死鎖案例，然後逐步拆解問題的根源，最後纔引齣解決方案。這種講故事的方式，讓原本抽象的概念變得具象化和可理解。書中對項目管理和團隊協作的部分尤其精彩，它不像有些管理書籍那樣空泛，而是提供瞭許多可操作的度量指標和溝通技巧。我尤其欣賞它對“技術債務”的描述，用到瞭很多生動的比喻，讓人立刻明白維護不良代碼的長期代價。對於那些剛從學校畢業，進入大型企業環境，正在努力適應復雜工程流程的初級工程師來說，這本書提供的軟技能和硬知識的結閤，簡直是及時雨。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵色彩非常沉穩，黑白灰為主色調，給人一種嚴肅且專業的印象。它的內容聚焦於軟件測試和質量保證領域，但視角相當獨特，似乎更偏嚮於“防禦性編程”而非傳統的測試用例編寫。書中花費瞭大量的篇幅來探討如何通過代碼設計本身來降低引入錯誤的概率，例如，如何利用類型係統（如果使用強類型語言）進行編譯期檢查，以及如何設計接口讓不正確的調用在邏輯上變得不可能。對於模糊測試（Fuzz Testing）的介紹也相當深入，不僅講解瞭原理，還提供瞭若乾開源工具的集成指南，教你如何自動化地發掘齣深藏的邊界條件錯誤。我個人認為，這本書最寶貴的地方在於它對測試文化和工程心態的培養。作者強調，測試不僅僅是 QA 團隊的工作，而是整個開發生命周期中不可分割的一部分，並且倡導一種“為未來自己負責”的嚴謹態度。對於那些習慣於“先寫功能，後補測試”的團隊來說，這本書或許能帶來一次深刻的思維轉變。它不是教你如何寫齣漂亮的單元測試報告，而是教你如何寫齣不易齣錯的健壯代碼。