پایتون در GIS : کتابخانه های مهم و کاربردی که برای شما نیاز است

اول، چرا حتی از کتابخانه های پایتون برای GIS استفاده کنیم؟

آیا تا به حال متوجه شده اید که چگونه GIS آن یکی از قابلیت هایی که شما برای انجام آن نیاز دارید را از دست داده است؟ از آنجایی که هیچ نرم افزار GIS نمی تواند همه این کارها را انجام دهد، کتابخانه های پایتون می توانند عملکرد اضافی مورد نیاز شما را اضافه کنند.

به زبان ساده، کتابخانه پایتون کدی است که شخص دیگری نوشته است تا زندگی را برای بقیه آسان‌تر کند. توسعه‌دهندگان کتابخانه‌های باز برای یادگیری ماشین ، گزارش‌دهی، ترسیم نمودار و تقریباً همه چیز در پایتون نوشته‌اند.

اگر این قابلیت اضافی را می‌خواهید، می‌توانید با وارد کردن آن‌ها به اسکریپت پایتون، از آن کتابخانه‌ها استفاده کنید. از اینجا، می توانید توابعی را فراخوانی کنید که به طور طبیعی بخشی از نرم افزار اصلی GIS شما نیستند.

کتابخانه های پایتون برای GIS

اگر می‌خواهید یک تیم ستاره‌دار برای کتابخانه‌های GIS Python بسازید، این درست است. همه آنها به شما کمک می کنند تا از مدیریت معمولی، تجزیه و تحلیل و تجسم داده های مکانی فراتر بروید. این تعریف واقعی سیستم اطلاعات جغرافیایی است .

نکته حرفه ای: از pip برای نصب و مدیریت بسته های خود در پایتون استفاده کنید

1 . کمانی

اگر از Esri ArcGIS استفاده می کنید، احتمالاً با کتابخانه ArcPy آشنا هستید . ArcPy برای عملیات geoprocessing در نظر گرفته شده است. اما این نه تنها برای تجزیه و تحلیل فضایی، بلکه برای تبدیل داده، مدیریت و تولید نقشه با Esri ArcGIS نیز می باشد.

2 . ژئوپانداس

Geopandas مانند پانداها با GIS است. اما به جای تجزیه و تحلیل جدولی مستقیم، کتابخانه geopandas یک جزء جغرافیایی اضافه می کند. برای عملیات همپوشانی، Geopandas از Fiona و Shapely استفاده می‌کند که کتابخانه‌های پایتون خودشان هستند.

3 . GDAL/OGR

کتابخانه GDAL/OGR برای ترجمه بین فرمت‌های GIS و پسوندها استفاده می‌شود. QGIS، ArcGIS، ERDAS، ENVI و GRASS GIS و تقریباً همه نرم افزارهای GIS به نوعی از آن برای ترجمه استفاده می کنند. در این زمان، GDAL/OGR از 97 وکتور و 162 درایور شطرنجی پشتیبانی می کند.

4 . RSGISLib

کتابخانه RSGISLib مجموعه ای از ابزارهای سنجش از راه دور برای پردازش و تحلیل شطرنجی است. برای نام بردن از چند مورد، تصاویر را طبقه بندی، فیلتر و آمار را انجام می دهد. مورد علاقه شخصی من ماژول تقسیم بندی و طبقه بندی مبتنی بر شی (GEOBIA) است.

5 . PyProj

هدف اصلی کتابخانه PyProj نحوه عملکرد آن با سیستم های مرجع مکانی است. این می تواند مختصات را با طیف وسیعی از سیستم های مرجع جغرافیایی طراحی و تغییر دهد. PyProj همچنین می تواند محاسبات ژئودتیکی و فواصل را برای هر داده معین انجام دهد.

کتابخانه های پایتون برای علم داده

علم داده بینش هایی را از داده ها استخراج می کند. داده‌ها را می‌گیرد و سعی می‌کند آن‌ها را معنا کند، مانند ترسیم آن‌ها به صورت گرافیکی یا استفاده از یادگیری ماشین. این لیست از کتابخانه های پایتون دقیقا می تواند این کار را برای شما انجام دهد.

6 . NumPy

پایتون عددی ( کتابخانه NumPy ) جدول ویژگی های شما را می گیرد و آن را در یک آرایه ساخت یافته قرار می دهد. هنگامی که در یک آرایه ساخت یافته قرار می گیرد، برای هر محاسبات علمی بسیار سریعتر است. یکی از بهترین چیزها در مورد آن این است که چگونه می توانید با سایر کتابخانه های پایتون مانند SciPy برای عملیات آماری سنگین کار کنید.

7 . پانداها

کتابخانه پانداها برای بحث در مورد داده ها بسیار محبوب است. این فقط برای آماردانان نیست. اما در GIS نیز فوق العاده مفید است. عملکرد محاسباتی برای پانداها کلیدی است. موفقیت پانداها در چارچوب داده آن نهفته است. فریم های داده برای کار با داده های بزرگ بهینه شده اند. آنها به حدی بهینه شده اند که این چیزی است که مایکروسافت اکسل حتی قادر به انجام آن نیست.

8 . Matplotlib

هنگامی که با هزاران نقطه داده کار می کنید، گاهی اوقات بهترین کار این است که همه چیز را ترسیم کنید. وارد Matplotlib شوید. آماردانان از کتابخانه matplotlib برای نمایش بصری استفاده می کنند. Matplotlib همه این کارها را انجام می دهد. نمودارها، نمودارها و نقشه ها را ترسیم می کند. حتی با داده های بزرگ، در اعداد و ارقام خوب است.

9 . Re (عبارات منظم)

عبارات منظم (Re) ابزار فیلتر نهایی هستند. وقتی رشته خاصی وجود دارد که می‌خواهید در جدول پیدا کنید، این کتابخانه شماست. اما می‌توانید آن را کمی فراتر ببرید مانند تشخیص، استخراج و جایگزینی با تطبیق الگو.

10 . ReportLab

ReportLab یکی از رضایت بخش ترین کتابخانه های این لیست است. این را می گویم زیرا GIS اغلب فاقد قابلیت های گزارش دهی کافی است. به خصوص، اگر می خواهید یک الگوی گزارش ایجاد کنید، این یک گزینه شگفت انگیز است. من نمی دانم چرا کتابخانه ReportLab کمی از رادار خارج می شود زیرا نباید اینطور باشد.

11 . ipyleaflet

اگر می خواهید نقشه های تعاملی ایجاد کنید، ipyleaflet تلفیقی از نوت بوک Jupyter و Leaflet است. شما می توانید مجموعه ای از سفارشی سازی ها مانند بارگیری نقشه های پایه، geojson و ابزارک ها را کنترل کنید. همچنین طیف گسترده‌ای از انواع نقشه‌ها از جمله choropleth، داده‌های سرعت و نماهای کنار هم را در اختیار شما قرار می‌دهد.

12 . فولیوم

درست مانند ipyleaflet، Folium به شما اجازه می دهد تا از برگه برای ساختن نقشه های وب تعاملی استفاده کنید. این به شما قدرت می دهد تا داده های خود را در پایتون دستکاری کنید، سپس می توانید آن را با کتابخانه منبع باز جاوا اسکریپت مجسم کنید.

13 . Geemap

Geemap بیشتر برای تجزیه و تحلیل علم و داده ها با استفاده از موتور Google Earth (GEE) در نظر گرفته شده است . اگرچه هر کسی می تواند از این کتابخانه پایتون استفاده کند، دانشمندان و محققان به طور خاص از آن برای کاوش کاتالوگ چند پتابایتی تصاویر ماهواره ای در GEE برای کاربردهای خاص و استفاده از داده های سنجش از دور استفاده می کنند .

14 . LiDAR

به سادگی بسته LiDAR Python نامیده می شود ، هدف پردازش و تجسم داده های تشخیص نور و محدوده (LiDAR) است . به عنوان مثال، شامل ابزارهایی برای صاف کردن، فیلتر کردن و استخراج خواص توپولوژیکی از داده‌های مدل‌های ارتفاعی دیجیتال (DEMs) است. اگرچه من ادغام با فایل های خام LAS را نمی بینم، اما هدف خود را برای تجزیه و تحلیل زمین و هیدرولوژیکی انجام می دهد.

15 . Scikit

اخیراً، یادگیری ماشینی همهمه‌ای بوده است. و با دلیل موجه Scikit یک کتابخانه پایتون است که یادگیری ماشین را امکان پذیر می کند. این در NumPy، SciPy و Matplotlib تعبیه شده است. بنابراین، اگر می‌خواهید داده‌کاوی، طبقه‌بندی یا پیش‌بینی ML انجام دهید، کتابخانه Scikit انتخاب مناسبی است.