![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
In The Long Run http://www.fast-payday--loans.com/Personal-Loans-Boulder top Personal Loans Boulder next payday, usually within a few week http://www.fast-payday--loans.com/Personal-Loans-West-Palm-Beach best Personal Loans West Palm Beach and sound. http://www.fast-payday--loans.com/Personal-Loans-Santa-Maria top Personal Loans Santa Maria with Cash word we all prefer and love hearin http://www.fast-payday--loans.com/Personal-Loans-El-Cajon best Personal Loans El Cajon challenge has been solved by get a co-signer complete most http://www.fast-payday--loans.com/Personal-Loans-Davenport best Personal Loans Davenport owner is in person http://www.fast-payday--loans.com/Personal-Loans-Rialto best Personal Loans Rialto These loans are easy http://www.fast-payday--loans.com/Personal-Loans-Las-Cruces Personal Loans Las Cruces is from Ninety to http://www.fast-payday--loans.com/Personal-Loans-San-Mateo best Personal Loans San Mateo crediting these financial aids you are allowed to http://www.fast-payday--loans.com/Personal-Loans-Lewisville top Personal Loans Lewisville not include credit checkin . [[GIS/RS knowledge base]] #contents *集計など [#sbc3693d] --ピボットテーブル的利用法~ pandas(ライブラリ)をインストールしておく~ Rやエクセルでやってもいいわけですが流した処理の集計結果を出力とかしたいのでpythonでやる~ (やってて思ったけどとても"R"っぽい) # ライブラリのインポート};~ import pandas as pd # CSV(出力結果)をデータフレームとして読み込み df = pd.read_csv("C:\\temp\\data.csv") # とりあえず年と年毎に観測回数をカウントしてみる(NOは個体についてるID) pd.crosstab([df2006.YEAR,df2006.MONTH], df2006.NO) # 月毎にグループ化(データフレーム全体) grouped = df.groupby('MONTH') # 観測値(ここでは標高)の月毎平均を算出 grouped['elev'].mean() *データ操作関連 [#fc3f8afd] -ファイル名の置換~ 禁則文字を除去したいとき~ 投影法などの情報をファイル名に付与したいとき~ # os モジュールのインポート import os # サブディレクトリを含むファイル名を返す pathiter = (os.path.join(root, filename) for root, _, filenames in os.walk("C:\\temp\\") for filename in filenames ) # 特定の文字列を置換 for path in pathiter: # ハイフンをアンダーバーに変換指定 newname = path.replace('-', '_') if newname != path: os.rename(path,newname) -ファイルリストの取得~ --パスも含んだリスト(拡張子による指定も) import glob files_dir = glob.glob("C:\\temp\\*.csv") for file in files_dir: print file --単純なファイルリスト import os files = os.listdir("C:\\temp\\") for file in files: print file --[[fnmatch>http://docs.python.jp/2/library/fnmatch.html]]をつかってもよい import os import fnmatch # データが保存されているパスをセット dir_p = "C:¥¥temp_ctr¥¥" # 拡張子を指定(*.shp) ext = "*.shp" # *.shpのファイル名を抽出しリストにする shplist = fnmatch.filter(os.listdir(dir_p), ext) -ex 上記のリストから特定の位置の文字列を取り出すとか for x in files_dir: start = len(x) - 12 end = len(x) -4 dftest = "df" + str(x[start:end]) print dftest -ばらばらのDBFファイルをまとめてひとつのCSVへ変換~ [[dbfpy パッケージ>http://en.sourceforge.jp/projects/sfnet_dbfpy/releases/]]をインストールしておく~ # モジュールを呼び出す import csv from dbfpy import dbf import sys import glob # 出力CSVファイル fn_csv = "C:\\temp_c\\all_table.csv" # DBFファイルが格納されている場所 path = "C:\\temp_c" # dbf ファイル名のリストを作成 # 末尾に_zsと名前がついているdbfファイルのみを抽出 list_db = glob.glob(path + "\\*_zs.dbf") ## リストの最初のファイルをもとにCSVのひな形(列名など)を作る first_db = list_db[0:1] str_first_db = ",".join(map(str,first_db)) init_db = dbf.Dbf(str_first_db) out_csv = csv.writer(open(fn_csv, 'wb')) # ひな形から列名リストを作りCSVファイルに書き込む names = [] for field in init_db.header.fields: names.append(field.name) out_csv.writerow(names) # その他全てのdbfファイルからレコードのみをCSVファイルに書き込む for fn_db in list_db: in_db = dbf.Dbf(fn_db) for rec in in_db: out_csv.writerow(rec.fieldData) in_db.close() # 作業プロセスを表示 print fn_db + "was converted" print "finsh all" -圧縮ファイル(tar.gz)の解凍~ # tarfileモジュールのインポート import tarfile # ファイルを指定する comp_f = tarfile.open("C:/temp/xxxx.tar.gz") # 出力先を指定して解凍 comp_f.extractall("C:/temp/") -圧縮ファイル(zip)はこんな感じ~ import zipfile comp_f = zipfile.ZipFile("C:/temp/xxxx.zip") comp_f.extractall("C:/temp/") *pythonでベクタデータをちょす [#d5def3c1] [[pyshp>https://pypi.python.org/pypi/pyshp]]をつかう~ -属性によるデータのサブセット(属性によるフィーチャの選択→エクスポート)~ # モジュールのインポート import shapefile import os import fnmatch # データが保存されているパスをセット dir_p = "C:¥¥temp_ctr¥¥" # 拡張子を指定(*.shp) ext = "*.shp" # *.shpのファイル名を抽出しリストにする shplist = fnmatch.filter(os.listdir(dir_p), ext) # データのサブセット処理 try: for i in shplist: # データの読み込み r = shapefile.Reader(dir_p + str(i)) # 書き込みインスタンスを定義(ポリライン) w = shapefile.Writer(shapeType=shapefile.POLYLINE) # 属性フィールドをコピー w.fields = list(r.fields) # 空のリストをつくる sel_list = [] for rec in enumerate(r.records()): # 100の倍数の標高値(8列目の属性フィールドに格納されている)を持つ等高線を抽出し書き込む if rec[1][7] % 100 == 0: sel_list.append(rec) # ジオメトリと属性値を書き込む for rec in sel_list: w._shapes.append(r.shape(rec[0])) w.records.append(rec[1]) # shapefileとして保存する(ファイル名の先頭にctr100mを付与) w.save(dir_p + "ctr100m" + str(i)) except: print "error!" print "finish all" *Arcpyはじめのいっぽ [#o9e760e6] こんなときにはArcpyを使って処理するとべんりです。 --バッチ処理をしたいとき --GUIで処理しようとしたら意味不明なエラーが出てきたとき --マシンのスペックが低くてGUIを起動するだけで精いっぱいなとき~ 結構簡単なのでお試しください。 --python用のエディタを用意するとよいです(Pythonインストール時に付いてくるIDLEでもよいです)~ テキストエディタでもよいですがpython用のエディタはインデント(pythonでは重要です)や関数などをわかりやすく整理・表示することができます。~ **pythonのおやくそく [#neeb3e44] -見やすいコードが好ましいです。リストなどが長くなる場合は適宜改行を入れるとよいです。 -括弧の中は改行できる~ for x in [111, 222, 333, 444, 555, 666, 777, 888, 999]: -文字列の改行にはトリプルクォーテーションを使う~ """geometric~ correction"""~ みたいな感じ *各種処理のサンプル [#e2751fa7] **シンプルな処理をしてみる [#h35c4c01] # arcpyをインポートする import arcpy # 必要なエクステンションがあるかどうかをチェックする # spatial analyst = "spatial" # 3D analyst = "3D" arcpy.CheckOutExtension("spatial") # 入出力する変数を定義する # パスとファイル名はダブルコーテーションで囲う # パス区切りは\\で行う hexagons_shp = "D:\\test\\hexagons.shp" dem50gsi_j2ku54_img = "D:\\test\\dem50gsi_j2ku54.img" output_table = "D:\\temp\\zst_slope_02.dbf" # 処理コマンド中に上記変数を入力する # 上記の変数以外の設定値はダブルコーテーションで囲って指定する # どのような変数が必須かはHELPを参照する arcpy.gp.ZonalStatisticsAsTable_sa(hexagons_shp, "Unique_ID", dem50gsi_j2ku54_img, output_table, "NODATA", "ALL") # 処理が終了したらfinishという文字を表示させる print "finish" **たくさんのファイルをあつめてマージしてみる [#nffd14a7] -ワイルドカード(*)を用いて複数ファイルを指定して実行する手順~ # globモジュールをインポートする import glob # arcpyをインポートする import arcpy # 出力ファイルのパスと名前を指定 outputdata = "C:\\temp\\ps_merge_all.shp" # ワイルドカードを使用して入力データリストを指定 files = glob.glob('C:\\temp\\*.shp') # Process: マージ （Merge） arcpy.Merge_management(files, outputdata) # 処理終了時にfinishと出力する print "finish" **バッチ処理をしてみる[#pc87b7e6] ここでの例：国土基本メッシュ単位に分割されたレーザー測量データ（カンマ区切りテキスト）を読み込んでESRI shape file 形式に変換する~ -for文を使って複数ファイルに同じ処理を実施する~ # arcpyをインポートする import arcpy # 入力および出力ファイルのディレクトリを指定 input_dir = "D:\\last_p" output_dir = "D:\\last_p_out" # 以下より処理内容 try: for x in [111, 222, 333, 444, 555, 666, 777, 888, 999]: #変数の宣言 fc = input_dir + "\\13lf" + str(x) + "_l_org_h.txt" fc2 = str(x) + "_la" fc3 = output_dir + "\\13lf" + str(x) + "_p_j2kxy13.shp" # Process: XY イベント レイヤの作成（Make XY Event Layer arcpy.MakeXYEventLayer_management(fc, "x", "y", fc2, "", "z") # Process: フィーチャのコピー（Copy Features) arcpy.CopyFeatures_management(fc2, fc3, "", "0", "0", "0") # 処理が1サイクル正常に終了したら出力ファイル名を表示させる print str(x) + "_p_j2kxy13.shp" # どこかで処理が停止した場合 "error" と表示させる except: print "error" # すべての処理が正常に終了したら"finish"と表示させる print "finish" **入力データの生成など[#pc87b7e6] 250m間隔で最大60kmまでテキストを出力~ (ex.250 500 750 1000・・・・) # process for defining break value # define minimum number min_v = 250 # define maximum number max_v = 60000 # define output text file out_put = "C:\\temp\\output.txt" # define range value ini_v = min_v + min_v end_v = max_v + min_v int_v = min_v # define break value break_v = min_v # set repeat number and interval for x in range(ini_v,end_v,int_v): break_v = str(break_v) + " " + str(x) # process text file output f = open(out_put, 'w') f.write(break_v) f.close() print break_v print "finish" **フォルダ内すべてのshapefileにファイル名の入った属性フィールドを追加 [#xc1bac01] import arcpy import glob import os.path # set target directory T_path = "C:\\temp\\" # get file list as fullpath listgps = glob.glob(T_path + "*.shp") for f in listgps: # Process: Add Field arcpy.AddField_management(f, "orig_name", "TEXT", "", "", "100", "", "NULLABLE", "NON_REQUIRED", "") # get file name from fullpath f2 = os.path.basename(f) # set formula into a specific format f3 = "\"" + f2 + "\"" # Process: Calculate Field arcpy.CalculateField_management(f, "orig_name", f3, "PYTHON", "") print "finish" ** for文に挿入するためCSVの列をリストに変換する [#kb0e5f45] -特定のデータのみを選択して処理したい~ -選択するファイルの名称やIDがスプレッドシートに入力されている~ というケースに使います~ # 各モジュールをインポートする import csv import sys # CSVファイルのフルパスを指定する csvfile=open("C:\\temp\\list.csv") # 各行のデータおよび各行の列数を格納するリストをそれぞれ宣言する rowlist = [] colnum = [] # 1行毎にリストにし列数をカウントする for row in csv.reader(csvfile): rowlist.append(row) colnum.append(len(row)) # 行列変換 (各列の要素をリストにする) collist = [] for colnum in range(max(colnum)): eachcollist = [] for rownum in range(len(rowlist)): eachcollist.append(rowlist[rownum][colnum]) collist.append(eachcollist) # 行数（レコード数数）および列数の確認 print str(len(rowlist)) + " 行(レコード)" countcol = len(collist) print countcol,"列", # 指定した行をリストとして表示し確認 # ただし指定列数から1を引いた値を指定すること (1列目だったら0と指定) print collist[0] あとは for x in collist[0]: として繰り返しの処理を行う ** polyline 各フィーチャの方位角を属性フィールドに追加する処理 [#af4ada37] →Arcgis10のツールボックス用です(そのように作るよう頼まれたため)~ →各フィーチャは一直線という前提で書いています(フィーチャの始終点の座標から方位角を求めている）~ import arcpy import math # Script arguments input_table = arcpy.GetParameterAsText(0) # local variables infc = input_table # input feature class arcpy.AddField_management(input_table, "azimuth_a", "DOUBLE", "10", "5", "", "", "NULLABLE", "") # Identify the geometry field # desc = arcpy.Describe(infc) shapefieldname = desc.ShapeFieldName # Create search cursor # rows = arcpy.UpdateCursor(infc) # Enter for loop for each feature/row # for row in rows: # Create the geometry object # feat = row.getValue(shapefieldname) #Set start point startpt = feat.firstPoint #Set Start coordinates startx = startpt.X starty = startpt.Y #Set end point endpt = feat.lastPoint #Set End coordinates endx = endpt.X endy = endpt.Y radian = math.atan((endx - startx)/(endy - starty)) degree = radian * 180 / math.pi row.azimuth_a = degree rows.updateRow(row) # delete cursor and row objects to remove lock on the data del row del rows ** GRASSのコマンドを pythonで動かす [#dcd3f11e] vect = 'vector_data_sample' for x in ("TS199504","TS199505","TS199506","TS199507","TS199508","TS199509","TS199510","TS199511","TS199512","TS199601","TS199605"): grass.run_command("v.to.rast", input = vect, output = str(x) + "_cs", use = "attr", column = str(x)) ** python でジオコード [#k86fdccd] →[[pygeocode>https://pypi.python.org/pypi/pygeocoder]] と [[requests>https://pypi.python.org/pypi/requests]]パッケージが必要~ →Google Geocoding APIを使っている~ # 日本語でgeocodeしてみる # -*- coding: utf-8 -*- from pygeocoder import Geocoder results = Geocoder.geocode(u"北海道富良野市") print(results[0].coordinates) #reverse geocodeしてみる r_result = Geocoder.reverse_geocode(43.3421398, 142.3832254) print(r_result[0])
