我想从XML文件中提取一些数据并将其保存为表格格式，例如XLS或DBF。这是我的XML文件:ADDLandIndex001AMI100031R3278458EN48712015/01/064:20:11PM0014860NATURALGASACTIVE1965/02/181965/02/18我对DATAAREA/LandIndex/LandIndex/下的agreementdetail标签内的信息感兴趣更新:多亏了MattDMo，这个任务已经从它的死点移动了一点。所以我在下面制作了这个脚本。它迭代文件并获取agreementdetail的所有实例，并为每个实例输出agreementid
我的任务是使用Numpy数组找到功能类的平均中心。我已经使用功能类创建了一个numpy数组importarcpyimportnumpyfc="polygons.shp"a=arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(fc,["SHAPE@X","SHAPE@Y"])阵列，a，是：array([(3107178.29076947,10151024.31186805),(3107961.30479125,10139810.52458512),(3109603.8882401,10119654.26424824),(2992362.40598316,10049723.5051
2.7Python(目前ArcGIS使用)代码转化为3.5Python(目前ArcGISPro使用)代码----AnalyzeToolsForPro(2to3命令)基本操作调用ArcToolbox的两种形式#arcpy.ToolboxAlias.ToolName()#arcpy.ToolName_ToolboxAlias()#ToolboxAlias工具箱别名#ToolName工具名称arcpy.analysis.Buffer(in_features="bjboundary",out_feature_class="G:/实习文件/map/buf_Boundary.shp",buffer_dis
2.7Python(目前ArcGIS使用)代码转化为3.5Python(目前ArcGISPro使用)代码----AnalyzeToolsForPro(2to3命令)基本操作调用ArcToolbox的两种形式#arcpy.ToolboxAlias.ToolName()#arcpy.ToolName_ToolboxAlias()#ToolboxAlias工具箱别名#ToolName工具名称arcpy.analysis.Buffer(in_features="bjboundary",out_feature_class="G:/实习文件/map/buf_Boundary.shp",buffer_dis
StackExchange上的第一个计时器。我正在使用ArcGISServer和Python。在尝试使用REST端点对map服务执行查询时，我在JSON响应中获取负纪元中esriFieldTypeDate字段的值。JSON响应如下所示:{"feature":{"attributes":{"OBJECTID":11,"BASIN":"NorthAtlantic","TRACK_DATE":-3739996800000,},"geometry":{"paths":[[[-99.9999999999999,30.0000000000001],[-100.1,30.5000000000001]
我想编写一个简单的脚本来遍历文件夹中的所有文件，并将压缩(.zip)的文件解压缩到同一文件夹。对于这个项目，我有一个包含近100个压缩.las文件的文件夹，我希望有一种简单的方法来批量解压缩它们。我尝试使用以下脚本importos,zipfilefolder='D:/GISData/LiDAR/SomeFolder'extension=".zip"foriteminos.listdir(folder):ifitem.endswith(extension):zipfile.ZipFile.extract(item)但是，当我运行脚本时，出现以下错误:Traceback(mostrecen
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取。 在遥感应用中，我们经常需要对某一景遥感影像中的全部像元的像素值进行平均值求取——这一操作很好实现，基于ArcMap软件或者简单的Python代码就可以实现；但有时候，我们会需要结合同一地区、不同时相的多景遥感影像，求取每一个像元在全部时相中像素值的平均值——这一需求的实现较之前者就有些麻烦，本文对此加以介绍。 首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个存储有大量.tif格式遥感影像的文件夹，其中每一个遥感影像的文件名中都包含有该图像的成像时间，如下图所示。且其中除了.tif
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取。 在遥感应用中，我们经常需要对某一景遥感影像中的全部像元的像素值进行平均值求取——这一操作很好实现，基于ArcMap软件或者简单的Python代码就可以实现；但有时候，我们会需要结合同一地区、不同时相的多景遥感影像，求取每一个像元在全部时相中像素值的平均值——这一需求的实现较之前者就有些麻烦，本文对此加以介绍。 首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个存储有大量.tif格式遥感影像的文件夹，其中每一个遥感影像的文件名中都包含有该图像的成像时间，如下图所示。且其中除了.tif
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件批量进行相减做差的方法。 首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个存储有多张.tif格式遥感影像的文件夹，其中每一个遥感影像的文件名中都包含有该图像的成像年份，且每一个遥感影像的空间范围、像元大小等都是一致的，可以直接进行栅格相减；且文件夹内除了.tif格式的遥感影像文件外，还具有其它格式的文件；如下图所示。 我们希望，对于同一年成像的两景遥感影像分别进行做差处理。例如，将上图中的2001.tif文件减去2001_N.tif文件，将2005.tif文件减去2005_N.tif文件，以此类推。 明确了需求后，我们就可以
我有一本字典，需要将其转换为NumPy结构化数组。我正在使用arcpy函数NumPyArraytoTable，因此NumPy结构化数组是唯一可行的数据格式。基于此线程:Writingtonumpyarrayfromdictionary和这个线程:HowtoconvertPythondictionaryobjecttonumpyarray我试过了:result={0:1.1181753789488595,1:0.5566080288678394,2:0.4718269778030734,3:0.48716683119447185,4:1.0,5:0.1395076201641266,6:
