用于 GIS 和制图的 Python 库
Python 库是 GIS 中的终极扩展，因为其允许增强其核心功能。
通过使用 Python 库，可打破 GIS 的模式，深入研究一些严肃的数据科学。Python 中有200 多个标准库。但也有数以千计的第三方库。
为什么要为 GIS 使用 Python 库？
是否注意到 GIS 缺少需要它执行的一项功能，且没有GIS 软件可以做到这一切，Python 库可以添加需要的额外功能。简而言之，Python 库是为了让人的生活更轻松而编写的代码。开发人员已经为机器学习、报告、绘图和 Python 中的几乎所有内容编写了开放库。
如果想要这个额外的功能，可通过将这些库导入 Python 脚本来利用。从这里，可调用不属于核心 GIS 软件的函数。
1.Arcpy
如果您使用Esri ArcGIS，那么可能熟悉ArcPy库。ArcPy用于地理处理操作，它不仅用于空间分析，还用于数据转换、管理和使用Esri ArcGIS制作地图。
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2.Geopandas
Geopandas 就像熊猫遇到 GIS。但是，Geopandas 库添加了一个地理组件，而不是直接的表格分析。对于覆盖操作，Geopandas 使用 Fiona 和 Shapely，它们是它们自己的 Python 库。
3.GDAL/OGR
GDAL/OGR库用于在GIS格式和扩展之间进行转换。QGIS、ArcGIS、ERDAS、ENVI和GRASS GIS以及几乎所有的GIS 软件都以某种方式使用它进行翻译。目前，GDAL/OGR支持97个矢量和162个光栅驱动程序。
4.RSGISLib
RSGISLib库是一套用于光栅处理和分析的遥感工具。如它对图像进行分类、过滤和统计。我个人最喜欢的是基于对象的分割和分类模块（GEOBIA）。
5.PyProj
PyProj库的主要用途是其如何与空间参照系统一起工作，可通过一系列地理参考系统投影和转换坐标。PyProj还可以对任何给定基准进行大地测量计算和距离计算。
用于数据科学的 Python 库
数据科学从数据中提取见解，获取数据并试图理解，例如通过图形绘制或使用机器学习。以下Python库列表正好可以为您做到这一点。
6.NumPy
Numerical Python（NumPy 库）获取属性表并将其放入结构化数组中。 一旦它处于结构化数组中，对于任何科学计算来说都会快得多。关于其优点之一是可以如何使用其他 Python 库（如 SciPy） 进行繁重的统计操作。
7.Pandas
Pandas 库在数据处理方面非常受欢迎。这不仅适用于统计学家，在 GIS 中也非常有用。计算性能是 Pandas 的关键，Pandas 的成功在于它的数据框架，数据框经过优化可用于处理大数据。经过优化，以至于达到 Microsoft Excel 甚至无法处理的程度。
8.Matplotlib
当处理数千个数据点时，有时更好将其全部绘制出来，输入matplotlib，统计学家使用matplotlib库进行可视化显示，Matplotlib做到了这一切。它绘制图形、图表和地图。即使有大数据，也能很好地处理数据。
9.Scikit
最近，机器学习一直是热门话题，Scikit是一个支持机器学习的Python库，内置于NumPy、SciPy和Matplotlib中。因此，如想进行任何数据挖掘、分类或ML预测，Scikit库是一个不错的选择。
10.(正则表达式)Re
正则表达式 (Re) 是终极过滤工具，当想在表格中查找特定字符串时，这是您的首选库，还可更进一步，如检测、提取和替换为模式匹配。
11.ReportLab
ReportLab 是此列表中最令人满意的库之一。 这样说的原因是 GIS 通常缺乏足够的报告功能，尤其是如果想创建报告模板，它是一个极好的选择。不知为什么 ReportLab 库有些不受关注，感觉不应该是这样。
12.Ipyleaflet
如果想创建交互式地图，ipyleaflet 是 Jupyter notebook 和 Leaflet 的融合，可控制各种自定义设置，如加载底图、geojson 和小部件，还提供了广泛的地图类型可供选择，包括等值线、速度数据和并排视图。
13.Folium
就像 ipyleaflet 一样，Folium 允许利用leaflet 来构建交互式 *** 地图，能够在 Python 中操作数据，可使用领先的开源 JavaScript 库对其进行可视化。
14.Geemap
Geemap 更适合使用 Google Earth Engine (GEE) 进行科学和数据分析。尽管任何人都可以使用这个 Python 库，但科学家和研究人员专门将它用于探索 GEE 中数 PB 的卫星图像目录，以供其特定应用和遥感数据使用。
15.LiDAR
简单地命名为 LiDAR Python Package，其目的是处理和 可视化光检测和测距 (LiDAR) 数据。例如，包括从数字高程模型 (DEM) 数据中平滑、过滤和提取拓扑属性的工具，虽没看到与原始 LAS 文件的集成，但其可用于地形和水文分析。
来源：开源地理空间基金会中文分会
来源链接：https://www.osgeo.cn/post/10a1b
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