每日python库:数据分析处理与科学计算(9)

Python库的多样性使得它们可以在不同的应用场景中发挥作用,不同场景下同一个库可能拥有不同的功能,本系列未来会有不同的分类,可能会出现相同的库。数量很多,慢慢整理。文中的示例都是最基础的用法,有些就顺手写了,有些就丢给Ai,看个乐就行。

1. MovingPandas – 移动对象轨迹分析

功能: MovingPandas 是一个基于 Pandas 和 GeoPandas 的库,专注于移动对象轨迹的分析和可视化。

使用场景:

  • 交通流量分析和轨迹模式识别。
  • 动物迁徙、人类活动轨迹分析。
  • 物流和运输优化。

示例:

from geopandas import GeoDataFrame
from shapely.geometry import Point
from movingpandas import TrajectoryCollection

# 创建一些示例数据
df = GeoDataFrame({
'geometry': [Point(0, 0), Point(1, 1), Point(2, 2)],
'time': [pd.Timestamp('2023-10-01 12:00:00'), pd.Timestamp('2023-10-01 12:01:00'), pd.Timestamp('2023-10-01 12:02:00')]
})

# 创建轨迹集合
traj_collection = TrajectoryCollection(df, 'time')

# 分析轨迹
for traj in traj_collection:
print(f"Track length: {traj.get_length()}")

2. PySAL – 空间分析库

功能: PySAL(Python Spatial Analysis Library)是一个用于空间数据分析的库,提供了多种空间统计和分析工具。

使用场景:

  • 地理信息系统(GIS)中的空间统计分析。
  • 区域经济学、城市规划等领域的空间数据研究。
  • 环境科学中的空间模式识别。

示例:

from pysal.lib import weights
from pysal.explore import esda
import geopandas as gpd

# 加载地理数据
gdf = gpd.read_file('path_to_shapefile.shp')

# 创建空间权重矩阵
w = weights.KNN.from_dataframe(gdf, k=5)

# 计算全局空间自相关
moran = esda.Moran(gdf['value'], w)
print(f"Moran's I: {moran.I}")

3. MapClassify – 用于地图分类的库

功能: MapClassify 是一个用于地图数据分类的库,提供多种分类方法,如等间距、自然断点等。

使用场景:

  • 制作主题地图和热力图。
  • 地理数据的可视化分类。
  • 空间数据分析中的数据预处理。

示例:

import geopandas as gpd
from mapclassify import NaturalBreaks

# 加载数据
gdf = gpd.read_file('path_to_shapefile.shp')

# 使用自然断点分类
classifier = NaturalBreaks(gdf['value'], k=5)
gdf['category'] = classifier.yb

# 显示分类结果
print(gdf[['value', 'category']])

4. PyKrige – 克里金插值

功能: PyKrige 是一个用于克里金插值的 Python 库,支持普通克里金、通用克里金等多种插值方法。

使用场景:

  • 环境科学中的污染物浓度插值。
  • 地质学中的矿产资源评估。
  • 气象学中的气温、降水量插值。

示例:

from pykrige.ok import OrdinaryKriging
import numpy as np

# 示例数据
data = np.array([[1, 1, 10], [2, 2, 20], [3, 3, 30]])

# 创建克里金模型
OK = OrdinaryKriging(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2])

# 插值
gridx = np.linspace(0, 4, 10)
gridy = np.linspace(0, 4, 10)
z, ss = OK.execute('grid', gridx, gridy)

5. Pysheds – 地表水分析

功能: Pysheds 是一个用于地表水分析的库,支持流域分析、流向计算等功能。

使用场景:

  • 水资源管理和流域分析。
  • 环境科学中的水文分析。
  • 地形学研究中的水流路径分析。

示例:

from pysheds.grid import Grid
import numpy as np

# 加载栅格数据
grid = Grid.from_raster('dem.tif')

# 填充洼地
grid.fill_depressions('dem', out_name='flooded_dem')

# 计算流向
grid.flowdir(data='flooded_dem', out_name='dir')

# 计算流域
grid.accumulate('dir', out_name='acc')

# 显示结果
print(grid.view('acc'))

6. WhiteboxTools – 地理空间数据分析

功能: WhiteboxTools 是一个强大的地理空间数据分析工具,提供了多种地理处理和分析功能。

使用场景:

  • 地形分析,如坡度、坡向、地形指数计算。
  • 水文分析,如流域划分、流向计算。
  • 图像处理和地表特征提取。

示例:

from whitebox import WhiteboxTools

wbt = WhiteboxTools()

# 读取 DEM 数据
wbt.set_working_dir('path_to_dem')

# 计算坡度
wbt.slope('dem.tif', 'slope.tif')

# 显示结果
wbt.display('slope.tif')

7. GeoAlchemy – 处理地理空间数据库的库

功能: GeoAlchemy 是 SQLAlchemy 的扩展,支持对地理空间数据的操作和查询。

使用场景:

  • 地理信息系统(GIS)数据库的设计和查询。
  • 空间数据的存储、检索和分析。
  • 地理空间数据的 ORM 映射。

示例:

from sqlalchemy import create_engine
from geoalchemy2 import Geometry, WKTElement
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String

Base = declarative_base()

class Location(Base):
__tablename__ = 'locations'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
geom = Column(Geometry('POINT'))

# 创建数据库引擎
engine = create_engine('postgresql://username:password@localhost/dbname')

# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)

8. Rasterstats – 用于统计栅格数据

功能: Rasterstats 是一个用于计算栅格数据统计信息的库,支持多种统计方法。

使用场景:

  • 地理空间数据分析中的栅格统计。
  • 环境监测和土地使用分析。
  • 气候变化和生态学研究中的数据处理。

示例:

from rasterstats import zonal_stats
import geopandas as gpd

# 加载矢量数据和栅格数据
vector = gpd.read_file('zones.shp')
raster = 'elevation.tif'

# 计算统计信息
stats = zonal_stats(vector, raster, stats=['min', 'max', 'mean'])

# 显示结果
print(stats)

9. Satpy – 卫星数据分析

功能: Satpy 是用于处理和分析卫星数据的 Python 库,支持多种卫星传感器的数据处理。

使用场景:

  • 气象学中的卫星图像分析。
  • 环境监测和灾害预警。
  • 遥感数据的预处理和信息提取。

示例:

from satpy import Scene
from glob import glob

# 加载卫星数据
scn = Scene(filenames=glob('path_to_satellite_data/*.nc'))

# 加载所需的通道
scn.load(['VIRI_00_70', 'VIRI_00_80'])

# 显示图像
scn.show()

10. GeoViews – 地理空间数据的高级可视化

功能: GeoViews 是基于 HoloViews 的地理空间数据可视化库,支持交互式和动态的空间数据展示。

使用场景:

  • 地理空间数据的探索性分析。
  • 交互式地图和地理数据的展示。
  • 科学研究中的空间数据可视化。

示例:

import geoviews as gv
import geoviews.feature as gf
from geoviews import opts

# 加载世界地图
world = gv.Polygons(gf.land)

# 设置选项
world.opts(color='gray', width=600, height=400)

# 显示地图
gv.extension('bokeh')
world
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