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arcgis计算点坐标的python表达式在ArcGIS中，计算点坐标通常是通过在字段计算器或使用ArcPy（ArcGIS Python模块）中的脚本工具来实现。
以下是通过Python表达式计算点坐标的一般步骤和示例。
1.使用字段计算器：在ArcGIS中，可以通过字段计算器来执行简单的点坐标计算。
选择要计算的点坐标字段，右键点击该字段，选择“计算几何属性”或“计算字段”选项，然后在弹出的对话框中使用Python表达式。
2.ArcPy脚本工具：如果需要更复杂或批量的点坐标计算，可以使用ArcPy编写Python脚本。
这样可以灵活地处理多个要素类，执行更高级的计算，并将结果存储到新字段或新要素类中。
下面是一个简单的ArcPy示例，演示如何使用Python表达式计算点坐标：pythonimport arcpy# 设置工作空间和要素类arcpy.env.workspace =r"C:\Path\To\Your\Geodatabase.gdb"fc ="YourFeatureClass"# 添加两个新字段用于存储X和Y坐标arcpy.AddField_management(fc, "X_Coordinate", "DOUBLE")arcpy.AddField_management(fc, "Y_Coordinate", "DOUBLE")# 使用UpdateCursor遍历要素，并计算坐标with arcpy.da.UpdateCursor(fc, ["SHAPE@", "X_Coordinate", "Y_Coordin ate"]) as cursor:for row in cursor:# 获取点坐标point =row[0].centroidx_coord =point.Xy_coord =point.Y# 更新新字段row[1] =x_coordrow[2] =y_coord# 更新游标cursor.updateRow(row)在这个示例中，我们使用ArcPy的UpdateCursor遍历要素，并计算每个要素的中心点坐标。
在ArcGIS 中，字段计算器（Field Calculator）是一个非常强大的工具，允许用户使用Python 或VBScript 对表或图层中的字段进行复杂的计算。
以下是如何在ArcGIS 的字段计算器中使用Python 的简要说明：启动字段计算器：在ArcMap 中，右键点击图层的属性表中的一个字段标题，选择Calculate Values。
或者，可以在图层属性对话框中的Fields标签下找到Calculate Field按钮。
选择Python 作为表达式语言：在字段计算器的窗口中，确保已选择Python作为表达式语言。
编写Python 表达式：在Expression框中，您可以开始编写您的Python 代码。
例如，假设您有一个名为FIELD1的字段，并且您想将其值加倍并将结果保存到另一个名为FIELD2的字段中，您可以编写以下代码：复制代码python`!FIELD2! = !FIELD1! * 2`在此代码中，!FIELD1!和!FIELD2!是对当前行中相应字段值的引用。
考虑使用代码块：对于更复杂的计算，您可能需要使用代码块。
例如，以下代码块判断FIELD1的值是否大于复制代码python`def classify(value):if value > 10:return "High"else:return "Low"!FIELD2! = classify(!FIELD1!)`确保数据类型匹配：当您为目标字段计算结果时，请确保这些结果与字段的数据类型匹配。
例如，如果字段是整数类型，但您的计算返回了文本或浮点数，您可能会收到错误。
点击确定：当您完成表达式编写后，点击OK或Apply。
计算的结果将会填充到您选择的字段中。
错误处理和调试：如果您的表达式存在错误，ArcGIS 会提供错误消息。
根据这些消息，您可以调整表达式并重新尝试。
对于更复杂的错误，您可能需要使用外部Python 环境进行调试。
谈Python在Arcgis地理处理中的应用
邵保华;田学志
【期刊名称】《林业勘查设计》
【年(卷),期】2012(000)002
【摘要】扼要介绍了Python脚本语言在Arcgis地理处理过程中的应用情况.
【总页数】2页(P99-100)
【作者】邵保华;田学志
【作者单位】黑龙江省林业监测规划院;黑龙江省农业工程职业学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于Python的Arcgis地理处理应用研究 [J], 田学志
2.ARCGIS中应用Python脚本进行空间数据批量处理的研究与实现 [J], 石晶;郭
子珍;李小勇
3.Python语言在地理空间数据处理中的应用 [J], ZHENG Hui
4.ArcGIS中应用Python脚本实现地理数据的批处理 [J], 吕德昊;宋伟东;董山;贾国辉;金光
5.ArcGIS模型构建器和Python语言在第三次全国国土调查数据处理中的应用 [J], 王嘉伟;孙漳林;唐伟建
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
arcgis python or用法ArcGIS Python or（即ArcPy）是一款Python语言的库，可以与ArcGIS Desktop软件集成。
该工具可以让用户在Python环境中使用ArcGIS的功能，是许多GIS分析师和开发人员们进行日常工作的首选工具。
在本文中，我们将为您介绍如何使用ArcGIS Python or来完成GIS数据处理和分析。
1.安装ArcGIS Python or首先，您需要安装ArcGIS Desktop软件，并且需要选择“Python语言支持”选项，以确保安装了ArcPy库。
如果你已经安装了ArcGIS Desktop软件，但是还没有Python语言支持组件，您可以在ArcGIS的安装程序中重新进行选择，然后完成安装。
2.载入ArcPy模块打开Python IDE（如IDLE或PyCharm等），输入以下代码来载入ArcPy模块以及一些其他库：import arcpyimport osimport sysimport shutil3.建立工作空间接着，你需要设置你的工作空间，指定你要处理的GIS数据输入输出文件夹。
例如：arcpy.env.workspace = "C:/test/gis_files"arcpy.env.overwriteOutput = True4.数据处理与分析现在，你可以开始进行你的GIS数据处理与分析了。
例如，你可以编写代码执行以下操作：- 读取矢量或栅格数据- 进行空间分析和地理处理- 创建地图或GIS数据文件- 生成报告或输出文件以下是一个使用ArcGIS Python or进行类型更改的示例代码：# 转换点数据到线数据arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion("input_points.shp ", "output_lines.shp", "Polyline")5.清理临时文件如果你需要进行批处理操作，你需要在每个操作后清理输出文件和临时文件。
ArcGIS中的Python简介：ArcGIS 8.X之前不能使用脚本语言，只能通过VB, C++的应用程序接口访问。
ArcGIS 9.0/9.1版本开始引入Python，通过PythonCOM接口调用gp（GeoProcessing对象），这种方式类似于调用其它程序的脚本，必须通过导入Win32com包实现(单独安装)，同时必须启动ArcMap等程序之后才能进行操作。
如下：import win32com.client # 9.1以前老版本的访问方式gp = win32com.client.dispatch("esriGeoProcessing.GPDispatch.1")ArcGIS 9.2版本之后就抛弃了PythonCOM方式，采用C/C++扩展了一个一个Python对象（GP），该对象位于..\ArcGIS\BIN\arcgisscripting.dll，该对象直接引用了Python24.dll（位于C:\WINDOWS\system32），从名称可以看出全部使用小写名称也是C的风格。
使用GP对象可以在不启动ArcGIS方式下直接处理数据，性能更加稳定。
要在Python中直接使用gp对象，需要在PYTHONPATH 变量中增加..\ArcGIS\BIN\目录，这样在Python脚本中就可以直接导入arcgisscripting对象了。
如下：import arcgisscripting # 9.2以后新版本的调用方式gp = arcgisscripting.create()注意：9.1和9.2在python代码上的区别仅此两行而已！！但9.3之后增加了许多列表函数，需要改写程序。
import arcgisscripting # 9.3以后版本的调用方式gp = arcgisscripting.create(9.3) # 在9.3中使用create不添加版本号以9.2兼容方式运行import arcpy # 10.0以后的版本在ArcGIS的9.3版本中，gp对象增加了许多列表对象如：ListFields, ListFeatureClasses等，这样使得操作更加方便，避免频繁地遍历。
如何在ArcGISPro中使用ArcPy调用地理处理工具ArcPy可以让您访问ArcGIS Pro中的所有地理处理工具。
在Python中，地理处理工具被称为地理处理工具。
这个名称并不完全对应于工具标签，这是工具在ArcGIS Pro中显示的方式。
工具名称通常与工具标签相同，但不包含空格。
例如，数据管理工具箱中的AddField工具的名称是AddField in ArcPy。
除了使用工具名称外，对工具的引用还需要工具箱别名。
这是因为不同工具箱中的多个工具可以共享相同的名称。
例如，有多个裁剪工具:一个在Analysis工具箱(即Clip)，另一个在Data Management 工具箱(即Clip Raster，但在ArcPy中名称是Clip)。
工具箱别名与工具箱的名称或标签都不相同——它通常是一个缩写版本。
例如，Data Management工具箱的别名是“Management”。
Analysis工具箱中的Clip工具被引用为Clip_analysis()。
工具集的名称(在本例中是Extract)没有被引用。
另一方面，数据管理工具箱中的裁剪栅格工具被引用为Clip_management()。
在一行Python代码中有两种访问工具的方法。
使用工具最简单的方法是调用其相应的函数。
所有的地理处理工具都可以在ArcPy中作为函数使用。
Python中的函数是一个已定义的功能，用于执行特定的任务;因此，ArcGIS Pro中的每个地理处理工具都是arccpy中的一个功能是有意义的。
通过函数调用工具的语法是arcpy.<toolname_toolboxalias>(<parameters>)例如，下面的代码运行裁剪工具:import arcpyarcpy.env.workspace = "C:/Data"arcpy.Clip_analysis("streams.shp", "study.shp", "result.shp")工具也可以通过使用与工具箱别名匹配的模块来使用。
基于ArcPy的地学数据自动化处理与分析方法李诗宇;邓吉强【摘要】本文介绍了地理数据相关概念及ArcGIS10.2中ArcPy模块的基本情况,并对现存自动处理分析地学数据的原理进行了概述.为进一步解决重复性GIS任务繁琐易错等实际问题,本文在此基础上提出了以ArcPy编写脚本语言调用ArcGIS GP工具实现自动处理地学数据的方法.以完成某市村落选址任务为例,为GIS工作者提供了一个利用地学数据自动化处理方法解决实际工作的新思路.【期刊名称】《科技创新与生产力》【年(卷),期】2018(000)003【总页数】4页(P44-46,49)【关键词】地理信息系统;地学数据;ArcPy;Python;自动化处理【作者】李诗宇;邓吉强【作者单位】中南大学地球科学与信息物理学院, 湖南长沙 410083;中南大学地球科学与信息物理学院, 湖南长沙 410083【正文语种】中文【中图分类】P208.2地学数据处理是进行GIS地理空间数据分析的前提与基础。
在日常数据处理过程中，由于空间数据的数据量较大，在对其进行投影变换、字段编辑、拼接裁剪、数据转换等重复性数据处理工作中，工作人员需进行大量手动操作且容易出错。
因此，为保证高质量的处理结果并降低人员的工作强度，对空间数据进行自动化处理是一种有效的解决办法。
笔者以北京市延庆县旧县镇区域的地学数据处理为例，探讨ArcPy在ArcGIS空间数据处理流程中的应用，为ArcPy在空间数据自动化处理中的应用提供了一种可行有效的思路。
1 地学数据相关概念简介1.1 地学数据简介1）地学数据概念。
地学数据指与地球参考空间（二维或三维）位置有关的、表达与地理客观世界中各种实体和过程状态属性的数据[1]。
现阶段常用的地理信息系统（GIS）的分类系统中，常将地学数据分为空间数据与属性数据。
本文所指的地学数据处理基本指空间数据的常见处理方式。
2）处理与分析。
目前GlS用户在处理分析地学数据时多数都是使用GIS软件，如ArcGIS，MapInfo等[2]，根据不同数据的处理要求选取软件中提供的现有地学数据处理工具来进行操作，常见的地学数据处理操作工具有：地理数据可视化与制图、属性要素编辑、地理处理等，这些操作工具既可以进行简单的专题地图生成，也可以完成回归分析与网络分析等复杂GIS任务。
ArcGIS使用Python调用arcpy实现自动计算地形湿度指数（Topographic Wetness Index，TWI）的方法赵岩1.简介TWI是当地地形对径流流向和蓄积影响的物理指标或指标。
该指数是斜率和上游贡献面积的函数。
TWI的计算同时使用地理信息系统(GIS)和Python (Python)进行，Python是一种用于增强计算能力的编程软件。
这些指数有助于识别降雨径流模式、潜在土壤含水量增加区域和积水区域。
地形湿润度指数(TWI)，量化了地形对基本水文过程的控制(Schillaci等，2015)。
TWI是通过细尺度地形与上梯度对地表面积的贡献相互作用，根据以下关系得到的(Beven et al.，1979):TWI = ln [CA/Slope]其中，CA是通过网格单元排水的局部上坡集水区，slope是每个网格单元最陡的向外坡度，以落差/距离衡量，即坡度角度的tan值(Tarboton, 1997)。
ArcGIS通过使用工具箱可以实现地形湿度指数的计算，但传统方法操作麻烦，而通过Python调用arcpy可以实现自动自取，这样我们就可以一边喝着咖啡，一边等待电脑帮我们完成任务了。
ArcPy 是一个Python 站点包，可提供以实用高效的方式通过Python 执行地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化。
2.传统方法步骤以30m*30m分辨率的图层为例。
（原文作者：qrz110）。
①基于表面工具箱Surface计算Slope。
②单位转换：Scale_slope=Slope*pi/180。
③填洼(Fill_dem)-Fill。
④水流方向(FlowDir_Fill)-Flow Direation。
⑤汇流累积量(FlowAcc_Flow)-Flow Accumulation。
⑥单位面积的汇流量(SCA)-Raster Calculator。
⑦地形湿度指数（TWI）-Raster Calculator：TWI=ln(SCA/Tan(Scale_slope))。
gis中python的应用实例GIS（地理信息系统）是将地理空间数据与信息技术相结合的一种技术，它可以用于空间数据的采集、存储、管理、分析和可视化等方面。
在GIS中，Python作为一种强大的编程语言，被广泛应用于地理分析、空间数据处理和地图制作等方面。
本文将介绍几个GIS中Python的应用实例。
一、地理数据的处理和分析Python在GIS中的一个重要应用是地理数据的处理和分析。
通过使用Python的库和模块，可以对地理数据进行各种操作，如数据的导入、导出、转换、筛选、统计和计算等。
例如，可以使用Python的GDAL库来读取和写入各种地理数据格式，如栅格数据和矢量数据；使用Python的Shapely库进行空间分析和几何计算；使用Python 的GeoPandas库进行地理数据的处理和分析等。
这些功能使得Python成为GIS数据处理和分析的重要工具。
二、地图绘制和可视化Python在GIS中还可以用于地图的绘制和可视化。
通过使用Python 的库和模块，可以将地理数据转换为可视化的地图，并进行各种样式和符号的设置。
例如，可以使用Python的Basemap库绘制各种类型的地图，如等值线图、等高线图、热力图等；使用Python的Folium库创建交互式地图，并在地图上添加各种元素，如点、线、面等；使用Python的Matplotlib库进行地图的可视化和样式设置等。
这些功能使得Python成为GIS地图制作和可视化的重要工具。
三、地理空间分析Python在GIS中还可以用于地理空间分析。
通过使用Python的库和模块，可以进行各种地理空间分析，如缓冲区分析、叠加分析、网络分析等。
例如，可以使用Python的GeoPandas库进行地理数据的叠加分析，如点与面的叠加、面与面的叠加等；使用Python的NetworkX库进行网络分析，如最短路径分析、网络中心性分析等；使用Python的PySAL库进行空间自相关分析、空间插值分析等。
Python调用GDAL计算地形耐用指数TRI地形位置指数TPI粗糙度Roughness的方法Python调用GDAL计算地形耐用指数(TRI)地形位置指数(TPI)粗糙度(Roughness)的方法赵岩1.python_GDAL栅格数据处理环境配置python进行栅格图像处理，需要配置python环境。
本人推荐方法如下：①安装数据科学软件Anaconda，安装时将Python一起安装。
Anaconda的优点是可以根据所安装的Python版本自动匹配和安装常用的数据科学分析需要的包，无需自己再单独安装。
②安装GDAL相关开发包，打开Anaconda上的Environments，Installed框选择All，Search Packages框输入gdal，选择geal，点击Apply。
Anaconda会自动搜索适合目前使用Python版本的gdal 包以及和这个包相关联的包，然后自动安装。
③打开jupyter nootbook,输入以下代码并运行，显示栅格图像，表明环境安装成功。
*中间出现任何问题请搜索相关教程解决。
④点击Windows，打开Jupyter Notebook。
⑤新建Python 3。
⑥打开jupyter nootbook,输入以下代码并运行，显示栅格图像，表明环境安装成功。
2.GDAL地形分析函数介绍在GDAL的api接口中，与DEM有关的方法有DEMProcessing 和DEMProcessingOptions。
下面分别介绍这两个函数的参数信息。
（1）DEMProcessing(destName, srcDS, processing, **kwargs):destName --- 输出数据集名称。
srcDS ---数据集对象或文件名。
processing --- DEM处理方法，根据需求选以下其中之一："hillshade"（山体阴影）, "slope"（坡度）, "aspect"（坡向）, "color-relief"（彩色渲染）, "TRI"（T opographic Position Index，地形位置指数：中程减去周围高程的平均值。
ArcGIS使用Python调用arcpy实现自动计算地形湿度
指数（Topographic Wetness Index，TWI）的方法
赵岩
1.简介
TWI是当地地形对径流流向和蓄积影响的物理指标或指标。
该指数是斜率和上游贡献面积的函数。
TWI的计算同时使用地理信息系统(GIS)和Python (Python)进行，Python是一种用于增强计算能力的编程软件。
这些指数有助于识别降雨径流模式、潜在土壤含水量增加区域和积水区域。
地形湿润度指数(TWI)，量化了地形对基本水文过程的控制(Schillaci等，2015)。
TWI是通过细尺度地形与上梯度对地表面积的贡献相互作用，根据以下关系得到的(Beven et al.，1979):
TWI = ln [CA/Slope]
其中，CA是通过网格单元排水的局部上坡集水区，slope是每个网格单元最陡的向外坡度，以落差/距离衡量，即坡度角度的tan值(Tarboton, 1997)。
ArcGIS通过使用工具箱可以实现地形湿度指数的计算，但传统方法操作麻烦，而通过Python调用arcpy可以实现自动自取，这样我们就可以一边喝着咖啡，一边等待电脑帮我们完成任务了。
ArcPy 是一个Python 站点包，可提供以实用高效的方式通过Python 执行地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化。
2.传统方法步骤
以30m*30m分辨率的图层为例。
（原文作者：qrz110）。
①基于表面工具箱Surface计算Slope。
②单位转换：Scale_slope=Slope*pi/180。
③填洼(Fill_dem)-Fill。
④水流方向(FlowDir_Fill)-Flow Direation。
⑤汇流累积量(FlowAcc_Flow)-Flow Accumulation。
⑥单位面积的汇流量(SCA)-Raster Calculator。
⑦地形湿度指数（TWI）-Raster Calculator：TWI=ln(SCA/Tan(Scale_slope))。
3.使用Python实现自动化计算
①购买咖啡，烧开水。
②打开ArcGIS，打开Python窗口。
③输入以下代码：
"""
... TWI-filled-plus0.1constant.py
... Topographic Wetness Index
... 2013-11-12
... Jeffrey Wolf (EEB); G. Andrew Fricker (GEOG)
... UCLA
... This script was written to be used as a tool in ArcGIS. This python script can be imported to create a TWI tool. Inputs are the workspace and the input DEM, output is the TWI layer
... We chose to fill all sinks due to some small sinks in a lidar redived DEM. We also add a small constant to the denominator to avoid dividng by zero.
... The original script was based off the arcpy script written by Prasad Pathak.
... /details.asp?dbid=16750 ... This revised script converts the terrain slope in degrees to radians
... This script also uses the default settings for the flow accumulation raster
... however different methods to calculate flow accumulation can dramtically change the results of the TWI
... """
import arcpy, math
if __name__ == '__main__':
... arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
...
... # Define workspace and set input and output files ... arcpy.env.workspace = "D:/test.gdb"
... inDEM = "E:/DATA/Goulinping/GLPDEM剪切.tif"
...
... # Intermediates
... print("Filling DEM.")
... DEM_filled = arcpy.sa.Fill(inDEM)
...
... print("Creating flow direction.")
... outFlowDirection = arcpy.sa.FlowDirection(DEM_filled, "FORCE") ...
... print("Creating flow accumulation.")
... #outFlowAccumulation =
arcpy.sa.FlowAccumulation(outFlowDirection, "", "FLOAT") + 1
... outFlowAccumulation =
arcpy.sa.FlowAccumulation(outFlowDirection, "", "INTEGER") + 1 ...
... print("Creating slope.")
... slope = arcpy.sa.Slope(DEM_filled)
...
... print("Converting slope in degrees to slope in radians") ... # 2Pi radians = 360 degrees
... # Pi radians = 180 degrees
... # conversion: Pi radians/180 degress
... slope_radians = slope * math.pi/180.0
...
... # Output
... print("Creating TWI")
... TWI = arcpy.sa.Ln(outFlowAccumulation /
(arcpy.sa.Tan(slope_radians)+.01))
... TWI.save("E:/DATA/Goulinping/GLP_TWI.tif")
... print("Saved TWI. Done.")
注意修改输入的DEM和输出的文件路径和名称。
④点击回车运行代码。
⑤喝咖啡，O(∩_∩)O哈哈~。
⑥出现提示：
Filling DEM.
Creating flow direction.
Creating flow accumulation.
Creating slope.
Converting slope in degrees to slope in radians Creating TWI
Saved TWI. Done.
表示计算完成。
References:
Beven, K.J., M.J. Kirkby, and J. Seibert. 1979. A physically based, variable contributing area model of basin hydrology. Hydrological Science Bulletin 24: 43-69.
Schillaci, C., A. Braun, and J. Kropacek. 2015. Terrain analysis and landform recognition; Chapter 2.4.2, in Geomorphological Techniques; British Society for Geomorphology. 18pp.
Tarboton, D.G. 1997. A New Method for the Determination of Flow Directions and Contributing Areas in Grid Digital Elevation Models. Water Resources Research, 33(2):309-319.。
