前50个以上的地理空间Python库

最佳的50个以上地理空间Python库

介绍

地理空间分析是在地理或空间背景下研究和解释数据的过程,它是从城市规划和环境科学到物流和灾难管理等各个领域中不可或缺的组成部分。从数据访问和处理到先进的机器学习技术,再到与地理信息系统(GIS)软件的无缝集成,Python是地理空间分析师和数据科学家的首选语言。本文提供有关Python如何改变地理空间分析以及用于简化和增强这一关键领域的广泛库的信息概述。

Python在地理空间分析中的作用

Python在地理空间分析中发挥着重要作用,主要因为其多功能性、丰富的库生态系统和易用性。以下是Python在地理空间分析中扮演的一些关键方面:

  1. 数据访问和处理:Python提供了像GDAL、Fiona和Rasterio这样的库,用于读取、写入和处理不同格式的地理空间数据,包括shapefiles、GeoTIFFs等。这些库使用户能够无缝访问和处理地理空间数据集。
  2. 数据可视化:Python库,如Matplotlib、Seaborn和Plotly,被广泛用于创建交互式和信息丰富的地理空间可视化。这些工具可以创建地图、图表和图形,有效地表示地理数据。
  3. 地理空间分析库:Python提供了专门的地理空间分析库,如GeoPandas、Shapely和Pyproj,用于对几何对象、空间关系和坐标转换进行操作。这些库简化了进行复杂空间分析的过程。
  4. Web地图制作:Python库,如Folium和Bokeh,允许开发者创建交互式的Web地图和应用程序。这些工具可以与Leaflet和OpenLayers等Web地图服务集成,使得在线可视化和共享地理空间数据更加便捷。
  5. 机器学习和人工智能:Python的广泛机器学习库,如scikit-learn和TensorFlow,使地理空间分析师能够将机器学习技术应用于遥感数据、土地利用分类和其他地理空间任务。这对于预测建模和模式识别非常有价值。
  6. 地理空间数据科学:Python是数据科学家处理地理空间数据的首选语言。它支持数据预处理、特征工程和模型构建,使其成为解决现实地理空间问题的理想选择。
  7. 与GIS软件的集成:Python可以与ArcGIS、QGIS和GRASS GIS等流行的GIS软件无缝集成。这使得用户可以扩展这些工具的功能、自动化重复任务并定制工作流程。

还可阅读:初学者的地理空间数据分析指南

50+地理空间Python库

Arcpy

Arcpy是由Esri开发的Python库,用于在流行的地理空间软件ArcGIS中自动化和定制任务。它提供对ArcGIS功能的访问,允许用户编写脚本并扩展其功能。Arcpy提供了用于地理处理、地图自动化和空间分析的工具。用户可以创建和管理地理空间数据,执行空间查询和自动化复杂的GIS工作流程。这对于ArcGIS用户和GIS专业人员来说是一个宝贵的资源。

Basemap

Basemap是一个Python库,用于创建静态、交互式和动画地图,尽管已被Cartopy取代,但它仍然可以用于各种地图投影上的地理空间数据可视化。Basemap允许用户在不同的地图投影上绘制数据,添加地理特征并自定义地图布局。虽然它不再被积极维护,但它曾经是广泛使用的地理空间可视化工具。

Cartopy

Cartopy是一个用于地理空间数据可视化的Python库。它是Basemap的现代和积极维护的替代品,提供各种地图投影和自定义选项。Cartopy支持创建地图、数据可视化并与多个地图数据源集成。它被用于科学和环境数据可视化,适用于各种应用。

EarthPy

EarthPy是一个用于环境科学背景下地理空间数据分析的Python包。它专注于处理卫星和航空图像。EarthPy提供处理、分析和可视化地理空间数据的工具。它在土地覆盖分析、时间序列数据和栅格数据处理方面具有益处。

Fiona-GO

Fiona-GO是对Fiona库的轻量级封装,简化了对地理空间数据的访问。它提供了简化Python中矢量数据格式(如Shapefile)处理的便利性。Fiona-GO简化了读取、写入和操作矢量地理空间数据等任务。它简化了与Shapefile等格式的工作,使Python开发人员更容易使用。

Folium

Folium是一个用于创建交互式地图的Python库。它允许用户将Leaflet地图嵌入到Web应用程序中,并使用各种数据叠加进行定制。Folium用户友好,适合Web开发人员使用。它简化了地图创建、添加标记、弹出窗口和其他交互功能的过程。它是数据可视化和基于位置的应用的多功能工具。

了解更多: 地理空间分析 | 使用Python开始使用Folium!

GDAL和OGR

GDAL(地理空间数据抽象库)和OGR(简单要素库)是处理地理空间数据的强大工具。地理空间数据抽象库GDAL处理栅格数据,而OGR负责矢量数据。GDAL/OGR提供了广泛的数据转换、分析和操作功能。用户可以读取和写入各种地理空间数据格式,执行地理处理任务并高效地管理数据。

GEE-Py

GEE-Py是一个用于与Google Earth Engine(GEE)交互的Python包。GEE是一个用于在全球范围内分析和可视化地理空间数据的平台。GEE-Py允许用户使用Python访问和分析Earth Engine数据。它简化了数据检索、处理和可视化等任务。它是利用GEE功能的重要工具。

GeoAlchemy

GeoAlchemy是一个将地理空间功能集成到SQLAlchemy中的库,SQLAlchemy是一个用于数据库交互的流行Python库。它可以在关系型数据库中存储和查询地理空间数据。它支持空间数据类型,并提供了一种无缝工作于数据库上下文中的方式来处理地理空间数据。

Geocoder

Geocoder是一个用于地理编码的Python库,可以将地址或地名转换为地理坐标,反之亦然。它提供了一个简单一致的界面用于地理编码任务。它支持多种地理编码服务,使得处理基于位置的数据和应用变得容易。

Geodaisy

Geodaisy是一个为地理空间数据分析和可视化提供功能的工具集。它简化了处理空间数据的工作,使其对更广泛的用户群体可见。Geodaisy提供了用于数据处理、地图制作和地理空间分析的工具。它支持各种数据格式,并使用户能够创建自定义的地理空间应用程序和可视化效果。

GeoDjango

GeoDjango是Django的扩展,Django是一个流行的Python Web框架,专门用于处理地理空间数据。它使开发人员能够构建具有地理空间功能的Web应用程序。GeoDjango将地理空间数据类型、空间查询和地图功能整合到Web应用程序中。它简化了定位服务和地理空间Web应用程序的开发。

Geopandas-Tools

Geopandas-Tools可能指的是Geopandas库的附加工具或扩展。在Python中,Geopandas本身用于地理空间数据处理。虽然我们没有具体指定这些工具,但Geopandas的扩展可以增强其在地理空间应用程序中的数据处理、分析和可视化功能。

Geoplot

Geoplot是一个提供高级界面用于创建各种地图类型的Python库。它简化了地理空间数据可视化的过程。Geoplot提供了一种简单的方式来创建分级地图、散点图和其他地理空间可视化效果。它适用于地理空间分析中的数据探索和展示。

Geopy(地理顷置)

Geopy 是一个用于地理编码的 Python 库,可以将地址或地名转换为地理坐标,反之亦然。它支持多种地理编码服务,使其成为处理基于位置的数据应用的多用途工具。Geopy 简化了处理地理坐标和地址的任务。

Geopyspark(地理Python库)

Geopyspark 是一个专为分布式地理空间分析而设计的 Python 库。它利用了 PySpark,一种用于大规模数据处理的强大工具。Geopyspark 可以在分布式系统上进行地理空间数据分析,适用于处理大型地理空间数据集。它支持栅格数据处理和大规模空间分析等操作。

GeospatialPDF(地理空间PDF)

GeospatialPDF 是一种工具,可以将地理空间数据嵌入到 PDF 文档中。它是将空间信息整合到报告、地图和演示文稿中的宝贵解决方案。GeospatialPDF 简化了向 PDF 文件添加空间上下文的过程。它允许用户在 PDF 中包含地图、地理坐标和其他基于位置的数据,增强信息的视觉表示。

GeostatsPy(地理统计Python库)

GeostatsPy 是一个专门用于空间数据的地理统计分析的 Python 库。它旨在处理地理空间数据集的统计方面。GeostatsPy 提供了一系列地理统计工具,包括变程建模、克里金和空间插值。对于希望在其空间数据上进行高级统计分析的地理空间分析师而言,它是一个有价值的资源。

GPSBabel(GPS数据转换工具)

GPSBabel 是一款多功能的程序,用于转换和传输 GPS 数据。它促进了各种 GPS 文件格式之间的互操作性,并简化了数据交换过程。GPSBabel 支持广泛的 GPS 数据格式,并允许用户在不同格式之间进行转换,使得处理来自不同来源的 GPS 数据变得更加容易。它是 GPS 爱好者和专业人士的有用工具。

H3-Py(H3地理空间索引系统的Python绑定)

H3-Py 是 H3 地理空间索引系统的 Python 绑定。H3 是由 Uber 开发的一种流行的空间索引系统,而 H3-Py 可以让用户通过 Python 访问其功能。H3-Py 可以让用户使用 H3 系统执行地理空间索引、六边形 binning 和空间分析。在涉及基于位置的数据和空间聚合的应用中非常实用。

ipyleaflet(交互式基于浏览器的地图Python库)

ipyleaflet 是一个用于交互式、基于浏览器的地图的 Python 库。它专为在 Jupyter 笔记本中创建交互式和视觉上吸引人的地图而设计。它提供了各种用于 Jupyter 环境的地图工具和小部件。用户可以创建交互式地图、添加标记并可视化地理空间数据,使其成为数据探索和展示的绝佳选择。

Kepler.gl(大规模地理空间分析工具)

Kepler.gl 是一个专为大规模数据集量身定制的开源地理空间分析工具。它旨在简化复杂地理空间信息的可视化和分析过程。Kepler.gl 提供了一个用户友好的界面,用于构建可自定义的地图和分析地理空间数据。它可以处理大型数据集,提供数据筛选、样式设置和分享功能,对地理空间专业人员来说是一个宝贵的资源。

Leaflet(地图库)

Leaflet 是一个流行的开源 JavaScript 库,用于在网页应用程序中创建交互式地图。它是在网站中添加地图功能的多功能工具。Leaflet 提供了一个用户友好的 API,用于构建交互式、移动友好的地图。它支持多种地图图层、标记和弹出窗口,非常适合希望将地图集成到项目中的 Web 开发人员。

Lingeohash(地理哈希)

Libgeohash 是一个提供编码和解码地理哈希的库。地理哈希是一种将地理坐标表示为短字符串的方法。Libgeohash 简化了纬度和经度坐标与地理哈希之间的转换过程。它是地理空间应用中非常有用的工具,可以提供紧凑且易读的位置表示。

Matplotlib(数据可视化库)

Matplotlib(Matp)是一种广泛使用的 Python 库,用于创建静态、动画和交互式可视化,包括地理空间可视化。它提供了各种绘图函数,用于开发地理空间可视化,如散点图、线图和热力图。它是一种多功能的数据可视化工具,在与其他地理空间库组合使用时常常用于制作自定义地图和图形。

Mayavi

Mayavi是一种科学数据可视化工具,用于3D可视化。在科学计算、工程和数据分析中被广泛使用,用于创建交互式的3D可视化和绘图。Mayavi提供了各种可视化技术,包括体积渲染、轮廓图和曲面绘制。它支持多种数据格式,并与NumPy等流行的科学库集成。

MetPy

MetPy是一个专为气象和大气数据分析设计的Python库。它提供了专门针对天气和气候科学的工具和功能。MetPy包括气象计算、单位处理和可视化工具。它简化了大气数据的分析和可视化,为气象学家和气候学家提供了宝贵的资源。

NetworkX

NetworkX是一个用于研究和分析复杂网络和图的Python库。它被广泛用于网络分析,包括社交网络、生物网络和交通网络。NetworkX提供了广泛的图算法和数据结构,用于网络分析。它允许用户创建、操作和分析图,是网络研究人员的强大工具。

OGR

OGR是一组用于矢量数据处理的Python绑定,用于矢量数据处理。它使Python程序员能够使用各种矢量数据格式,如shapefile和地理数据库。OGR简化了矢量地理空间数据的读取、写入和转换。对于处理矢量数据格式的地理空间专业人员和开发人员来说,它是一个有价值的工具。

OpenRouteService-Py

OpenRouteService-Py是OpenRouteService API的Python客户端。它提供了访问路由和地理空间服务的功能,允许用户计算路线、等时线和执行其他地理空间任务。OpenRouteService-Py使开发人员能够将地理空间路由和可达性分析集成到他们的应用程序中。它提供了各种路由配置文件和地理空间功能,是基于位置的服务的宝贵资源。

Orfeo Toolbox

Orfeo Toolbox(OTB)是用于遥感图像处理的工具集合。它被设计用于处理和分析遥感数据,是地球观测的关键组成部分。OTB提供了各种图像处理功能,包括滤波、特征提取和分类。它是遥感专业人员和研究人员的开源资源。

OSMNX

OSMNX是一个从OpenStreetMap数据中提取、分析和可视化街道网络的Python库。它用于城市规划、交通分析和地理研究。OSMNX简化了使用OpenStreetMap数据,允许用户提取街道网络和进行网络分析。它提供了用于城市网络的路由、可视化和空间分析的工具。

Pandas

Pandas是Python中广泛使用的数据处理和分析库。虽然它不是专门的地理空间工具,但它被广泛用于处理和分析表格和结构化数据,包括地理空间数据。Pandas提供了用于数据清洗、转换和分析的数据结构和函数。它是处理和准备地理空间数据进行分析的多功能库。

Plotly和Plotly Express

Plotly和Plotly Express是用于交互式数据可视化的Python库。它们可以创建各种图表和图形,包括地理空间可视化。Plotly和Plotly Express提供了高质量、交互式的绘图功能。它们允许用户轻松开发地理空间可视化,如地图、散点图和热力图。

Plotnine

Plotnine是一个将图形语法的概念应用到地理空间数据可视化的Python库。它允许用户使用结构化和一致的方法创建自定义和复杂的地理空间可视化。Plotnine提供了一个强大而灵活的框架,用于创建地理空间可视化。它使用户能够定义其可视化的美学和组件,是高级地理空间数据可视化的宝贵资源。

PostGIS

PostGIS是PostgreSQL的一个开源扩展,添加了对地理对象和地理空间函数的支持。它在关系型数据库中实现了对地理空间数据的存储、检索和分析。PostGIS提供了先进的地理空间功能,包括对各种空间数据类型的支持、空间索引和各种地理空间函数。它是管理和查询地理空间数据的强大工具。

PyCRS

PyCRS是一个用于处理坐标参考系统(CRS)的Python库。它允许用户解析、转换和管理地理空间坐标系统。PyCRS简化了与CRS定义和转换的工作。它支持各种CRS格式,使其成为涉及不同坐标系统的地理空间项目的宝贵资源。

PyDeck

PyDeck是一个用于创建deck.gl地图的高级Python库。Deck.gl是一个在地图上进行数据可视化的强大框架,而PyDeck简化了其使用。PyDeck提供了一个直观的界面,用于创建交互式和视觉上吸引人的deck.gl地图。它支持各种地图图层和可视化效果,适用于地理空间数据的探索和展示。

PyGeos

PyGeos是一个专为使用GEOS库(Geometry Engine – Open Source)执行高效几何运算而设计的Python库。它在先进的地理空间计算中有广泛应用。PyGeos提供了高性能的几何运算,如缓冲区、相交和叠加等。它针对速度和内存效率进行了优化,是地理空间分析的有价值工具。

PyNGL

PyNGL是与国家大气研究中心(NCAR)图形界面的Python接口。它主要用于创建科学可视化,包括地理空间和气象绘图。PyNGL提供了各种绘图函数和选项,用于创建地理空间可视化。它是大气和地理空间数据可视化的多功能工具。

PyProj

PyProj是与PROJ库的Python接口,PROJ库用于地图投影和坐标转换。它允许用户使用不同的坐标系统。PyProj简化了坐标转换和投影。它支持各种CRS定义和转换选项,对于涉及不同坐标系统的地理空间项目至关重要。

PyShp

PyShp是一个用于读取和写入shapefile的Python库,shapefile是一种标准的地理空间数据格式。它使用户能够与shapefile数据进行交互。PyShp提供了解析和创建shapefile的工具。它是处理矢量地理空间数据并将其集成到各种应用程序中的宝贵资源。

PyViz和HoloViz

PyViz和HoloViz是包括Geoviews、Datashader和HvPlot的库。它们专为交互式地理空间数据可视化和探索而设计。这些库提供了各种工具,用于创建交互式地理空间可视化、处理大型数据集和提供无缝用户体验。它们适用于数据探索和展示。

Rasterio

Rasterio是一个用于读取和写入地理空间栅格数据的Python库。它简化了与各种栅格格式(包括GeoTIFF等)的工作。Rasterio提供了一个易于使用的界面,用于打开、读取和写入栅格数据集。它支持地理参考和元数据处理,是处理地理空间影像的宝贵资源。

RSGISLib

RSGISLib是一个用于遥感和地理空间图像分析的库。它专为处理和分析遥感数据而设计。RSGISLib提供了各种图像处理功能,包括分类、特征提取和图像增强等。它是遥感专业人士和研究人员的强大工具。

SentinelHub-Py

SentinelHub-Py是一个专为使用Sentinel系列地球观测卫星的卫星图像而设计的Python库。它提供了强大的工具,用于访问、处理和分析卫星数据,对遥感应用非常有价值。主要功能包括访问Sentinel Hub服务、自定义波段组合以及创建环境监测的时间序列分析。

Shapely

Shapely是一个用于几何操作和操纵的Python库。它方便了几何形状(如点、线和多边形)的创建和分析。许多地理信息系统(GIS)应用广泛使用Shapely进行空间数据处理和集成。其主要功能包括空间谓词、几何运算以及检查几何关系的能力。

SpatialPandas

SpatialPandas扩展了Pandas库的功能,以高效处理地理空间数据。它提供了用于处理点、线和多边形等地理空间数据的数据结构和操作。其主要功能包括空间索引、地理转换以及与现有Pandas工作流的无缝集成,使管理和分析大型地理空间数据集更加便捷。

Turfpy

Turfpy 是 Turf.js 的 Python 版本,是一个地理空间引擎,提供了广泛的地理空间分析功能。它允许用户在 Python 中进行地理空间计算,例如距离测量、交叉检测和缓冲操作。Turfpy 对于需要在应用程序中具备强大地理空间处理能力的地理空间专业人员和开发者来说是一种宝贵的资源。

Whitebox Tools

WhiteboxTools 是一个开源的地理空间库,提供了丰富的地理空间工具用于地理处理和空间分析。它支持各种栅格和矢量数据格式,并提供多种操作,包括水文分析、地形分析和图像处理等。其主要特点包括命令行界面、Python 绑定和创建自定义地理空间工作流的能力,使其成为地理空间数据处理和分析的多功能选择。

结论

总之,Python 已经成为地理空间分析中不可或缺的工具。这项技术的多功能性、广泛的库生态系统和易用性改变了人们访问、处理和可视化地理空间数据的方式。Python 使用像 GDAL、Fiona 和 Rasterio 这样的库,使得用户可以轻松处理各种地理空间格式的数据。它赋予地理空间分析人员使用 Matplotlib、Seaborn 和 Folium 等库创建交互式且富有信息的可视化效果的能力,而 GeoPandas 和 Shapely 等专业工具简化了复杂的空间操作。

总体而言,Python 通过提供全面、易用和强大的平台,改变了地理空间分析,使得分析师和数据科学家可以充分利用地理数据的潜力,从而在从城市规划到环境科学和灾害管理等各个领域做出更好的决策。