前言
Python庫是GIS中的終極擴展，因為它允許您增強其核心功能，
通過使用Python庫，您可以擺脫GIS的束縛，而深入研究一些嚴肅的資料科學，
Python中有200多個標準庫，但是也有成千上萬的第三方庫，因此，您可以走多遠，
如今，一切都與GIS中的Python庫有關，具體來說，當今GIS專業人員使用的最受歡迎的Python軟體包是什么？讓我們開始吧，
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首先，為什么還要為GIS使用Python庫
您是否曾經注意到GIS如何缺少您需要做的一項功能？由于沒有GIS軟體可以完成所有操作，因此Python庫可以添加您需要的其他功能，
簡而言之，Python庫是其他人撰寫的代碼，這些代碼可以使我們其他人的生活更輕松，開發人員已經撰寫了開放庫，用于機器學習，報告，圖形以及Python的幾乎所有內容，
如果需要此額外功能，可以通過將這些庫匯入Python腳本來利用它們，從這里，您可以呼叫本地GIS軟體本身不包含的功能，
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GIS的Python庫
如果您要為GIS Python庫建立一個全明星團隊，那就足夠了，它們全都幫助您超越了典型的空間資料管理，分析和可視化的范圍，這是地理資訊系統的真正定義，
1.Arcpy
如果您使用Esri ArcGIS，那么您可能對ArcPy庫很熟悉，ArcPy適用于地理處理操作，但這不僅用于空間分析，還用于使用Esri ArcGIS進行資料轉換，管理和地圖制作，
2.geopandas
geopandas就像pandas與GIS相遇，但是，geopandas庫不是直接進行表格分析，而是添加了地理成分，對于覆寫操作，geopandas使用Fiona和Shapely，它們是自己的Python庫，
3.GDAL / OGR
GDAL / OGR庫用于GIS格式和擴展之間的轉換，QGIS，ArcGIS，ERDAS，ENVI和GRASS GIS以及幾乎所有GIS軟體都以某種方式使用它進行格式轉換，目前，GDAL / OGR支持97個矢量和162個光柵驅動器，
4.RSGISLib
所述RSGISLib庫是一組遙感工具光柵處理和分析，僅舉幾例，它對影像進行分類，過濾和統計，我個人最喜歡的是面向物件的分割和分類（GEOBIA）的模塊，
5.PyProj
PyProj庫的主要目的是如何與空間參考系統一起使用，它可以使用一系列地理參考系統投影和變換坐標，PyProj還可以對任何給定的基準進行大地測量和距離計算，
用于資料科學的Python庫
資料科學從資料中提取見解，它需要資料并嘗試使其有意義，例如通過以圖形方式繪制資料或使用機器學習，Python庫串列可以為您完成此操作，
6.NumPy
Python（NumPy庫）獲取您的屬性表并將其放入結構化陣列中，一旦以結構化陣列的形式出現，對于任何科學計算而言，它都將更快，最好的事情之一是如何與其他Python庫（例如SciPy）一起進行繁重的統計操作，
7.Pandas
該pandas庫是資料分析非常受歡迎，這不僅適用于統計人員，但是它在GIS中也非常有用，計算性能是pandas的關鍵，pandas的成功在于其資料框架，資料幀經過優化以處理大資料，它們經過了優化，以至于Microsoft Excel甚至無法處理，
8.Matplotlib
當您使用成千上萬的資料點時，有時最好的辦法就是將其全部繪制出來，輸入matplotlib，統計人員使用matplotlib庫進行視覺顯示，Matplotlib可以完成所有作業，它繪制圖形，圖表和地圖，即使擁有大資料，它在處理數字方面也很不錯，
9.Scikit
最近，機器學習一直是熱門話題，并且有充分的理由，Scikit是一個啟用機器學習的Python庫，它內置在NumPy，SciPy和matplotlib中，因此，如果您想進行任何資料挖掘，分類或ML預測，Scikit庫是一個不錯的選擇，
10.Re（正則運算式）
正則運算式（Re）是最終的過濾工具，當您要在表中查找特定的字串時，這就是您要使用的庫，但是您可以更進一步，例如檢測，提取和替換為模式匹配，
11.ReportLab
ReportLab是此串列中最令人滿意的庫之一，我之所以這樣說，是因為GIS通常缺乏足夠的報告功能，尤其是，如果您要創建報告模板，那么這是個很棒的選擇，我不知道為什么ReportLab庫有點不受歡迎，因為它不應該，
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翻譯：隕星落云
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標籤：Python
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