前言

在地理信息系统（Geographic Information System，简称 GIS）领域，处理和分析地理空间数据是一项非常重要的任务。而Python中的 geopandas 和 shapely 是两个非常强大的库，提供了便捷的功能来处理和可视化地理空间数据。 本文将介绍如何使用 geopandas 和 shapely 来读取、处理、可视化和保存地理Shapefile文件。

1. 安装所需库

首先，我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装：

pip install geopandas
pip install shapely

2. 读取 Shapefile 文件

首先，我们需要准备一个 Shapefile 文件。这里我们使用的是名为“海南省界Export_Output.shp”的Shapefile文件 **(文件链接下载链接在附件)**。

通过下面代码，我们可以使用 geopandas 库中的 read_file 函数来读取 Shapefile 文件，并将其保存为一个 GeoDataFrame 对象：

import geopandas as gpd

# 读取 Shapefile 文件
shp_file = "海南省界/海南省界Export_Output.shp"
gdf = gpd.read_file(shp_file)

3. 可视化地图

我们可以使用 matplotlib 库来可视化地图。通过以下代码，我们可以创建一个图形，并使用 plot 函数将地理数据绘制在图形上：

import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化地图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
gdf.plot(ax=ax)
plt.show()

这将显示一个具有地理数据的图形窗口，您可以在其中观察地理边界、点、线或多边形等地理要素。

4. 用户输入坐标和清除指定区域内的图形

代码中的下一部分需要用户提供两对坐标(x, y)，以定义一个矩形框，我们将在该矩形框内清除地理要素。

from shapely.geometry import box

# 让用户输入两对 x,y 坐标
x1 = float(input("请输入第一对 x 坐标："))
y1 = float(input("请输入第一对 y 坐标："))
x2 = float(input("请输入第二对 x 坐标："))
y2 = float(input("请输入第二对 y 坐标："))

# 清空指定区域内的图形
bbox = box(x1, y1, x2, y2)  # 构建矩形框
gdf = gdf.difference(gpd.GeoDataFrame(geometry=[bbox], crs=gdf.crs))

用户输入了两对坐标之后，我们使用 shapely 库中的 box 函数构建了一个矩形框，并使用 difference 函数从 GeoDataFrame 中清除了该矩形框内的地理要素。

5. 可视化删除指定区域内的图形之后的地图

我们使用相同的方法可视化删除指定区域内图形之后的地图：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
gdf.plot(ax=ax)
plt.show()

这将显示一个更新后的图形窗口，其中已经从地图中删除了指定区域内的地理要素。

6. 保存为新的 Shapefile (.shp)文件

最后，我们将删除指定区域内的地理要素保存为一个新的 Shapefile 文件：

new_shp_file = "海南省界/海南省界Export_Output.shp"
gdf.to_file(new_shp_file)

通过 to_file 函数，我们可以将 GeoDataFrame 对象保存为一个新的 Shapefile 文件。

完整代码及解析

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import box
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Shapefile 文件
shp_file = "海南省界/海南省界Export_Output.shp"
gdf = gpd.read_file(shp_file)

# 可视化地图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
gdf.plot(ax=ax)
plt.show()

# 让用户输入两对 x,y 坐标
x1 = float(input("请输入第一对 x 坐标："))
y1 = float(input("请输入第一对 y 坐标："))
x2 = float(input("请输入第二对 x 坐标："))
y2 = float(input("请输入第二对 y 坐标："))

# 清空指定区域内的图形
bbox = box(x1, y1, x2, y2)  # 构建矩形框
gdf = gdf.difference(gpd.GeoDataFrame(geometry=[bbox], crs=gdf.crs))

# 可视化删除指定区域内的图形之后的地图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
gdf.plot(ax=ax)
plt.show()

# 将删除后的图形保存为新的 Shapefile 文件
new_shp_file = "海南省界/海南省界Export_Output.shp"
gdf.to_file(new_shp_file)

分析说明

1. 导入需要使用的库 geopandas、shapely 和 matplotlib.pyplot。

2. 定义一个变量 shp_file，指定 Shapefile 文件的路径。

3. 使用 gpd.read_file() 函数读取 Shapefile 文件，并将其保存为 GeoDataFrame 对象 gdf。

4. 创建一个图形窗口，大小为 10x10 英寸。

5. 使用 gdf.plot() 函数将地理数据绘制在图形上，ax=ax 参数指定图形窗口。

6. 使用 plt.show() 函数显示图形窗口，展示可视化的地图。

7. 提示用户输入两对 x 和 y 坐标。

8. 使用 box() 函数基于用户输入的坐标创建一个矩形框，并赋值给变量 bbox。

9. 使用 gdf.difference() 函数，从原始地理数据中删除 bbox 区域内的地理要素，并将结果保存到 gdf 中。10. 创建一个新的图形窗口，大小为 10x10 英寸。

10. 使用 gdf.plot() 函数将更新后的地理数据绘制在图形上，ax=ax 参数指定图形窗口。

11. 使用 plt.show() 函数显示图形窗口，展示可视化的地图。12. 定义一个变量 new_shp_file，指定保存新 Shapefile 文件的路径。

12. 使用 gdf.to_file() 函数将更新后的地理数据保存为新的 Shapefile 文件。

测试文件地址

链接: https://pan.baidu.com/s/1JLQ2CVFiTVWDeuh3z6HJDw 提取码: k7jx

特别说明

本文只是为了学习使用,提供一种学习方式方法

完结

即将开启新的篇章, 给个关注哦!!!