1.PyQGIS二次开发教程（四）：层右键功能实现
2.GIS之家整理GIS源码、程p程地图数据及资料
3.GIS tips：基于弗雷歇（Frechet）距离的码教曲线/形状相似度计算方法（python）
4.ArcGIS入门之-字段计算器的自定义函数（python版）
5.gis开发需要学哪些
6.Python GIS 地理信息数据分析入门：GeoPandas 和 Shapely

PyQGIS二次开发教程（四）：层右键功能实现

       在本教程中，我们将学习如何在PyQGIS中实现图层右键功能，代码以提升GIS软件的程p程交互性。首先，码教我们了解了图层右键菜单栏的代码象棋vue源码构建。为了实现这一功能，程p程我们需要自定义一个菜单类，码教继承自QgsLayerTreeViewMenuProvider，代码并在qgisUtils文件夹中创建一个名为qgisMenu.py的程p程Python文件。

       在createContextMenu函数中，码教我们首先判断当前选中的代码图层树节点数量。若数量为零，程p程则在菜单中加入“展开所有图层”和“折叠所有图层”的码教选项。当节点数量大于1时，代码则添加“删除选中图层”的功能。通过这个自定义类，我们可以将此菜单绑定至图层树上。

       为了确保菜单选项显示为中文，我们需要在main.py中添加中文翻译文件。具体文件可在Gitee平台找到。

       接下来，我们实现右键功能的扩展，包括删除组、重命名组及清除图层。这一部分涉及到组的代码敲出爱心源码操作，如移除、重命名等，以实现更丰富的图层管理。

       在实现这些功能后，我们开始关注图层的基本操作，如跳转到对应视图。尽管属性查看、另存为和渲染图层等操作更为复杂，但它们是GIS软件中的关键功能，本教程暂未涵盖。

       经过这一系列的实现后，我们已经构建了一个包含基础功能的小型GIS软件。然而，它与一个“满意”的GIS软件之间仍存在差距，如上述提到的高级功能。为实现这些功能，下一章将深入探讨栅格图层和矢量图层，并搭建一个简单的UI渲染窗口框架。此步骤完成后，我们才能进一步开发渲染功能，以完善软件的右键菜单。

GIS之家整理GIS源码、地图数据及资料

       GIS之家的全面资料库

       GIS之家精心整理了一系列GIS相关资源，涵盖四个核心部分：

       1. GIS源代码

       arcgis api 3.x：包括地图加载、开发教程（个系列）如地图查询、欧耶直播源码态势标绘、热力图等，以及大连地图导航、GIS网格化监管等实例。

       arcgis api 4.x：涉及第三方矢量切片、Echarts集成、地图叠加等高级功能。

       leaflet：与Echarts、geoserver集成的地理信息处理功能，如图层编辑、属性查询等。

       Cesium：三维场景、3D-Tiles、贴地标绘等高级3D展示技术。

       OpenLayers：支持大规模数据渲染，如GeoServer服务的加载和在线分析。

       Python方向：arcpy工具包的OSGB、MDB转换，以及切图工具等。

       2. 地图数据

       全国及部分区域的矢量数据，如路网、水系、绿地和行政区划。

       不同分辨率的DEM数据、 ESA数据，dns日志分析源码以及三维模型数据。

       多个城市的三维实景数据、倾斜影像数据和校园地图。

       OSM中国区矢量数据、3DTiles大雁塔等。

       3. 安装包和文档

       包括arcgis .2.2至.5的不同版本。

       文档资料包括教程、处理流程、技术大纲、开发指南等。

       4. 适用对象与更新

       面向webGIS和GIS初学者，以及对学习有帮助的GIS专业人员。

       年更新记录：新增的省份地图数据和GIS项目实例。

GIS tips：基于弗雷歇（Frechet）距离的曲线/形状相似度计算方法（python）

       在探索线性对象相似度匹配时，弗雷歇距离和隐式马尔科夫模型是两个值得关注的方法。本文着重介绍如何使用Python实现基于弗雷歇距离的曲线/形状相似度计算，CSDN链接：t.csdn.cn/N1xKj。

       弗雷歇距离是一种广泛应用于线性对象比较的工具，虽然相关文献众多，但本文主要关注其实现过程。Python中，虽然Postgis库提供了成熟的功能，但调用过程复杂，因此作者决定自定义实现。以下是才士题库源码一个简单的步骤：首先，通过pip安装shapesimilarity库，它结合了Fréchet距离和Procrustes分析来评估形状相似性，输入要求是节点数相等的曲线。

       代码示例如下：首先，安装`shapesimilarity`，然后使用该库处理节点数相同的曲线。输入形状可以通过提供的方法生成，具体细节在代码注释中。例如，对于相似度1和2，输出结果是0.和0.，可视化结果也展示了匹配情况。

       面对节点数不等的曲线/形状，作者通过读取输入数据，对不等节点进行处理，使其重构后节点数一致，再利用shapesimilarity库进行计算。关键在于调整曲线节点以匹配等节点数。代码被分解为输入(test.py)和计算(frechet_distance_curve.py)部分，line.py则包含了关键的类设计。

       总结，本文提供了一种处理曲线/形状不等节点的弗雷歇距离计算方法，适用于GIS学习和论文研究。未来，作者将继续分享更多GIS、深度学习和图像处理的小技巧，期待大家的交流和参与。请持续关注，共同进步。

ArcGIS入门之-字段计算器的自定义函数（python版）

       在ArcGIS中，字段计算器是数据处理的强大工具。它允许用户对属性表字段进行赋值或复杂的运算，支持Python和VBScript编程。在表视图中，你可以找到这个功能，选择需要计算的字段，选择Python或VB作为编程语言，然后在公式编辑框中编写或利用预设函数进行操作。

       然而，系统预设的函数可能无法满足所有需求。例如，如果你需要根据字段内容进行分段，自定义函数就派上用场了。编写自定义函数需要遵循Python 2.7的语法，例如，假设你有一列名词数据如耕地、园地等，想转换为数字，可以使用if语句定义对应关系，实现转换。

       尽管字段计算器功能强大，能直接在GIS环境中进行数据分析，但对VB和Python不熟悉的用户可能会觉得它有些复杂。别担心，我会通过逐步讲解和实例，帮助你逐步理解和掌握这个工具。虽然文章可能一开始显得有些难以入手，但随着学习的深入，你会发现它确实是个值得掌握的宝贝。

       如果你对这些内容感兴趣，可以持续关注，获取更多实用技巧。我的微信号是“一个有趣的灵魂W”，期待与你一起探索GIS世界的更多可能。

gis开发需要学哪些

       GIS开发需要学习的内容：

       1. 编程语言：GIS开发涉及的编程语言主要有Python、C++、Java等，这些语言在GIS开发中广泛使用，用于编写脚本、处理空间数据和进行二次开发等。

       2. GIS软件操作：如ArcGIS、MapGIS等。掌握这些软件的操作能有助于开发人员更好地理解GIS数据结构和处理流程，提高开发效率。了解软件内嵌的编程接口和方法库对高级开发尤为重要。

       3. 空间数据库管理：GIS涉及大量的空间数据管理，因此，需要学习数据库知识，如SQL语言，以及专门的空间数据库如GeoDatabase等的管理和操作。了解如何存储、查询和分析空间数据是GIS开发的关键技能。

       4. 地理信息系统原理：深入学习GIS的基本原理和构成，包括地理空间数据的表示、处理和分析方法等。理解GIS数据结构如矢量数据、栅格数据等有助于更好地进行开发。

       5. 数据可视化：在GIS开发中，如何将复杂的数据通过直观的方式进行展示是非常重要的。因此，需要学习如何将空间数据以地图或其他可视化形式进行呈现。掌握地理信息系统相关的数据可视化工具和技术是必不可少的。

       GIS开发涉及的内容较为广泛，需要开发者具备编程能力、软件操作能力、数据库管理能力以及对地理信息系统原理的深入理解。同时，随着技术的不断发展，GIS开发也在不断地更新和进步，开发者还需要保持对新技术的关注和学习。加宽知识领域，加深专业知识的理解，是成为一名优秀的GIS开发者的关键。

Python GIS 地理信息数据分析入门：GeoPandas 和 Shapely

       Python中的GIS地理信息数据分析，GeoPandas和Shapely是数据科学家的重要工具。GeoPandas提供了一种处理shapefiles的便捷方式，将表格数据与几何对象关联，而Shapely则专注于操作和分析平面几何对象，如点、线和多边形。这两个库结合，使得地理空间数据的分析和可视化变得直观和强大。

       地理空间数据描述地球表面的特征，如道路网络和建筑物，其矢量形式在导航地图中常见，放大不会失真。光栅数据则以像素网格呈现，如卫星图像，每个像素包含特定的高度或颜色信息。理解坐标参考系统（CRS）至关重要，它定义了地理位置，选择正确的CRS可以避免分析中的错误。

       Shapely支持多种几何类型，如定义多个对象的多点、多线和多边形，可以计算距离和交集。GeoPandas的DataFrame扩展了pandas的功能，可以处理地理编码和地图投影。例如，通过geopandas的'naturalearth_lowres'数据集，可以计算国家的人口密度，并通过可视化展示地理分布。

       通过案例研究，如约翰-斯诺的霍乱爆发分析，展示了如何使用现代Python工具处理历史地理数据，揭示了地理信息在分析中的实际应用。无论是在分析地理空间数据的语境，还是在操作和可视化上，GeoPandas和Shapely都是不可或缺的伙伴。