ArcGIS Pro Python编程9787512440548 北京航空航天大学出版社
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作者(美)Sils Toms，(美)Bill Parker著
出版社北京航空航天大学出版社
ISBN9787512440548
出版时间2023-03
版次1
装帧平装
开本其他
定价129元
货号R_12319252
上书时间2024-10-23
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本书是为ArcGIS专业人员、中级ArcGIS Pro用户、ArcGIS Pro高级用户、学生，以及想从GIS技术人员转行到GIS分析师的人，从GIS分析师转行到GIS程序员的人，或从GIS开发人员/程序员转行到GIS架构师的人编写的。
如果您对地理空间/GIS语法、ArcGIS和数据科学(Pandas)有基本的了解，学是有帮助的，但也不是必需的。
第1部分ArcGIS Pro Python模块介绍
第1章Python for GIS简介，介绍了ArcGIS Pro和其他Esri产品自动化所需的Python核心组件。本章括Python语法的概述，以及介绍所需的数据结构和脚本概念。
第2章ArcPy基础知识，解释了ArcPy可用的语法和模块。ArcPy是一个Pytho，熟悉它对于ArcGIS Pro的地图制作和数据管理重要。您将探索ArcPy中可能和模块，并使用ArcPy在ArcGIS Pro窗口行一些地理处理。
第3章适用于Python的ArcGIS API，介绍了ArcGIS API for Python。这是一个Pytho，旨在与Web GIS一起使用，并允许您直接使用ArcGIS Online或ArcGIS Enterprise上的数据。我们将介绍如何在ArcGIS Pro中设置和管理虚拟环境，并介绍类似于Jupyter Notebooks的ArcGIS Pro Notebooks。本书将使用ArcGIS Notebooks作为在ArcGIS Pro中编写和运行Python的一种方式。
第2部分将Python模块应用于常见的GIS任务
第4章数据访问模块和光标，介绍如何使用数据访问模块来帮助自动执行地理处理任务中的导入步骤。Walk函数将用于遍历目录以查找数据集。搜索、插入和更新光标将用于在要素类中查找和更新数据。
第5章发布到ArcGIS Online，介绍如何在ArcGIS Pro中发布和组织ArcGIS Online上的数据。我们将在ArcGIS Pro Notebooks中使用ArcGIS API for Python来发布、附加和编辑数据。我们还将向您展示如何使用Python自动化管理ArcGIS Online内容所涉及的重复性任务。
第6章ArcToolbox 脚本工具，演示了将Python脚本转换为脚本工具的过程。脚本工具存储在自定义工具箱中，并像ArcGIS工具一样运行。创建脚本工具是共享脚本的好方法，因为它允许组织中的非Python用户运行您为特定任务开发的工具。
第7章自动化地图制作，介绍了用于自动化地图制作任务的arcpy.mp模块。我们将看到如何使用Python更新损坏的数据源链接、从地图中添加/移动/删除数据图层、调整图层的符号系统、使用不同的布局元素以及导出地图。
第3部分地理空间数据分析
第8章Pandas、数据框和矢量数据，向您介绍如何使用Panda行地理空间数据分析。我们介绍了一些Pandas的基础知识，以及如何从Pandas DataFrames中获取数据，并查看依赖于Pandas的GeoJSONtoCSV文件到shapefile工作流程。
第9章使用Pytho行栅格分析，演示如何使用arcgis和arcpy模块中的栅格工具来处理栅格和影像图层。我们着眼于创建栅格、保存栅格和访问其属性，以及如何用空间分析工具集实现更高级的空间建模和分析。
第10章使用NumP行地理空间数据处理，介绍了在处理栅格数据时如何以及何时使用NumPy模块。我们将了解一些基本的NumPy数组操作以及如何在地理空间分析中使用它们。
第4部分案例研究
第11章案例研究：ArcGIS Online管理和数据管理含案例研究，将向您展示如何在ArcGIS Pro中创建Notebook以管理您的ArcGIS Online账户。这些Notebook将允许您管理用户、报告信用积分、重新分配项目以及下载和重命名照片。所有这些都可以在ArcGIS Pro中使用ArcGIS API for Python和ArcGIS Pro Notebooks来完成。
第12章案例研究：高级地图自动化，向您展示如何从头到尾创建制图自动化。我们将介绍无法使用arcpy.mp更改的不同地图设置，以帮助为您的制图自动化创建良好的模板。然后，我们使用 arcpy.mp创建一个地图系列，显示年暂停的公交线路周围街区组的不同少数群体状态，以识别任何潜在的环境正义问题。
第13章案例研究：预测农作物产量，交互式数据科学网络地图，展示了提取、转换、加载(ETL)工作流程，该工作流程应用于使用来自世界各地的农业数据预测农作物产量的问题。我们编写了一个Notebook来执行数据收集、数据清理并拟合随机森林模型行预测，然后在我们的Python代码之上创建一个简单的JavaScript Web应用程序。
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