Numerical Python (NumPy) – это основной пакет для экспоненциальных вычислений в Python с поддержкой мощных n-размерных объектов типа массив. NumPy – это среда для выполнения сложных математических операций, которая предоставляется в комплекте с программным обеспечением ArcGIS начиная с версии 9.2. Дополнительные сведения см. на веб-сайте NumPy 
.
Массив Python NumPy поддерживают работу с очень большими массивами. В языке Python предусмотрено много функций для обработки массивов NumPy, наиболее значимые из них содержатся в пакете SciPy для научных расчетов в среде Python.
Работа с данными таблиц и объектов
Таблицы и классы объектов можно конвертировать в массив NumPy и обратно с помощью функций модуля доступа к данным (arcpy.da).
Операции конвертации массивов NumPy в таблицы и классы объектов можно выполнять только со структурированными массивами. Структурированные массивы содержат поля (структуры), которые используются для сопоставления данных с полями таблиц и классов объектов в ArcGIS. Дополнительные сведения о структурированных массивах см. в разделе Структурированные массивы.
Создайте структурированный массив NumPy.
import numpy
arr = numpy.array([(471316.383, 5000448.782), (470402.493, 5000049.216)],
numpy.dtype([('X', '>f8'),('Y', '>f8')]))
После этого структурированный массив NumPy можно конвертировать в класс пространственных объектов или таблицу.
Сконвертируйте массив NumPy в класс объектов базы геоданных.
import arcpy import numpy
out_fc = 'C:/data/texas.gdb/fd/pointlocations'
# Create a numpy array with an id field, and a field with a tuple
# of x,y coordinates arr = numpy.array([(1, (471316.3835861763, 5000448.782036674)), (2, (470402.49348005146, 5000049.216449278))], numpy.dtype([('idfield', numpy.int32),('XY', '<f8', 2)]))
# Define a spatial reference for the output feature class spatial_ref = arcpy.Describe('C:/data/texas.gdb/fd').spatialReference
# Export the numpy array to a feature class using the XY field to
# represent the output point feature arcpy.da.NumPyArrayToFeatureClass(arr, out_fc, ['XY'], spatial_ref)
Функции arcpy.da для работы с данными таблиц и объектов
| Функции | Объяснение |
|---|---|
| ExtendTable | Позволяет соединять содержимое структурированного массива NumPy с другой таблицей на основе общего поля атрибутов. |
| FeatureClassToNumPyArray | Позволяет конвертировать класс объектов в структурированный массив NumPy. |
| NumPyArrayToFeatureClass | Позволяет конвертировать структурированный массив NumPy в класс объектов. |
| NumPyArrayToTable | Позволяет конвертировать структурированный массив NumPy в таблицу. |
| TableToNumPyArray | Позволяет конвертировать таблицу в структурированный массив NumPy. |
Целочисленные поля в массивах NumPy не поддерживают значение NULL. Если в данных, преобразуемых с помощью функций FeatureClassToNumPyArray или TableToNumPyArray имеются null, строки с этими значениями должны быть либо пропущены, либо замаскированы с помощью замещающего значения.
Пропустить все записи со значениями NULL.
arr = arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(fc, fields, skip_nulls=True)
C помощью словаря замаскируйте другими значениями все значения None в целочисленных полях.
fields = ['field1', 'field2'] arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(fc, fields, null_value=-9999)
Конвертация типов
Типы dtype созданного массива определяются типом полей входной таблицы или входного класса объектов.
| Тип поля | Тип dtype массива NumPy |
|---|---|
Single | numpy.float32 |
Double | numpy.float64 |
SmallInteger | numpy.int32 |
Integer | numpy.int32 |
OID | numpy.int32 |
GUID | <U64 |
String | <u1, <u10 и так далее |
Date | <M8[us] |
Поля других типов, не перечисленных выше, включая поля растра и BLOB не поддерживаются. Поля геометрии также не поддерживаются, но в массив можно добавлять разные свойства геометрии с помощью перечисленных ниже маркеров
| Токен | Описание |
|---|---|
SHAPE@XY | Координаты X,Y центроида пространственного объекта |
SHAPE@TRUECENTROID | Координаты X,Y истинного центроида пространственного объекта |
SHAPE@X | Координата объекта по оси X |
SHAPE@Y | Координата объекта по оси Y |
SHAPE@Z | Координата объекта по оси Z |
SHAPE@M | Значение m объекта |
SHAPE@AREA | Площадь объекта |
SHAPE@LENGTH | Длина объекта |
Вопросы памяти
Если массив требует больше памяти, чем доступно, появится ошибка с исключением MemoryError.
Ниже представлены подсказки, как обойти исключения MemoryError:
- Удалите объекты массива после их использования. Это освободит память.
- Используйте только нужные вам поля, особенно текстовые. Текстовые поля, конвертированные в массив, потребуют 4 байта на каждый символ. К примеру, текстовое поле длиной 100 потребует 400 байт памяти для каждого значения массива.
| Тип dtype массива NumPy | Число байт на значение |
|---|---|
<U1 | 4 |
numpy.int32 | 4 |
numpy.float32 | 4 |
numpy.float64 | 8 |
Работа с растрами
Растры можно конвертировать в массивы NumPy и обратно, используя функции ArcPy RasterToNumPyArray и NumPyArrayToRaster. Может потребоваться конвертировать растр ArcGIS в массив NumPy для выполнения следующего:
- Использования одной из множества функций Python, которые применяются к массиву NumPy (например, фильтры данных, многомерный анализ или процедуры оптимизации).
- Разработки собственных функций через доступ к отдельным ячейкам массива NumPy (например, для реализации анализа ближайших соседей, изменения значения отдельных ячеек или запуска операторов накопления по всему растру).
функции arcpy для работы с растрами
| Функции | Объяснение |
|---|---|
| RasterToNumPyArray | Конвертирует растр в массив NumPy. |
| NumPyArrayToRaster | Конвертирует массив NumPy в растр. |
Растр конвертируется в массив NumPy для вычисления процента значения ячейки в целой строке растра. Затем создается новый растр.
import arcpy
import numpy
my_array = arcpy.RasterToNumPyArray('C:/data/inRaster')
my_array_sum = my_array.sum(1)
my_array_sum.shape = (my_array.shape[0], 1)
my_array_perc = (my_array * 1.0) / my_array_sum
new_raster = arcpy.NumPyArrayToRaster(my_array_perc)
new_raster.save("C:/output/fgdb.gdb/PercentRaster")