編輯推薦

基于ArcGIS的地理信息系統(tǒng)可以輔助規(guī)劃師從地理信息角度解決相關(guān)的規(guī)劃設(shè)計問題，例如從信息化角度智能化管理城市信息數(shù)據(jù)，進行相關(guān)的空間分析、網(wǎng)絡(luò)分析、地統(tǒng)計以及輔助制圖。然而規(guī)劃師的欲望是無止境的，尋求更自由的計算機輔助規(guī)劃設(shè)計的技術(shù)，以及獲得更強解決問題的能力，就需要具備編程設(shè)計的知識?；贏rcGIS的Python腳本語言正是可以輔助規(guī)劃師得以自由解決問題的一個途徑。
具有編程能力的規(guī)劃設(shè)計師將具有更強解決問題的能力以及拓展無限的創(chuàng)造力，自身的專業(yè)知識為如何編寫程序解決問題提供了最為直接的基礎(chǔ)，這是專業(yè)開發(fā)人員力所不能及。針對Python 編寫程序處理地理信息系統(tǒng)不僅提高了處理地理信息數(shù)據(jù)的效率，更是可以針對需要解決的問題構(gòu)建處理問題的程序，從程序編寫的角度思考解決問題的方法。
《ArcGIS下的Python編程》為規(guī)劃師提供了學習基于ArcGIS的腳本語言Python教材，將對Python語言的講述與ArcGIS的模塊ArcPy相結(jié)合，并通過實際案例探討“自然村落選址因子權(quán)重評定的遺傳算法”、“基于景觀感知敏感度的生態(tài)旅游地觀光線路自動選址”和“解讀蟻群算法與TSP 問題”，理解編程規(guī)劃設(shè)計的方法。

圖書簡介

《ArcGIS下的Python編程》對于ArcGIS 下Python 腳本使用方法的闡述是從Python 語言本身和基于ArcGIS的Python 兩個方面同時著手，因此在閱讀本書時不需要預(yù)先具備Python 基礎(chǔ)知識。本書包括七個部分，Python 與ArcGIS，ArcGIS 下的地理數(shù)據(jù)與Python 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Python 的基本語句與使用Python 訪問地理數(shù)據(jù)，創(chuàng)建函數(shù)與使用Python 處理柵格數(shù)據(jù)，創(chuàng)建類與網(wǎng)絡(luò)分析，異常與錯誤，以及程序的魅力。主要闡述的邏輯線存在并行的兩條線，一個是針對Python 的，從對于Python 介紹、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、基本語句到創(chuàng)建函數(shù)、創(chuàng)建類和異常；另一個是針對ArcGIS 下的Python ，從ArcPy 站點包、訪問以及管理地理信息數(shù)據(jù)的方法、處理要素類、處理柵格數(shù)據(jù)到網(wǎng)絡(luò)分析和與地理處理模型的結(jié)合方法。兩條線同時推進闡述，互相支持印證，并結(jié)合實際解決問題的應(yīng)用方法，例如如何轉(zhuǎn)化KML 文件和.dwg 格式文件并增加字段數(shù)據(jù)，以及適宜性分析柵格計算重分類的方法和尋找最近設(shè)施點的網(wǎng)絡(luò)分析，遺傳算法應(yīng)用等。
最后一部分則通過具體的案例來闡述應(yīng)用ArcGIS下Python編程規(guī)劃的方法，初步包括三個課題的探討：
“課題探討_A_ 自然村落選址因子權(quán)重評定的遺傳算法”，村落選址受制于山水，如何在復雜的地形中謀得棲身之所，避免自然災(zāi)害的侵擾并具有舒適宜人的小氣候是人類不斷探索的課題。根據(jù)假定既有村落選址的特點反推權(quán)重設(shè)置具有一定的合理性，并根據(jù)反推的權(quán)重應(yīng)用于影響因子計算新的地塊獲取選址。在這個過程中，使用優(yōu)化算法中的遺傳算法求解；
“課題探討_B_ 基于景觀感知敏感度的生態(tài)旅游地觀光線路自動選址”，根據(jù)《基于景觀感知敏感度的生態(tài)旅游地觀光線路自動選址》的研究，將計算模型程序化，不僅提升模型計算的效率，更有利于不斷修正研究過程中出現(xiàn)的問題以及加入更多不同類型影響因子后，進行綜合性評價分析，并為類似的研究提供基礎(chǔ)性程序片斷；
“課題探討_C_ 解讀蟻群算法與TSP 問題”，蟻群算法（Ant Colony Optimization, ACO），又稱螞蟻算法，是一種用來在圖中尋找優(yōu)化路徑的機率型算法。本案例將蟻群算法在ArcGIS的Python腳本中實現(xiàn)。

圖書目錄

9 Python 與ArcGIS
10 1 Python
12 2 將地理信息系統(tǒng)作為過程的空間分析
12 2.1 區(qū)位與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
14 2.2 調(diào)研者路線
16 2.3 場地現(xiàn)狀信息錄入與基本分析
18 2.4 基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)地理信息化輔助規(guī)劃設(shè)計分析
21 2.5 專題地圖疊合的方法
21 2.6 作為過程的空間分析
23 3 Python 與ArcGIS
25 3.1 .kml 文件格式
41 3.2 通過Python 使用工具箱里的工具
44 3.3 通過Python 使用環(huán)境設(shè)置
46 3.4 通過Python 使用函數(shù)
47 3.5 通過Python 使用類
51 3.5 獲取和設(shè)置參數(shù)
57 ArcGIS 下的地理數(shù)據(jù)與Python 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
58 1 ArcGIS 下的地理數(shù)據(jù)
62 1.1 文件地理數(shù)據(jù)庫和個人地理數(shù)據(jù)庫
62 1.2 ArcSDE 地理數(shù)據(jù)庫
67 1.3 創(chuàng)建地理數(shù)據(jù)列表
74 2 Python 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-List 列表、Tuple 元組與Dictionary 字典
75 2.1 列表(List)
85 2.2 元組(Tuple)
85 2.3 字典(Dictionary)
94 3 Python 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-String 字符串
94 3.1 字符串格式化
96 3.2 re(regular expression) 正則表達式
109 Python 的基本語句與使用Python 訪問地理數(shù)據(jù)
110 1 描述數(shù)據(jù)
112 2 Python 的基本語句
112 2.1 print() 與import
113 2.2 賦值的方法
114 2.3 循環(huán)語句
117 2.4 條件語句
119 3 Table 屬性表與Cursor 游標
123 3.1 讀取幾何、寫入幾何與幾何標記（geometry tokens）
126 3.2 游標和鎖定
127 3.3 在Python 腳本中使用SQL 結(jié)構(gòu)化查詢語
129 3.4 數(shù)據(jù)存在判斷與在Python 腳本中驗證表和字段名稱
135 創(chuàng)建函數(shù)與使用Python 處理柵格數(shù)據(jù)
136 1 創(chuàng)建函數(shù)
145 2 形式參數(shù)的傳遞
147 3 Raster 柵格數(shù)據(jù)
148 3.1 柵格數(shù)據(jù)（Mesh 面Quad 類型）
148 3.2 專題數(shù)據(jù)
148 3.3 影像數(shù)據(jù)
152 3.4 柵格函數(shù)
153 3.5 TIN 表面模型（Mesh 面Triangle 類型）
155 4 使用Python 處理柵格數(shù)據(jù)
155 4.1 柵格計算（地圖代數(shù)運算）
159 4.2 重分類
171 4.3 條件分析工具集
175 創(chuàng)建類與網(wǎng)絡(luò)分析
177 1 創(chuàng)建類
179 2 網(wǎng)絡(luò)分析
180 2.1 從GoogleEarth 中調(diào)入路徑以及服務(wù)設(shè)施和源點
185 2.2 建立文件地理數(shù)據(jù)庫、要素數(shù)據(jù)集并導入用于網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
187 2.3 最近設(shè)施點分析
193 異常與錯誤
194 1 異常
196 1.1 Python 內(nèi)置異常
197 2 錯誤
201 程序的魅力
201 1 課題探討_A_ 自然村落選址因子權(quán)重評定的遺傳算法
204 1.1 準備數(shù)據(jù)
204 1.2 確定研究區(qū)域
205 1.3 確定影響因子
209 1.4 假設(shè)權(quán)重，疊合相加各個影響因子的成本柵格
211 1.5 遺傳算法
218 1.6 將計算結(jié)果應(yīng)用于類似場地
219 2 課題探討_B_ 基于景觀感知敏感度的生態(tài)旅游地觀光線路自動選址
220 2.1 技術(shù)線路與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
223 2.2 視域感知因子_ 可視區(qū)域計算
231 2.3 視域感知因子_ 最佳觀賞距離計算
242 2.4 視域感知因子_ 最佳觀賞方位
249 2.5 視域感知因子_ 柵格疊加求和
249 2.6 生態(tài)感知因子_ 景觀類型
251 2.7 生態(tài)感知因子_ 資源價值
252 2.8 生態(tài)感知因子_ 柵格疊加求和
252 2.9 景觀感知敏感度
254 2.10 地形因子
256 2.11 觀光線路適宜性成本柵格計算
257 2.12 觀光線路自動獲取
260 3 課題探討_C_ 解讀蟻群算法與TSP 問題
260 3.1 蟻群算法與TSP 問題概述
263 3.2 蟻群算法程序解讀
271 3.3 蟻群算法在ArcGIS 下的應(yīng)用
274 4 分享程序

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