libraryの使用の基本を学んでおきます。Developmentを参考にして、実践的に使えるPythonでGeoSpatialの使い方を学んでいくものです。code等に関しては、あくまでも参考としてください。なにがあっても責任とれませんので。PythonとGeoSpatialに関するlibraryが設定できているもとして進めていきます。geometriesを使うShapelyは、地理空間データ上で様々な計算を行なうための非常に有能なlibraryです。そのlibraryの能力は、複雑で現実世界の問題を解決します。codeを試してみましょう。CAのShapefileと公園の位置データを使います。CA州の都市域に近いまたは都市域にある公園を見分けるために、shapelyを使う」というものです。本当ならば、日本のデータで例題をやりたいところですが。http://census.gov/geo/www/tigerからShapefileを取得します。place.今回使用するfileはhttp://geonames.usgs.gov/docs/stategaz/CA_Features_20130602.ziphttp://www2.census.gov/geo/tiger/2013CBSA/CBSAs_Feb2013_delineation.zipの2つになります。fileは、f:¥CA_Features_20130602¥のfolderを作成して、解凍したfileをcopyしておきます。dataの確認すると、な感じで表示されます。codeとりあえず、Ediorで下記のcodeを入力して、保存します。folderにfindNearbyParks.pyで保存します。urbanNamef.close()[/python]注意)上記codeで¥は全角ですので、半角にするかもしくは、バックスラッシュに置き換えてください。インタプリタに、でずらずらと公園と公園のある都市域が表示されます。codeの説明findNearbyParks.pyが何を行っているのかを順にみていきましょう。libraryのgeometryとwktを使います。polygon.公園を探し出す距離を、polygonから10kmとします。shapefile.GetLayer(0)Shapefileのlayerはただ一つのlayerですから、GetLayer(0)となります。dilatedShapeGetFeatureCountでloopして、shapefileをwktで読み込んで、10kmのbufferを作成します。fileを順番に読んでf.readlines()で最後まで読みます。objectをshapely.geometry.Pointで作成します。urbanArea.contains(pt)でurbanArea内に含まれるptがあれば出力します。順番にみていくと理解できると思います。6.ここで10km以内にある公園を見つけ出す方法ですが、2つの方法があります。shapeとpointの間の距離をshape.distance()を使う方法です。イメージとしては下図のようなものです。shapeのbufferを作成して、その中に含まれる公園見つけ出す方法です。イメージとしては下図のようなものです。ここでは、この方法を使いました。distance)を求める際には、平面直角座標系として求めなければ正確な距離は出ません。ここでは、およそ10kmとしてbufferを生成させてその中に含まれる公園を抽出しています。geometriesの使い方を学びました。shapelyで自習することをお勧めします。libraryを使って距離と単位について学びます。Scriptの基本的なことはある程度理解している前提で今後も話を進めていきます。誤字、脱字、spell間違いや勘違いや翻訳間違いなど多々出てくると考えられます。それは違うじゃん!!とかいろんな意見をいただければと思います。Tutorialの目次に戻る。MapBox.jsをちょこっと試してみた。水文水理解析ソフトウェアの販売セール後1日です。水文水理解析ソフトウェアの販売PythonでMySQLを使ってみる。4]PythonでGUIを試してみる。第1弾ExcelでPythonを使ってみる。ExcelでPythonを動かす。3]PythonでExcelを読み書きする。PythonでGeocodingする。2]Pythonで水文水理解析をやってみる。AB-WebLog.com.。