37 个基本的地理空间 Python 软件包

工具其实是敏捷软件开发必需的部分，对于有效的开发来说，正确的工具集合可以起到催化剂的作用。在执行地理空间分析时，正确的工具集可以是表面级见解和深度可操作情报之间的区别。幸运的是，令人惊叹的地理空间 Python 软件包有助于弥补这一差距。

Python 以其多功能性而闻名，提供了广泛的软件包，不仅可以帮助扩展空间分析，还可以达到更深层次的洞察力。这些软件包代表多年来最常使用的软件包，可帮助大家使用更大的数据并找到更深入的见解。

该列表包含大致分为以下几类的软件包：

• 数据检索和管理：Fiona 和 GDAL 等软件包对于访问、处理和管理地理空间数据至关重要。
• 制图和可视化：Cartopy 和 Folium 等工具， 可将数据转换为有洞察力的交互式地图和视觉表示。
• 空间分析和建模：像 Geopandas 和 Rasterio 这样的库， 对于复杂的空间计算和分析至关重要。
• 机器学习和统计分析：Scikit-learn 和 XGBoost 等 高级软件包将机器学习与地理空间数据集成在一起。
• 实用程序和支持工具：PySAL 和 Geopy 等实用程序 提供额外的支持和功能来支持您的地理空间分析。

精选的地理空间 Python 包可帮助找到掌握地理空间数据复杂性所需的工具，并更深入地了解如何操作、分析和可视化数据集的空间维度。

37 个基本的地理空间 Python 包

1.Access

• 主页：PyPI 上的 Access(https://pypi.org/project/access/)
• 描述：“Access” 包是 PySAL 生态系统的一部分，是一个强大的工具，专为跨多个领域（包括健康、零售和就业）的空间可达性分析而设计。它侧重于解决供应（例如服务）和需求（例如消费者）位置之间的空间不匹配问题。通过测量需求地点与供应地点的距离，它可以提供对空间动态的重要见解。

2.Cartopy

• 主页：Cartopy 文档(https://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/)
• 说明：Cartopy 是一个地理空间 Python 包， 专为高级地图创建和空间分析而设计。 它支持广泛的地图投影和转换， 从而能够创建高质量的地图。 Cartopy 对于地理空间数据可视化特别有用， 其中准确的地理表示至关重要。

3.CatBoost

• 主页：CatBoost 官方网站(https://catboost.ai/)
• 说明：CatBoost 是一个高性能、开源的机器学习库。 虽然它不仅仅适用于地理空间数据， 但它有效处理分类特征的能力使其成为地理空间数据集建模的有力选择， 尤其是那些具有复杂非数字信息的数据集。

4.Dask-Geopandas（dask-geopandas）

• 主页：GitHub 上的 Dask-Geopandas(https://github.com/geopandas/dask-geopandas)
• 说明：Dask-Geopandas 通过 Dask 的并行计算能力扩展了 Geopandas 的功能。 这种集成可以有效处理超出内存限制的大型地理空间数据集， 从而可以对大于内存的数据执行复杂的空间计算。

5.Datashader

• 主页：Datashader 文档(https://datashader.org/)
• 说明：Anaconda 的 Datashader 是一个图形管道系统， 它使用可视化和聚合技术来处理大型数据集。 它对于地理空间数据特别有效， 因为它可以将数十亿个点或像素渲染成图像， 有助于大型空间数据集的分析和可视化。

6.EarthPy

• 主页：EarthPy 文档(https://earthpy.readthedocs.io/en/latest/)
• 说明：EarthPy 简化了地球科学数据的处理和绘图。 它是一个用户友好的软件包， 提供了处理栅格和矢量数据的实用程序， 使研究人员和科学家能够更轻松地操作常见的地球科学数据集并执行空间分析。

7.Easystac

• 主页：PyPI 上的 Easystac(https://pypi.org/project/easystac/)
• 说明：Easystac 旨在与 SpatioTemporal Asset Catalog (STAC) 进行交互。 它提供了一个简单的 Python 界面， 用于访问、搜索和操作卫星图像和其他地球观测数据， 使其成为遥感和卫星数据分析的宝贵工具。

8.Esda

• 主页：Esda on PyPI（https://pypi.org/project/esda/）
• 说明：Esda（即探索性空间数据分析）是一个地理空间 Python 包， 提供一套用于深入探索和分析地理空间数据的工具。 它侧重于识别空间模式、空间自相关和其他空间关系， 这对于详细的地理空间数据研究至关重要。

9.Fiona

• 主页：Fiona 文档（https://fiona.readthedocs.io/en/latest/）
• 说明：Fiona 主要致力于读取和写入地理空间数据文件。 它提供了一个简约的 Python 接口来处理空间数据， 使得读取和写入各种矢量文件格式的过程既简单又高效。

10.Folium

• 主页：Folium 文档（https://python-visualization.github.io/folium/latest/）
• 说明：Folium 是一个强大的地理空间 Python 库， 用于创建交互式地图。 利用 Leaflet.js 库的功能， Folium 可以轻松地在交互式 Leaflet 地图上可视化在 Python 中操作的数据， 从而在 Python 和 Leaflet.js 之间架起一座桥梁。

11.GDAL (GDAL)

• 主页：GDAL 官方网站（https://gdal.org/）
• 说明：地理空间数据抽象库 (GDAL) 是空间数据处理的基石。 它提供了用于读取、写入和分析多种格式的栅格和矢量数据的强大工具。 GDAL 的多功能性和对多种文件格式的支持使其成为地理空间工作流程的主要内容。

12.Geemap

• 主页：Geemap on GitHub（https://github.com/giswqs/geemap）
• 说明：Geemap 是一个地理空间 Python 库， 旨在简化使用 Google Earth Engine 进行地理空间数据分析。 它为绘制和分析大规模地理空间数据集（特别是卫星图像）提供了一个交互式环境， 使其对于遥感和环境分析具有无价的价值。

13.GeoAlchemy2

• 主页：GeoAlchemy2 文档（https://geoalchemy-2.readthedocs.io/en/latest/）
• 说明：GeoAlchemy2 扩展了 SQLAlchemy（Python 的 SQL 工具包）， 以包括对地理空间数据库的支持。 它提供了一个强大的、富有表现力的工具包， 用于使用对象关系映射来处理空间数据库， 这使得它对于涉及空间数据和数据库的项目至关重要。

14.Geopandas

• 主页：Geopandas 文档（https://geopandas.org/en/stable/）
• 说明：Geopandas 是一个开源项目， 它扩展了 pandas 使用的数据类型， 以允许对几何类型进行空间操作。 它与其他用于地理空间数据的 Python 库集成， 并为空间数据分析和操作提供高级、用户友好的数据结构和方法。

15.Geopy

• 主页：Geopy 文档（https://geopy.readthedocs.io/en/stable/）
• 说明：Geopy 是一个地理空间 Python 库， 用于访问各种地理编码服务。 它简化了地理编码（将地址转换为坐标）和反向地理编码的过程， 以及用于计算位置之间距离的其他工具， 使其成为地理计算的多功能工具包。

16.Geosnap

• 主页：PyPI 上的 Geosnap（https://pypi.org/project/geosnap/）
• 说明：Geosnap 有助于分析邻域随时间的动态变化。 它提供了分析社会经济和人口变化的工具， 使其对于城市规划、政策分析以及涉及空间和时间数据的社会科学研究特别有用。

17.Geoviews

• 主页：Geoviews 文档（https://geoviews.org/）
• 说明：Geoviews 是一个 Python 库， 可以轻松创建交互式地图和其他地理空间可视化。 它提供了一个高级接口来可视化从各种来源提取的数据， 并与其他地理空间 Python 数据工具无缝集成。

18.Graph-tool

• 主页：Graph-tool 文档（https://graph-tool.skewed.de/）
• 说明：Graph-tool 是一个用于图形（网络）操作和统计分析的 Python 模块。 它为图论分析提供了广泛的功能， 可应用于各个领域， 包括地理空间网络分析， 其中理解关系动态是关键。

19.H3

• 主页：H3 文档（https://h3geo.org/）
• 说明：H3 是由 Uber 开发的六边形层次空间索引系统。 该系统将世界划分为各种分辨率的六边形网格， 为空间分析、数据可视化和地理空间数据存储提供了精确的框架。

20.H3-Py

• 主页：GitHub 上的 H3-Py（https://github.com/uber/h3-py）
• 说明：H3-Py 为 H3 空间索引系统提供 Python 绑定。 这种集成使地理空间 Python 开发人员能够利用 H3 六边形、 分层地理空间索引的强大功能来实现从数据分析到优化乘车共享算法等各种应用。

21.iGraph

• 主页：iGraph 文档（https://python.igraph.org/en/stable/）
• 说明：iGraph 是一个用于创建和操作图形和网络的库。 它效率很高，适合复杂的网络分析任务。 在地理空间环境中， iGraph 用于分析空间网络， 促进对连通性、流动和空间关系的洞察。

22.Inequality

• 主页：GitHub 上的不平等（https://github.com/pysal/inequality）
• 说明：此 Python 包是 PySAL 系列的一部分， 专注于测量不平等。它在空间数据分析中特别有用， 可用于评估地理空间数据集中的差异和分布模式， 为社会和经济研究提供有价值的见解。

23.Ipyleaflet

• 主页：Ipyleaflet 文档（https://ipyleaflet.readthedocs.io/en/latest/）
• 说明：Ipyleaflet 是 Jupyter Notebook 的扩展， 提供交互式地图可视化。 它可以轻松地将地图集成到 Jupyter 笔记本中， 从而增强地理空间分析和研究中的数据探索和可视化体验。

24. Kepler.gl

• 主页：Kepler.gl 文档（https://docs.kepler.gl/docs/keplergl-jupyter）
• 说明：Kepler.gl 是一个强大的地理空间分析工具， 用于创建大规模数据可视化。 它与 Python 的集成允许对大型地理空间数据集进行探索和可视化， 这使其对于城市规划和数据驱动的故事讲述特别有用。

25.Leafmap

• 主页：Leafmap（https://pypi.org/project/leafmap/）
• 说明：Leafmap 简化了用 Python 创建交互式地图的过程。 它提供了地图创建和地理空间数据可视化的各种功能， 使其成为地理空间分析初学者和经验丰富的用户的绝佳工具。

26.LiDAR

• 主页：PyPI 上的激光雷达（https://pypi.org/project/lidar/）
• 说明：Python 中的 LiDAR 包是为处理和分析 LiDAR 点云数据而设计的。 它提供了用于过滤、处理和可视化激光雷达数据的工具， 这在地形建模和森林管理等应用中至关重要。

27.LocalTileServer

• 主页：GitHub 上的 LocalTileServer（https://github.com/banesullivan/localtileserver）
• 说明：LocalTileServer 旨在为地理空间应用程序提供本地地图瓦片。 它有助于将高分辨率的本地地图分块集成到地理空间 Python 工作流中， 增强基于地图的可视化的质量和细节。

28.Lonboard

• 主页：GitHub 上的 Lonboard（https://github.com/developmentseed/lonboard）
• 说明：Lonboard 是一个地理空间 Python 库， 可以在 Jupyter Notebook 环境中渲染大规模地理空间数据。 它使用 GeoArrow 和 GeoParquet 创建可以在笔记本中快速读取和可视化的文件。

29.MapWidget

• 主页：MapWidget 文档（https://mapwidget.gishub.org/）
• 说明：MapWidget 是一个用于在 Python 应用程序中集成交互式地图小部件的工具。 它在涉及空间数据的 Web 开发或交互式数据可视化项目中特别有用， 因为它具有 Cesium、Leaflet、Mapbox、MapLibre 和 OpenLayers 的绑定。

30.MGWR

• 主页：PyPI 上的 MGWR（https://pypi.org/project/mgwr/）
• 说明：多尺度地理加权回归 (MGWR) 通过允许不同尺度的分析来扩展传统的地理加权回归。 它对于城市规划、环境科学和公共卫生等领域的空间分析至关重要。

31.MovingPandas

• 主页：MovingPandas 文档（https://anitagraser.github.io/movingpandas/）
• 说明：MovingPandas 提供了一组用于分析运动数据的工具。 它旨在处理轨迹数据，并提供轨迹分析、可视化和运动数据处理的功能， 可用于物流、野生动物监测和运输。

32.NetCDF4

• 主页：NetCDF4 文档（https://unidata.github.io/netcdf4-python/netCDF4/index.html ）
• 说明：Python 中的 NetCDF4 包用于读写 netCDF 文件， 这些文件用于存储多维科学数据。 它对于气象学、海洋学和气候科学等领域处理大规模、复杂的数据集至关重要。

33.ODC-STAC

• 主页：ODC-STAC on GitHub（https://github.com/opendatacube/odc-stac）
• 说明：ODC-STAC 将 Open Data Cube 与 SpatioTemporal Asset Catalog 集成， 允许用户有效地管理和分析地球观测数据。 它对于遥感应用、环境监测和大规模空间数据分析特别有益。

34.OSMnet

• 主页：PyPI 上的 OSMnet（https://pypi.org/project/osmnet/）
• 说明：OSMnet 是一个 Python 包， 用于从 OpenStreetMap 数据下载和构建街道网络。 它对于城市和交通规划特别有用， 其中准确和详细的街道网络数据至关重要。

35.OSMnx

• 主页：OSMnx 文档（https://osmnx.readthedocs.io/en/stable/）
• 说明：OSMnx 是一个 Python 包， 可简化 OpenStreetMap 数据中街道网络的检索、构建和可视化。 它广泛应用于城市规划、地理和交通研究， 用于分析和可视化城市形态和街道网络。

36.Pandana

• 主页：Pandana on GitHub（https://github.com/UDST/pandana）
• 说明：Pandana 是一款针对城市街道网络优化的网络分析工具。 它可以分析城市的可达性和连通性， 使其成为城市规划者和城市研究领域的研究人员的关键工具。

37.Path4GMNS

• 主页：GitHub 上的 Path4GMNS（https://github.com/asu-trans-ai-lab/path4gmns）
• 说明：Path4GMNS 是一个轻量级、跨平台的 Python 库， 用于交通网络建模和分析。 它提供交通分配、最短路径计算和网络分析功能， 可用于交通研究和规划。