问题标签 [fiona]

我安装了 Python 包 Fiona。当我尝试在我的应用程序中导入它时，我收到以下错误：

文件“C:\Anaconda3\lib\site-packages\fiona\collection.py”，第 7 行，在

从 fiona.ogrext 导入迭代器，ItemsIterator，KeysIterator

ImportError: DLL load failed: 应用程序无法启动，因为它的并排配置不正确。请查看应用程序事件日志或使用命令行 sxstrace.exe 工具了解更多详细信息。

我使用了 Windows 的“事件查看器”并检查了问题：

“C:\Anaconda3\Library\bin\netcdf.dll”的激活上下文生成失败。相关程序集 Microsoft.VC90.DebugCRT,processorArchitecture="amd64",publicKeyToken="1fc8b3b9a1e18e3b",type="win32",version="9.0.21022.8" 找不到。请使用 sxstrace.exe 进行详细诊断。

从这个问题我收集到一些模块正在使用调试库，它不应该。我以为可能是GDAL？如何检测 Fiona 本身或 Fiona 的某些依赖项是否正在执行此操作？

我试图卸载 Fiona（和 GDAL）并重新安装它们。

我可以使用以下方法成功卸载和安装它们：

但错误仍然存​​在。

read_file使用该功能时，我遇到了一些关于 geopandas 和 fiona 的问题。这是我的回溯：

df = gpd.read_file('/Users/danqing0703/github/Land-Use-Simulation/LBS_Data_Fetching/osm_api/singapore_roads.geojson')

我在使用 geopandas 读取数据时遇到问题，但根据这篇文章，我试图将 fiona 重新安装到 1.1.6 版本，但似乎错误是由于 fiona 造成的，但它仍然不起作用..

使用 fiona.open('taz.shp') 作为 src 导入 fiona：用于 src 中的功能：打印功能

但是当我编写其他类似的脚本时，它似乎可以工作

这是我之前的问题Geospatial Analytics in Python的延续

我开始了一个新问题，以使这两个问题在逻辑上分开。

我试图在 python 2.6 上安装 geopandas

令人惊讶的是，geopandas 已经由 GeoSeries 安装，它不起作用，它需要一个包“Fiona”。我按照此处提供的说明进行操作

我通过搜索和遵循建议安装了所需的库（包括认为我会得到 .h 文件的开发库），但是我遇到了这两个问题：

https://github.com/Toblerity/Fiona

在 Fiona 上从 git 和 python setup.py install 克隆后，出现错误：

gcc -pthread -fno-strict-aliasing -O2 -g -pipe -Wall -Wp,-D_FORTIFY_SOURCE=2 -fexceptions -fstack-protector --param=ssp-buffer-size=4 -m64 -mtune=generic -D_GNU_SOURCE - fPIC -fwrapv -DNDEBUG -O2 -g -pipe -Wall -Wp,-D_FORTIFY_SOURCE=2 -fexceptions -fstack-protector --param=ssp-buffer-size=4 -m64 -mtune=generic -D_GNU_SOURCE -fPIC -fwrapv - fPIC -I/usr/include/python2.6 -c fiona/_geometry.c -o build/temp.linux-x86_64-2.6/fiona/_geometry.o gcc: fiona/_geometry.c: 没有这样的文件或目录

pip install geopandas 给出

任何有关分类问题和安装 geopandas 的帮助将不胜感激

这个问题与我之前的两个问题有关：

Python 中的地理空间分析

在 Python 2.6 上安装 geopandas

我通过升级整个系统让 geopandas 工作。我没有让 Fiona 工作，以下是我尝试时遇到的错误

这是Python中地理空间分析的后续问题

这个问题类似于https://gis.stackexchange.com/questions/84114/shapely-unable-to-tell-if-polygon-contains-point但反转纬度似乎已经解决了这个问题，但它不是帮我。

Uber 数据以 lat/long 形式给出，非常直接，反向查找在 geopandas 中使用时给出地址

然而，问题是在 shapefile 中查找那些纬度/经度。Uber 数据如下所示：

形状文件多边形边界看起来像

所以 polygon/polygon.contains(point) 中的点不起作用。查看数据，与 shapely 文件相比，lat long 非常小，我不确定是否必须将一个单位转换为另一个单位，看起来完全不同的公制:) 下面是代码：

Uber 数据和 SFO shapefile 的链接在这里http://hortonworks.com/blog/magellan-geospatial-analytics-in-spark/#comment-606532

这是我的问题。我有一堆折线显示，例如：

http://i4.tietuku.com/bc378d1cd2c24142.png

我想基于折线生成栅格数据，其中包含一个网格中线的长度。

例如：

1. 原始数据
   http://i4.tietuku.com/8b8768aac183cfe6.png

2. 目标

http://i4.tietuku.com/a09ba42a122f561a.png

===== 添加 ====

从此使用 ArcGIS 找到答案

从此使用 R

我的目标是使用带有一些开源模块（gdal、fiona 等）的Python 将折线转换为栅格

我有几个多边形，它们实际上是点的联合。我想要一种相当快速的方法来删除不是陆地的点（但在河流、湖泊、海洋等）。

所以到目前为止，我已经想出了以下方法，它将我从左图带到右图：

然后在一个循环中我测试我的观点：

我使用三个适合我的目的的形状文件（湖泊有点粗糙）：海岸、湖泊、小湖。

但是，对于 10,000 点，代码有点慢（我有大约 30 个文件，所以要检查 300,000 点）。

我想知道以下任何一项是否可能：

1) 我正在循环遍历形状并检查 shape.contains(point) 而不是遍历点并检查 point.within(shape) -> 我不确定是否会有改进？

2）使用空间索引可能会加快速度，但我认为 RTree 不再适用于 Python 3.4

3）也许有一个更快的功能（粗略的包含），它只检查边界，我可以将它用作第一步，然后包含作为步骤 2。

4）不是循环通过点，有没有办法一次矢量化和传递？

5）也许将形状优美的多边形转换为路径会更快，以便我可以使用matpotlib的path.contains_point？

6）最后，我意识到我可能应该使用墨卡托投影作为多边形测试中的点，但粗剪对我来说很好（它不像水形状文件那样超级准确）。

谢谢

我正在尝试在 Python 的 shapefile 中绘制某些区域的地图。我的基本方法是这样的：

现在我的问题是 shapefile 覆盖了更大的地理区域，但我只想绘制该区域的一个子集（例如，我有一个英国 shapefile，但想绘制威尔士所有地区的地图）。现在我可以识别正确的区域并只添加上面示例中的那些补丁，但是 matplotlib 仍然会绘制 shapefile 中所有区域的边界，并且由 fiona 的bounds方法识别的边界显然与我的补丁子集无关选择。

我有两个与此相关的问题：

1. 如何让 matplotlib 仅绘制 shapefile 中定义的补丁子集的边界？

2. 如何获得补丁子集的边界，类似于 fiona 的bound方法对整个 shapefile 所做的那样？

现在，我可以使用fiona读取一个特定的多边形并将其绘制如下：

输出如下：

http://i13.tietuku.com/65d7d9d6a423a5d3.png

但是当 shapefile 由几个 shapefile 组成时，如下所示：

http://i13.tietuku.com/a331edcbeec29d5e.png

我不能使用上面的类似代码来获得 4 个多边形代表 4 个不同的区域。

我的问题

如何使用 fiona 读取并将其转换为几个 fiona.polygon（在我的示例中，我想获得四个多边形）。然后，我可以使用每个多边形来做更多的操作。