ArcGIS Help 10.2 - 在 ArcGIS 中使用 NumPy

Numerical Python (NumPy) 是一个用于在 Python 中进行科学计算（包括支持功能强大的多维数组对象）的基础包。NumPy 为用户提供了执行复杂数学运算的途径，而且在 9.2 版本之后已作为 ArcGIS 软件安装过程的一部分。有关详细信息，请参阅 NumPy 网站外部链接。

Python NumPy 数组专用于处理大型数组。很多现有 Python 函数都是为了处理 NumPy 数组而创建的，NumPy 数组是包含在 Python 的 SciPy 科学计算包中的最著名数组。

使用表和要素数据

表和要素类可以使用数据访问 (arcpy.da) 模块中的函数转换为 NumPy 数组，也可以使用同样的函数从这些数组转换过来。

要将 NumPy 数组转换为表和要素类，数组必须为结构化数组。结构化数组包括用来在 ArcGIS 表和要素类中将数据映射至字段的多个字段（或结构体）。有关结构化数组的详细信息，请参阅结构化数组外部链接。

创建结构化 NumPy 数组。

import numpy

array = numpy.array([(471316.383, 5000448.782), (470402.493, 5000049.216)],
                    numpy.dtype([('X', '>f8'),('Y', '>f8')]))

一经创建，结构化 NumPy 数组即可转换为要素类或表。

将 NumPy 数组转换为地理数据库要素类。

import arcpy
import numpy

outFC = "C:/data/texas.gdb/fd/pointlocations"

# Create a numpy array with an id field, and a field with a tuple 
#  of x,y coordinates
array = 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
SR = 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(array, outFC, ['XY'], SR)

用于处理表和要素数据的 arcpy.da 函数

函数	说明
ExtendTable	基于公用属性字段将 NumPy 结构化数组的内容连接到表。
FeatureClassToNumPyArray	将要素类转换为 NumPy 结构化数组。
NumPyArrayToFeatureClass	将 NumPy 结构化数组转换为要素类。
NumPyArrayToTable	将 NumPy 结构化数组转换为表。
TableToNumPyArray	将表转换为 NumPy 结构化数组。

NumPy 数组中的整型字段不支持空值。如果使用 FeatureClassToNumPyArray 或 TableToNumPyArray 转换的数据包含空值，系统会完全跳过包含空值的行，或使用替代值将其掩膜。

跳过所有包含空值的记录。

array = da.FeatureClassToNumPyArray(fc, fields, skip_nulls=True)

使用字典掩膜拥有不同值的整型字段中的“无”。

fields = ['field1', 'field2']
arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(fc, fields, null_value=-9999)

类型转换

创建数组的 dtype 取决于输入表的字段类型或要素类。

字段类型	NumPy dtype
单精度	numpy.float32
双精度	numpy.float64
SmallInteger	numpy.int32
整型	numpy.int32
OID	numpy.int32
GUID	<U64
字符串	<u1、<u10 等

注:

字符串字段转换为数组后，宽度保持不变。例如，宽度为 20 的字符串字段转换为数组后，dtype 为 <u20。

不支持未在上面列出的其他字段类型，包括日期、栅格和 BLOB 字段。同样不支持几何字段，但可以使用下面列出的特殊令牌将多个几何属性添加到数组中。

令牌	说明
SHAPE@XY	要素的质心 x,y 坐标
SHAPE@TRUECENTROID	要素的真正质心 x,y 坐标
SHAPE@X	要素的 x 坐标
SHAPE@Y	要素的 y 坐标
SHAPE@Z	要素的 z 坐标
SHAPE@M	要素的 m 值
SHAPE@AREA	要素的面积
SHAPE@LENGTH	要素的长度

内存注意事项

创建数组时，NumPy 会预分配内存。如果数组需要的内存大于可用内存，则该数组将因 MemoryError 异常而失败。

有关避免 MemoryError 异常的提示：

使用后删除数组对象；删除数组会释放内存。
仅使用需要的字段，尤其对于文本字段；将文本字段转换为数组后，每个字符宽度将占用 4 个字节。例如，宽度为 100 的字符串字段将在内存中为数组中的每个值占用 400 个字节。

NumPy dtype	每个值的字节数
<U1	4
numpy.int32	4
numpy.float32	4
numpy.float64	8

注:

numpy.nbytes 将返回 dtype 的字典和字节数。

处理栅格

栅格可以使用 ArcPy 函数 RasterToNumPyArray 和 NumPyArrayToRaster 转换为 NumPy 数组，也可以使用同样的函数从这些数组反向转换。您可能想要将 ArcGIS 栅格转换为 NumPy 数组以：

执行可以应用到 NumPy 数组上的许多现有 Python 函数中的一个（例如，对数据运行过滤器、执行多维分析或使用优化例程）。
通过访问 NumPy 数组中的各个像元来开发自定义函数（例如，执行邻域记数法，更改各个像元值，或者对整个栅格运行累积运算符）。

用于处理栅格的 arcpy 函数

函数	说明
RasterToNumPyArray	将栅格转换为 NumPy 数组。
NumPyArrayToRaster	将 NumPy 数组转换为栅格。

将栅格数据转换为 NumPy 数组旨在计算整个栅格行中的像元值的百分比。然后，将会创建一个新的栅格数据。

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")

5/10/2014