标签：nes read size 对象 val type 的区别 map import
一、简介
Shp格式是GIS中非常重要的数据格式，主要在Arcgis中使用，但在进行很多基于网页的空间数据可视化时，通常只接受GeoJSON格式的数据，众所周知JSON（JavaScript Object Nonation）是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式，以其轻量、易解析的优点，被广泛使用与各种领域，而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据，本文就将针对GeoJSON的语法规则，以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的转换进行介绍。
二、Shp转GeoJSON
2.1 GeoJSON格式说明
GeoJSON本质依旧是JSON，其基本格式如下：
{ "type": "FeatureCollection", "features": [] }
一个完整的GeoJSON文件最外层为一个字典，把整个GeoJSON文件看做自顶向下的树状结构的话，其根目录包含键值对"type":"FeaturesCollection"，以及存放所有要素的键值对"features":[]，所有矢量要素都存放在这个列表中，每个要素都是一个字典，下面我们来认识一下各种矢量要素在GeoJSON中的规范格式：
点要素（Point）：
对于单个点要素，其格式如下：
{"type":"Feature",
"properties":{value1,value2},
"geometry":{
"type":"Point",
"coordinates":[经度,纬度]
}
}
其中properties对应的值为这个要素对应的属性表中按顺序存放的值，geometry对应的值中type指明了要素类型，coordinates传入一个包含两个元素的列表，第一个元素代表经度，第二个元素代表纬度。
多点要素（MultiPoint）：
多点要素是点要素的特殊情况，其geometry下的type属性传入"MultiPoint"，其coordinates属性传入的是一个二维列表，其最内层列表定义了每个点的经纬度，如下：
{"type":"Feature",
"properties":{value1,value2},
"geometry":{
"type":"MultiPoint",
"coordinates":[[经度1,纬度1],
[经度2,纬度2]
]
}
}
线要素（LineString）：
线要素记录的是一条线上所有折点的经纬度信息，只需要按顺序连接这些折点就可以还原一条线的形态，在GeoJSON中线要素与多点要素在coordinates属性上格式相同，区别在于geometry属性需要传入"LineString"，如下：
{"type":"Feature",
"properties":{value1,value2},
"geometry":{
"type":"LineString",
"coordinates":[[经度1,纬度1],
[经度2,纬度2],
[经度3,纬度3],
[经度4,,纬度4]]
}
}
多线要素（MultiLineString）：
多线要素是多个线要素的组合，因此其coordinates传入三维列表，来组合多条线，对应的geometry下type属性为"MultiLineString"，如下：
{"type":"Feature",
"properties":{value1,value2},
"geometry":{
"type":"MultiLineString",
"coordinates":
[
[
[经度1,纬度1],
[经度2,纬度2],
[经度3,纬度3],
[经度4,纬度4]
],
[
[经度5,纬度5],
[经度6,纬度6]
]
]
}
}
多边形要素（Polygon）：
多边形要素记录了构成一个多边形所有边缘折点的经纬度信息，其coordinates属性传入"Polygon"，其geometry下type属性格式为三维列表，其第三层列表中嵌套的所有列表记录的经纬度按顺序连接即构成了一个多边形，但需要注意的是，多边形头尾折点的经纬度需要相同，才能构成一个闭合的多边形，如下：
{"type":"Feature",
"properties":{value1,value2},
"geometry":{
"type":"Polygon",
"coordinates":[
[
[经度1,纬度1],
[经度2,纬度2],
[经度3,纬度3],
[经度4,纬度4],
[经度1,纬度1]
]
]
}
}
多多边形要素（MultiPolygon）：
多多边形的格式为四维列表，其geometry下type属性传入"MultiPloygon"，由于多多边形要素中存在几种特殊情况，下面我们在geojson.io中进行对应GeoJSON数据的可视化以便于理解：
互不重叠的两个多边形：
下面是互不重叠的两个多边形的示例：
对应的GeoJSON数据如下：
{ "type": "Feature", "properties": {}, "geometry": { "type": "MultiPolygon", "coordinates": [ [ [ [102.74414062499999,36.217687122250574], [102.7001953125,35.585851593232356], [104.8590087890625,35.496456056584165], [104.96337890625,36.24427318493909], [102.74414062499999,36.217687122250574] ] ], [ [ [102.6397705078125,35.074964853989556], [103.0352783203125,34.23905366851639], [105.00732421875,34.24813554589752], [105.3973388671875,35.77771427205079], [104.556884765625,35.05698043137265], [102.711181640625,35.16931803601131], [102.6397705078125,35.074964853989556] ] ] ] } }
可以看到在多个多边形不重叠时，直接将两个多边形要素对应的三维列表存放在最外层列表下即可。
互有重叠的两个多边形：
互有重叠的多个多边形要素格式同多个不重叠的多边形，效果如下：
对应的GeoJSON数据如下：
{ "type": "Feature", "properties": {}, "geometry": { "type": "MultiPolygon", "coordinates": [ [ [ [101.6455078125,27.68352808378776], [114.78515624999999,27.68352808378776], [114.78515624999999, 35.209721645221386], [101.6455078125,35.209721645221386], [101.6455078125,27.68352808378776] ] ], [ [ [104.2822265625,30.107117887092357], [108.896484375,30.107117887092357], [108.896484375,33.76088200086917], [104.2822265625,33.76088200086917], [104.2822265625,30.107117887092357] ] ] ] } }
有孔的多边形：
有孔的多边形在类别上也是归类到MultiPolygon，下面是一个示例：
对应的GeoJSON数据如下，可以看出其与多个重叠的多边形的区别在于多边形矢量信息嵌套在第二层列表中：
{ "type": "Feature", "properties": {}, "geometry": { "type": "MultiPolygon", "coordinates": [ [ [ [101.6455078125,27.68352808378776], [114.78515624999999,27.68352808378776], [114.78515624999999,35.209721645221386], [101.6455078125,35.209721645221386], [101.6455078125,27.68352808378776] ], [ [104.2822265625,30.107117887092357], [108.896484375,30.107117887092357], [108.896484375,33.76088200086917], [104.2822265625,33.76088200086917], [104.2822265625,30.107117887092357] ] ] ] } }
2.2 将Shp格式转换为GeoJSON
在2.1中我们较为详细的了解到矢量数据在GeoJSON数据中具体的表现形式，通过下面的自编函数，以Shp文件名称（去除文件拓展名）、Shp文件编码、GeoJSON文件编码为输入参数：
def Shp2JSON(filename,shp_encoding=‘utf-8‘,json_encoding=‘utf-8‘): ‘‘‘ 这个函数用于将shp文件转换为GeoJSON文件 :param filename: shp文件对应的文件名（去除文件拓展名） :return: ‘‘‘ ‘‘‘创建shp IO连接‘‘‘ reader = shapefile.Reader(filename,encoding=shp_encoding) ‘‘‘提取所有field部分内容‘‘‘ fields = reader.fields[1:] ‘‘‘提取所有field的名称‘‘‘ field_names = [field[0] for field in fields] ‘‘‘初始化要素列表‘‘‘ buffer = [] for sr in tqdm(reader.shapeRecords()): ‘‘‘提取每一个矢量对象对应的属性值‘‘‘ record = sr.record ‘‘‘属性转换为列表‘‘‘ record = [r.decode(‘gb2312‘,‘ignore‘) if isinstance(r, bytes) else r for r in record] ‘‘‘对齐属性与对应数值的键值对‘‘‘ atr = dict(zip(field_names, record)) ‘‘‘获取当前矢量对象的类型及矢量信息‘‘‘ geom = sr.shape.__geo_interface__ ‘‘‘向要素列表追加新对象‘‘‘ buffer.append(dict(type="Feature", geometry=geom, properties=atr)) ‘‘‘写出GeoJSON文件‘‘‘ geojson = codecs.open(filename + "-geo.json","w", encoding=json_encoding) geojson.write(json.dumps({"type":"FeatureCollection", "features":buffer}) + ‘\n‘) geojson.close() print(‘转换成功！‘)
下面我们通过一个示例来展示实际转换效果，使用到的Shp数据为中国省份数据，在arcgis中效果如下：
import shapefile import json import codecs def Shp2JSON(filename,shp_encoding=‘utf-8‘,json_encoding=‘utf-8‘): ‘‘‘ 这个函数用于将shp文件转换为GeoJSON文件 :param filename: shp文件对应的文件名（去除文件拓展名） :return: ‘‘‘ ‘‘‘创建shp IO连接‘‘‘ reader = shapefile.Reader(filename,encoding=shp_encoding) ‘‘‘提取所有field部分内容‘‘‘ fields = reader.fields[1:] ‘‘‘提取所有field的名称‘‘‘ field_names = [field[0] for field in fields] ‘‘‘初始化要素列表‘‘‘ buffer = [] for sr in tqdm(reader.shapeRecords()): ‘‘‘提取每一个矢量对象对应的属性值‘‘‘ record = sr.record ‘‘‘属性转换为列表‘‘‘ record = [r.decode(‘gb2312‘,‘ignore‘) if isinstance(r, bytes) else r for r in record] ‘‘‘对齐属性与对应数值的键值对‘‘‘ atr = dict(zip(field_names, record)) ‘‘‘获取当前矢量对象的类型及矢量信息‘‘‘ geom = sr.shape.__geo_interface__ ‘‘‘向要素列表追加新对象‘‘‘ buffer.append(dict(type="Feature", geometry=geom, properties=atr)) ‘‘‘写出GeoJSON文件‘‘‘ geojson = codecs.open(filename + "-geo.json","w", encoding=json_encoding) geojson.write(json.dumps({"type":"FeatureCollection", "features":buffer}) + ‘\n‘) geojson.close() print(‘转换成功！‘) if __name__ == ‘__main__‘: import os os.chdir(r‘C:\Users\hp\Desktop\飞线图素材‘) Shp2JSON(filename=‘bou2_4p.shp‘, shp_encoding=‘gbk‘, json_encoding=‘utf-8‘)
运行之后同一目录下出现对应的json文件：
导入到Kepler.gl中进行可视化：
from keplergl import KeplerGl import json with open(‘bou2_4p.shp-geo.json‘) as b: data = json.load(b) map1 = KeplerGl(height=700,data={‘layer1‘:data});map1
以上就是本文的全部内容，如有笔误望指出！
（数据科学学习手札65）利用Python实现Shp格式向GeoJSON的转换
标签：nes read size 对象 val type 的区别 map import
原文地址：https://www.cnblogs.com/feffery/p/11153198.html
