Note pygis 1

+++ title = '笔记：Python与GIS：1' date = 2024-03-02T13:33:26+08:00 +++

Geoprocessing with Python [Book]

Python 与开源GIS ——数据处理、空间分析与地图制图

Python与开源GIS：数据处理、空间分析与地图制图 — Python与开源GIS 文档

R | Rtools | RStudio

conda-forge/miniforge: A conda-forge distribution.

Welcome to Mamba’s documentation! — documentation

  • 安装Miniforge时，安装选项选择前三个，便于在RStudio GUI中设置Conda
1
2
3
4
>>> quit
# 在RStudio中退出Python终端
> reticulate::repl_python()
# 在RStudio中从r终端到python终端切换
  • Miniforge设置Tuna镜像

anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

1
2
conda config --set show_channel_urls yes
# 生成.condarc文件
  • 使用Miniforge安装所需软件包
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
conda create -y -n pygis python=3.12
# 创建名为pygis的conda环境，并安装python3.12
conda activate pygis 
# 切换到虚拟环境
conda install numpy scipy
conda install matplotlib scikit-learn
conda install gdal pyproj
# 安装书中对应软件包
python
pip install folium spectral
# 部分软件包需pip安装
conda activate base
conda create -y -n spyderide spyder
# 创建名为spyderide的conda环境，并安装spyder
# 使用RStudio输出图像时无法调整
conda env list
# 查看当前运行的环境和全部环境
  • 配置CUDA、CUDnn和PyTorch

添加nvidia源镜像https://mirrors.sustech.edu.cn/anaconda-extra/cloud/，来源：SUSTech Open Source Mirrors

windows系统下如何确认CUDA和CUDNN都安装成功了_windows 确定是否安装了cuda-CSDN博客

1
2
3
4
5
6
7
8
nvidia-smi
# 检查显卡驱动和CUDA支持版本
conda create -y -n pytorch cuda=12.1 -c nvidia
nvcc -V
# 切换环境后，检查CUDA是否安装
conda install cudnn
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
# 完成后进入Python中检查是否安装成功
  • WSL2，Ubuntu安装Conda

旧版 WSL 的手动安装步骤 | Microsoft Learn

GNU nano 2：Linux上的DOS格式或Mac格式 - 码农俱乐部 - Golang中国 - Go语言中文社区

Ctrl+O然后Enter确认保持文件，Ctrl+X退出

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
wsl --list -v
wsl --shutdown
wsl --update
# 关闭虚拟机后，更新到最新的WSL
ubuntu2004 config --default-user root
# 设置默认用户为根用户
sudo apt update
# 更新软件包信息
sudo apt upgrade
# 更新软件包
wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 下载Miniconda
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 点击Enter，之后点击Page Down键翻页
yes
# 同意许可证，然后点击Enter
source ~/.bashrc
# 显示(base)即安装成功
cat ~/.condarc
# 查看镜像
sudo nano ~/.condarc
# 修改镜像源
  • geemap(Python) 和 rgee(R) 安装

geemap | 该链接安装部分内容较旧，不宜参考

1. Introducing GEE and Geemap — Geospatial Data Science with Earth Engine and Geemap | 经测试可用

1
2
3
4
5
6
7
8
conda create -n gee python
conda activate gee
conda install -c conda-forge geemap
conda install -c conda-forge mamba
mamba install -c conda-forge pygis

jupyter lab
# 进入web页面，也可在RStudio中运行

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
import os
os.environ['HTTP_PROXY'] = 'http://127.0.0.1:10809'
os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'http://127.0.0.1:10809'
# 设置代理，如果rgee运行失败也需再次运行
import ee
ee.Authenticate()
# 此时要求输入验证代码
ee.Initialize(project='ee-furuyakotoko-240104')
# 需填入对应的项目名
# 如果显示错误，多重复几次，概率为网络延迟问题

import geemap

Map = geemap.Map()
Map

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
install.packages("r.proxy")
r.proxy::proxy()
# 在R中设置代理，初次使用需输入address:port

# > r.proxy::proxy()
# This maybe the first time proxy4you be load.
# Please complete below configrations:)
# Default setting can be accessed by Enter with nothing
# [socks5 proxy] {Default as 127.0.0.1:7890} (address:port): 127.0.0.1:10808
# [https proxy] {Default as 127.0.0.1:7890} (address:port): 127.0.0.1:10809
# [http proxy] {Default as 127.0.0.1:7890} (address:port): 127.0.0.1:10809

# r.proxy::noproxy()

library(rgee)
ee_Initialize()
db <- 'CGIAR/SRTM90_V4'
image <- ee$Image(db)
image$bandNames()$getInfo()
# 运行后显示一行语句即说明可正常运行
  • PIE-Engine Python

PIE-Engine 遥感与地理信息云服务平台

  • GwP书中相关Python文件的安装
1
pip install ospybook-latest.zip --user
  • 安装jupyter notebook

在Conda中的jupyter版本不支持所用的Python 3.12.2，使用pip安装

1
2
3
4
5
pip install jupyterlab
pip install notebook

jupyter notebook
# 启动jupyter notebook
  • 安装Basemap

Conda 默认频道的Basemap对应的Python版本较低，建议单独安装

1
conda create -y -n pybasemap basemap

测试是否安装成功，此方法安装后未出现在Anaconda中Basemap安装教程_anaconda安装basemap库-CSDN博客 中的部分问题

1
2
3
4
5
6
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
plt.figure(figsize=(10, 6))
m = Basemap()
m.drawcoastlines()
plt.show()
  • 安装rasterio

GitHub - rasterio/rasterio: Rasterio reads and writes geospatial raster datasets