如何使用Python从地理数据中提取x、y和z坐标？

发布于 2024-07-13 01:35:20 字数 561 浏览 7 评论 0原文

我有包含 14 个变量的地理数据。数据格式如下：

QUADNAME：rockport_colony_SD 分辨率：10 ULLAT：43.625
乌伦：-97.87527466 LRLAT：43.5
LRLON：-97.75027466 HDATUM：27
ZMIN: 361.58401489 ZMAX: 413.38400269 ZMEAN：396.1293335 ZSIGMA：12.36359215 PM方法：5
四次日期：20001001

整个数据在序列中有许多先前的变量。

如何从数据中提取坐标 ULLAT、ULLON 和 LRLAT 到三个列表中，以便每一行对应一个位置？

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画中仙 2024-07-20 01:35:21

给定一个 StreamReader 命名阅读器，这应该给你一个 (浮动，浮动，浮动）。我建议使用三元组列表，因为它可能会更方便、更高效地遍历，除非由于某种原因您只想单独获取所有点。

coords = []
reader
while line=reader.readline():

  index_ullat = line.find("ULLAT")
  if index_ullat >= 0:
    ullat = float(line[ index_ULLAT+7 : ])

    line = reader.readline()

    index_ullon = line.find("ULLON")
    index_lrlat = line.find("LRLAT")
    if index_ullon >= 0 and index_lrlat >= 0:
      ullon = float(line[ index_ullon+7 : index_lrlat-1 ])
      lrlat = float(line[ index_lrlat+7 : ])
    else:
      raise InputError, "ULLON and LRLAT didn't follow ULLAT."

    coords.append(ullat, ullon, lrlat)

它可能有效，但很丑陋。我不是字符串解析方面的专家。

Given a StreamReader named reader, this should give you a list of (float, float, float). I suggest a list of 3-tuples because it'll probably be more convenient and more efficient to walk through, unless for some reason you only want to get all the points individually.

coords = []
reader
while line=reader.readline():

  index_ullat = line.find("ULLAT")
  if index_ullat >= 0:
    ullat = float(line[ index_ULLAT+7 : ])

    line = reader.readline()

    index_ullon = line.find("ULLON")
    index_lrlat = line.find("LRLAT")
    if index_ullon >= 0 and index_lrlat >= 0:
      ullon = float(line[ index_ullon+7 : index_lrlat-1 ])
      lrlat = float(line[ index_lrlat+7 : ])
    else:
      raise InputError, "ULLON and LRLAT didn't follow ULLAT."

    coords.append(ullat, ullon, lrlat)

It may work, but it's ugly. I'm no expert at string parsing.

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ゝ杯具 2024-07-20 01:35:20

如果数据全部在一个大的平面文本文件中，这样的事情可能会起作用：

import re

data = """
QUADNAME: rockport_colony_SD RESOLUTION: 10 ULLAT: 43.625
ULLON: -97.87527466 LRLAT: 43.5
LRLON: -97.75027466 HDATUM: 27
ZMIN: 361.58401489 ZMAX: 413.38400269 ZMEAN: 396.1293335 ZSIGMA: 12.36359215 PMETHOD: 5
QUADDATE: 20001001
"""

regex = re.compile(
    r"""ULLAT:\ (?P<ullat>-?[\d.]+).*?
    ULLON:\ (?P<ullon>-?[\d.]+).*?
    LRLAT:\ (?P<lrlat>-?[\d.]+)""", re.DOTALL|re.VERBOSE)

print regex.findall(data) # Yields: [('43.625', '-97.87527466', '43.5')]

Something like this might work if the data is all in a big flat text file:

import re

data = """
QUADNAME: rockport_colony_SD RESOLUTION: 10 ULLAT: 43.625
ULLON: -97.87527466 LRLAT: 43.5
LRLON: -97.75027466 HDATUM: 27
ZMIN: 361.58401489 ZMAX: 413.38400269 ZMEAN: 396.1293335 ZSIGMA: 12.36359215 PMETHOD: 5
QUADDATE: 20001001
"""

regex = re.compile(
    r"""ULLAT:\ (?P<ullat>-?[\d.]+).*?
    ULLON:\ (?P<ullon>-?[\d.]+).*?
    LRLAT:\ (?P<lrlat>-?[\d.]+)""", re.DOTALL|re.VERBOSE)

print regex.findall(data) # Yields: [('43.625', '-97.87527466', '43.5')]

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