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NumPy配列を使用してビッグデータジオプロセシングを最適化するにはどうすればよいですか?
NumPy配列を利用してジオプロセシングを最適化する方法を学ぶことに興味があります。私の仕事の多くは「ビッグデータ」に関係しており、ジオプロセシングでは特定のタスクを完了するのに数日かかることがよくあります。言うまでもなく、これらのルーチンを最適化することに非常に興味があります。ArcGIS 10.1には、arcpyを介してアクセスできる次のような多くのNumPy関数があります。 NumPyArrayToFeatureClass(arcpy.da) RasterToNumPyArray(arcpy) TableToNumPyArray(arcpy.da) 例として、NumPy配列を利用した次の処理集中型ワークフローを最適化するとします。 ここでの一般的な考え方は、ベクトルとラスタベースの操作の両方を移動する膨大な数のベクトルベースのポイントがあり、その結果バイナリ整数ラスタデータセットが得られるということです。 このタイプのワークフローを最適化するためにNumPyアレイをどのように組み込むことができますか?