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pyhton、gdal、および/またはnumpyを使用して、10クラスのラスターから8クラスのラスターにラスターファイルを再分類したいと思います。クラスは整数として表されます。この投稿の手順に従って、GDALとPython、numpy.equal doc、およびgdal_calc doc を使用してラスタを再分類しました。しかし、役に立たない。 再分類されるラスターファイルには、0〜11の範囲の整数値が含まれ、値100および255も含まれます。次に、再分類（from value：to value）を示します。 nodata：4、0：4、1：1、2：2、3：3、4：3、5：4、6：5、7：5、8：6、9：7、10：8、100： nodata、255：nodata、 私ができることは、tkinter.FileDialogを使用して再分類するラスターファイルを選択し、retrans = gdal.Open（raster、GA_ReadOnly）でgeotransformやピクセルサイズなどのラスター情報を取得することです。 上記を解決するにはどうすればよいですか？ 場合によっては、再分類されるラスターがかなり大きくなる可能性がある（500MBから5GB）ことに注意してください。

9 gdal  python-2.7  numpy  reclassify 

問題は、下の図のように、一連の障害物を通過する信号（光や音など）の伝播をモデル化することです。信号は底面（地形）を通過できませんが、障害物を通過できます。通過した障害物の数を数えたい。 地形と障害物は2Dの数の多い配列（x、y、z）にあります。これが私がすることです： output = numpy.zeros(terrain.shape) obstacles = terrain + obstacle_heights for i in xrange (obstacles.shape[0]): for j in xrange (obstacles.shape[1]): mask = obstacles[i,j] > terrain[i,j:] output[i,j:][mask] +=1 結果は、[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 4 ...]行ごとのようなものになります。 この方法は正常に機能します（提供された地形の谷はを使用して埋められますnumpy.maximum.accumulate）。さて、ベクトル化されたソリューションを使用してスピードアップすることは可能でしょうか？

8 python  numpy 

サイズが約32000x32000の大きなGeoTiffファイルを開くと、GDALライブラリに問題があります。ReadAsArrayPythonのnumpy配列の最大サイズのため、関数を使用できません。しかし、なぜQGISがそのファイルを簡単に開けるのか疑問に思っています。背後にあるテクニックは何ですか？

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今日、ArcGIS Desktop 10.2.2と64ビットのバックグラウンド処理ツールにアップグレードしたところ、numpyとmatplotlibの両方がPythonと共にインストールされていることに気付きました。実際、10.2.1の「新機能」セクションでは、次のように述べています。 ArcGIS 10.2.1は、Python 2.7.5を含むようにアップグレードされました。サードパーティのPythonライブラリもアップグレードされました。NumPyが1.7.1に、matplotlibが1.3.0にアップグレードされました。 ArcGISには、以下のようなnumpyを使用する多くのツールがあることを理解しています。 NumpyArrayToRaster RasterToNumpyArray データアクセスモジュールの多数のツール。 ArcGISのツールのいずれかがmatplotlibモジュールを直接利用していますか？それとも、ArcMapで可能なものよりも見栄えのよいチャートやグラフなどを作成したい場合に備えてインストールされますか？

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