Bestimmen von Min- und Max-Werten in einem ASCII-Raster-Dataset mit Python?

Ich habe ein Raster-Dataset im ASCII-Format. Mit Python muss ich die Werte minund maxim Dataset ermitteln. Mir wurde gesagt, dass die Kopfzeileninformationen der Schlüssel sind, der Dinge wie Anzahl der Zeilen / Spalten, Zellengröße usw. enthält.

Können Sie nicht einfach die Header-Informationen überspringen und den gesamten Datensatz lesen, um die Werte minund zu bestimmen max?

Das versuche ich zu tun. Ich überspringe die ersten Zeilen, die die Header-Informationen enthalten, und versuche von da an, die Werte zu ermitteln. Das Folgende ist eine Art von dem, was ich habe, aber ich brauche eine Anleitung, da ich neu in Python bin.

raster_file = open('data.asc', 'r') # Open the file
data = raster_file.readlines()[4:] # Read the lines in the file, and skip the first six lines

for lines in data:
    print max(data) # Find the max value in data
    print min(data) # Find hte min value in data

Irgendwelche Vorschläge?

Sie können numpy verwenden. Siehe folgendes Beispiel. Ein numpy maskiertes Array kann unter Berücksichtigung der No-Data-Werte generiert werden. Siehe das Hilfethema zu Numpy für mafromtxt und genfromtxt

Below is a small ascii file with a nodata value of -999

ncols          3
nrows          3
xllcorner      0
yllcorner      0
cellsize       1
NODATA_value   -999
0 1 2
-999 4 5 
6 7 8

>>> import numpy as np
>>> ascii_file = "c:/temp/Ascii_3x3_1nodata.asc"
>>> an_array = np.mafromtxt(ascii_file, 'float', '#', None, 6, None, '-999')

>>> print an_array

[[0.0 1.0 2.0]
 [-- 4.0 5.0]  
 [6.0 7.0 8.0]]

>>>

Von dort aus müssen Sie lediglich die gewünschten Statistiken ermitteln

>>> print an_array.min()
0.0
>>> print an_array.max()
8.0
>>> print an_array.mean()
4.125
>>> 

Sie möchten eine Rasterdatenstatistik.
Sehen Sie zuerst, was Sie in der Benutzeroberfläche tun (für Hausaufgaben).

Dann können Sie ein Python-Fenster oder ein Skript verwenden .

import arcpy
arcpy.CalculateStatistics_management("c:/data/image.tif", "4", "6", "0;255;21")

import sys

class Ascii_file(object):
    def __init__(self,file):
        self.raster_file = open(file, 'r') # Open the file
        self.max=sys.float_info.min
        self.min=sys.float_info.max
    def __minmax(self,value):
        if value>self.max:self.max=value
        if value<self.min:self.min=value
    def getMinMax(self):
        data = self.raster_file.readlines()
        data_values=data[6:]
        nodata=float(data[5].split()[1])
        for line in data_values:
            values=line.split(" ")
            for value in values:
                value=float(value)
                if value==nodata:continue
                else: self.__minmax(value)
        return self.min, self.max

if __name__=="__main__":
    myfile = Ascii_file('data.asc')
    print myfile.getMinMax()

Wenn Sie Numpy nicht verwenden möchten (und das sollten Sie wirklich, es ist perfekt für diese Art von Dingen), dann müssen Sie Folgendes tun:

• Initialisieren Sie Ihre maximumVariable mit einer sehr großen negativen Zahl und Ihre minimumVariable mit einer sehr großen positiven Zahl
• Teilen Sie jede Zeile, um eine Liste mit Zeichenfolgen zu erhalten, und verwenden Sie das Listenverständnis , um sie in eine Liste mit Gleitkommazahlen zu konvertieren
• Verwenden Sie schließlich so etwas wie maximum = max(maximum, max(myfloatlist))und ein Äquivalent für den Mindestwert.

Ich habe das neulich getan. Ich habe arcpy.RasterToNumPyArraydas Numpy-Array verwendet, in eine Liste konvertiert und dann über ein Listenverständnis durch meine Liste iteriert, um die Min- und Max-Werte zu finden.

import arcpy
import numpy
myArray = arcpy.RasterToNumPyArray(r"D:\NED_93512417\NED_93512417_3DEM_RPRJ.TIF")
p = myArray.tolist()

max_elev = max([item for sublist in p for item in sublist])
min_elev = min([item for sublist in p for item in sublist])