!_Расширенный поиск_!    <НА ГЛАВНУЮ>

Скачать "Paul Crickard, Eric van Rees, Silas Toms - Mastering Geospatial Analysis with Python" бесплатно

Панель управления
Логин 
Пароль 
 


Основные категории

-- Книги
-- Аудиокниги
-- Журналы
-- Фильмы


Информация
Все вопросы и пожелания пишите на [email protected]
Правообладателям
Расширенный поиск
по сайту
Mastering Geospatial Analysis with Python : КНИГИ » Программирование
автор: brij | 10 мая 2018 | Просмотров: 464
 
Mastering Geospatial Analysis with Python     Название:   
    Автор:   
    Формат:   EPUB
    Размер:   33.7 MB
    Год:   
    Качество:   Отличное
    Язык:   Английский
    Страниц:   440
    ISBN:   1788293339

 
 

Explore GIS processing and learn to work with various tools and libraries in Python.

Python comes with a host of open source libraries and tools that help you work on professional geoprocessing tasks without investing in expensive tools. This book will introduce Python developers, both new and experienced, to a variety of new code libraries that have been developed to perform geospatial analysis, statistical analysis, and data management. This book will use examples and code snippets that will help explain how Python 3 differs from Python 2, and how these new code libraries can be used to solve age-old problems in geospatial analysis.

You will begin by understanding what geoprocessing is and explore the tools and libraries that Python 3 offers. You will then learn to use Python code libraries to read and write geospatial data. You will then learn to perform geospatial queries within databases and learn PyQGIS to automate analysis within the QGIS mapping suite. Moving forward, you will explore the newly released ArcGIS API for Python and ArcGIS Online to perform geospatial analysis and create ArcGIS Online web maps. Further, you will deep dive into Python Geospatial web frameworks and learn to create a geospatial REST API.

What You Will Learn
Manage code libraries and abstract geospatial analysis techniques using Python 3.
Explore popular code libraries that perform specific tasks for geospatial analysis.
Utilize code libraries for data conversion, data management, web maps, and REST API creation.
Learn techniques related to processing geospatial data in the cloud.
Leverage features of Python 3 with geospatial databases such as PostGIS, SQL Server, and Spatialite.

Table of Contents
1: PACKAGE INSTALLATION AND MANAGEMENT
2: INTRODUCTION TO GEOSPATIAL CODE LIBRARIES
3: INTRODUCTION TO GEOSPATIAL DATABASES
4: DATA TYPES, STORAGE, AND CONVERSION
5: VECTOR DATA ANALYSIS
6: RASTER DATA PROCESSING
7: GEOPROCESSING WITH GEODATABASES
8: AUTOMATING QGIS ANALYSIS
9: ARCGIS API FOR PYTHON AND ARCGIS ONLINE
10: GEOPROCESSING WITH A GPU DATABASE
11: FLASK AND GEOALCHEMY2
12: GEODJANGO
13: GEOSPATIAL REST API
14: CLOUD GEODATABASE ANALYSIS AND VISUALIZATION
15: AUTOMATING CLOUD CARTOGRAPHY
16: PYTHON GEOPROCESSING WITH HADOOP









Сосчитайте:   35 + один – 3 =      и нажмите   






Разместите ссылку на эту страницу в социальных сетях. Так о ней узнают тысячи человек:





Нашли ошибку? Сообщите администрации сайта:
Выберите один из разделов меню и, если необходимо, напишите комментарий
   35 + один – 2 =    
За ложную информацию бан на месяц


Разместите, пожалуйста, ссылку на эту страницу на своём веб-сайте:

Код для вставки на сайт или в блог:      
Код для вставки в форум (BBCode):      
Прямая ссылка на эту публикацию:      


Помощь по работе с нашей библиотекой :

Программа для открытия файлов формата .PDF
Программа для открытия файлов формата .DJVU
Программа для открытия файлов формата .FB2

 
 
  • 0
 (голосов: 0)
Распечатать
 
 


Другие книги (журналы) по этой теме:
 
Python for Data Science For Dummies | John Paul Mueller, Luca Massaron | Программирование | Скачать бесплатно John Paul Mueller, Luca Massaron - Python for Data Science For Dummies

Unleash the power of Python for your data analysis projects with For Dummies!Python is the preferred programming language for data scientists and combines the best features of Matlab, Mathematica, and R into libraries specific to data analysis and visualization.
 
 
Fast Python for Data Science (MEAP) | Tiago Rodriques Antao | Программирование | Скачать бесплатно Tiago Rodriques Antao - Fast Python for Data Science (MEAP)

Master these effective techniques to reduce costs and run times, handle huge datasets, and implement complex machine learning applications efficiently in Python. Fast Python for Data Science is your guide to optimizing every part of your Python-based data analysis process, from the pure Python code you write to managing the resources of modern hard ...
 
 
Learning Python Data Visualization | Chad R. Adams | Программирование | Скачать бесплатно Chad R. Adams - Learning Python Data Visualization

The best applications use data and present it in a meaningful, easy-to-understand way. Packed with sample code and tutorials, this book will walk you through installing common charts, graphics, and utility libraries for the Python programming language.
 
 
Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib, 2nd Edition | Robert Johansson | Программирование | Скачать бесплатно Robert Johansson - Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib, 2nd Edition

Leverage the numerical and mathematical modules in Python and its standard library as well as popular open source numerical Python packages like NumPy, SciPy, FiPy, matplotlib and more. This fully revised edition, updated with the latest details of each package and changes to Jupyter projects, demonstrates how to numerically compute solutions and m ...
 
 



Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц.
Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта.
Материал будет немедленно удален.
Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях.
Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет
приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.

Администрация сайта

Наверх