Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

QGIS Выберите полигоны, которые пересекают точки с помощью python

Я очень новичок в использовании QGIS, у меня есть шейп-файл точек и шейп-файл многоугольника. Я хотел бы выбрать все полигоны, в которых есть хотя бы одна точка. Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, сколько времени это занимает. У меня 1 миллион точек и около 320 000 полигонов, поэтому использование пространственных запросов занимает слишком много времени. Я слышал, что мне нужно написать скрипт Python с пространственной индексацией, чтобы получить реально быстрый результат, но я понятия не имею, как к этому подойти. Любая помощь будет принята с благодарностью.

То, что я пытался собрать из других вопросов о переполнении стека, это:

pointProvider = self.pointLayer.dataProvider()
all_point = pointProvider.getFeatures()
delta = 0.1

for point in all_point:

    searchRectangle = QgsRectangle(point.x() - delta, point.y()  - delta, point.x() + delta, point.y() + delta)

    candidateIDs = line_index.intesects(searchRectangle)

    for candidateID in candidateIDs:
        candFeature == rotateProvider.getFeatures(QgsFeatureRequest(candidateID)).next()
        if candFeature.geometry().contains(point):

            break

Это вызывает NameError: имя «я» не определено

spatial-index point polygon qgis
18.01.2017

Ответы:


1

Я нашел ответ на GIS Stack Exchange, который вы можете найти здесь

Код, который я использовал, был:

from qgis.core import *
import processing

layer1 = processing.getObject('MyPointsLayer')
layer2 = processing.getObject('MyPolygonsLayer')

index = QgsSpatialIndex() # Spatial index
for ft in layer1.getFeatures():
    index.insertFeature(ft)

selection = [] # This list stores the features which contains at least one point
for feat in layer2.getFeatures():
    inGeom = feat.geometry()
    idsList = index.intersects(inGeom.boundingBox())
    if idsList:
        selection.append(feat)

# Select all the polygon features which contains at least one point
layer2.setSelectedFeatures([k.id() for k in selection])
18.01.2017
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..