本节书摘来自异步社区《Python地理数据处理》一书中的第1章，第1.5节,作者： 【美】Chris Garrard（加勒德） 更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
1.5 小结
- Python是一种功能强大的跨平台编程语言，比较容易学习。
- 免费和开源的软件不仅价格是免费的（免费软件），而且还给你充分应用它们的许多自由（开源软件）。
- 存在许多用于处理矢量和栅格地理空间数据的优秀开源Python模块。
- 使用开源工具并不会降低你的软件品质，事实上许多代码包也被应用于专有软件。
《Python地理数据处理》——1.5 小结
2017-05-02
1532
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
目录
相关文章
|
4天前
|
数据处理
Python
如何使用Python的Pandas库进行数据排序和排名
【4月更文挑战第22天】Pandas Python库提供数据排序和排名功能。使用`sort_values()`按列进行升序或降序排序，如`df.sort_values(by='A', ascending=False)`。`rank()`函数用于计算排名，如`df['A'].rank(ascending=False)`。多列操作可传入列名列表，如`df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False])`和分别对'A'、'B'列排名。
14
2
2
|
3天前
|
机器学习/深度学习
数据挖掘
网络架构
|
4天前
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-2
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
28
1
3
|
3天前
|
机器学习/深度学习
算法
算法框架/工具
|
1天前
|
机器学习/深度学习
存储
监控
|
1天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|数据分享
Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|数据分享
8
1
1
|
1天前
|
JSON
数据可视化
定位技术
python_将包含汉字的字典数据写入json（将datav的全省数据中的贵州区域数据取出来）
python_将包含汉字的字典数据写入json（将datav的全省数据中的贵州区域数据取出来）
5
0
0
|
2天前
|
数据采集
数据可视化
数据处理
Python从入门到精通的文章3.3.1 深入学习Python库和框架：数据处理与可视化的利器
Python从入门到精通的文章3.3.1 深入学习Python库和框架：数据处理与可视化的利器
9
0
0
|
3天前
|
机器学习/深度学习
算法
Python
数据分享|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻居）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户
数据分享|Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻居）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户
22
4
4
|
3天前
|
数据挖掘
数据处理
索引
如何使用Python的Pandas库进行数据筛选和过滤？
Pandas是Python数据分析的核心库，提供DataFrame数据结构。基本步骤包括导入库、创建DataFrame及进行数据筛选。示例代码展示了如何通过布尔索引、`query()`和`loc[]`方法筛选`Age`大于19的记录。
10
0
0
热门文章
最新文章
1
阿里云 MaxCompute MaxFrame 开启免费邀测，统一 Python 开发生态
2
使用Python实现DBSCAN聚类算法
3
在Python Web开发过程中：数据库与缓存，MySQL和NoSQL数据库的主要差异是什么？
4
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（一）(1)
5
【Python】python天气数据抓取与数据分析（源码+论文）【独一无二】
6
Python 学习之路 01基础入门---【Python安装，Python程序基本组成】
7
流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（十一）(1)
8
Python 数据分析（PYDA）第三版（三）（1）
9
Python函数使用(四)
10
Python速成篇（基础语法）上