GetLayer:Layer

2022/3/9

  下载 示例矢量

import gma
VO = gma.Open('China_Province_2022.shp')
LY = VO.GetLayer(0)
1
2
3

  打开的 矢量数据的图层 具有如下所列的 方法/属性:

# Boundary


功能:【四至边界】。类属性,获取图层的左、右、下、上边界。

返回:tuple

LY.Boundary
1

>>> (73.50114210012788, 135.08851148002088, 3.837901789735838, 53.56090105044319)


# FeatureCount


功能:【要素数】。类属性,获取图层要素的数量。

返回:int

LY.FeatureCount
1

>>> 34


# FieldsInfo


功能:【字段信息】。类属性,获取属性表字段信息。

返回:DataFrame

LY.FieldsInfo
1
Field Name Data Type Precision Width
0 String 0 254
1 省级码 Integer64 0 10
2 省类型 String 0 254
3 ENG_NAME String 0 254
4 VAR_NAME String 0 254
5 FIRST_GID Integer64 0 10
6 FIRST_TYPE String 0 254
7 year Integer64 0 10

# GeomType


功能:【几何类型】。类属性,获取图层的几何类型。

返回:str

LY.GeomType
1

>>> 'Polygon'


# GetAttributeTable()


功能:【获取属性表】。获取图层属性表。

返回:DataFrame

LY.GetAttributeTable()
1
省级码 省类型 ENG_NAME VAR_NAME FIRST_GID FIRST_TYPE year
0 北京市 110000 直辖市 Beijing Běi Jīng 110000 Municipality 2022
1 天津市 120000 直辖市 Tianjin Tiān Jīn 120000 Municipality 2022
2 河北省 130000 Hebei Hé Běi 130000 Province 2022
3 山西省 140000 Shanxi Shān Xī 140000 Province 2022
4 内蒙古自治区 150000 自治区 Neimenggu Nèi Měng Gǔ 150000 Autonomous Region 2022
5 辽宁省 210000 Liaoning Liáo Níng 210000 Province 2022
... ... ... ... ... ... ... ... ...

# GetFeature(FID)


功能:【获取要素】。获取某一要素。

参数:

 FID:int。要素编号。从 0 开始。

返回:Feature

LY.GetFeature(0)
1

>>> <gma.algorithm.core.dataio.Feature at 0x......>


# Metadata


功能:【元数据】。类属性,获取图层的元数据。

返回:dict

LY.Metadata
1

>>> {'DBF_DATE_LAST_UPDATE': '2022-08-28'}


# Projection


功能:【坐标系/投影】。获取图层坐标系/投影。

返回:str

LY.Projection
1

>>> 'GEOGCS["WGS 84",DATUM["WGS_1984",SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563, AUTHORITY["EPSG","7030"]], AUTHORITY["EPSG","6326"]], PRIMEM["Greenwich",0,AUTHORITY["EPSG","8901"]], UNIT["degree",0.0174532925199433, AUTHORITY["EPSG","9122"]], AXIS["Latitude",NORTH], AXIS["Longitude",EAST], AUTHORITY["EPSG","4326"]]'