‘Geospatial Data Abstraction Library’ est une bibliothèque de traducteurs pour les formats de
données géospatiales raster et vectorielles de ‘Open
Source Geospatial Foundation’ (osgeo). En tant que bibliothèque, il présente un modèle de données
abstraite raster unique et un modèle de données abstraites vectorielles unique
à l’application d’appel pour tous les formats pris en charge. Il est également
livré avec une variété d’utilitaires de ligne de commande utiles pour la
traduction et le traitement des données. Il prend de nombreux formats (pilotes)
: GeoTIFF, HDF4, TIL, etc. Ce paquet n’est pas pré-chargé dans l’environnement
de base Anaconda, il devra être installé.
La bibliothèque Python Shapefile (PyShp) fournit une prise en charge de
lecture et d’écriture pour le format Shapefile de Esri. Le format Shapefile est
un format de données vectorielles populaire du système d’information géographique
créé par Esri. Ce package n’est pas pré-chargé dans l’environnement de base Anaconda, il devra être installé.
NetCDF est un ensemble de bibliothèques de logiciels et auto-décrivants, des formats de données (indépendants de la machine) qui soutiennent la création,
l’accès et le partage de données scientifiques. Netcdf4-python est une
interface Python de la bibliothèque netCDF C. NetCDF version 4 a de nombreuses
fonctionnalités, ne se trouvent pas dans les versions antérieures de la
bibliothèque et est implémenté au dessus de HDF5. Ce module peut lire et
écrire des fichiers dans le nouveau format netCDF 4 et netCDF 3, et peut créer
des fichiers lisibles par les clients HDF5. Ce package n’est pas pré-chargé
dans l’environnement de base Anaconda,
il devra être installé.
Il s’agit d’un package Python pour la manipulation et l’analyse d’objets
géométriques planaires. Il est basé sur les bibliothèques GEOS (le moteur de
PostGIS) et JTS (à partir de laquelle GEOS est porté). Shapely ne se préoccupe pas des
formats de données ou des systèmes de coordonnées, mais peut être facilement
intégré avec les packages qui le sont. Ce package n’est pas pré-chargé dans
l’environnement de base Anaconda, il
devra être installé.
Interface Python à PROJ (bibliothèque de projections cartographiques et
de transformations de coordonnées). Ce package n’est pas pré-chargé dans l’environnement de base Anaconda, il
devra être installé.
GeoPandas est un package Python pour faciliter le travail avec les
données géospatiales en python. GeoPandas étend les types de données utilisés
par les pandas pour permettre des opérations spatiales sur les
types géométriques. Les opérations géométriques sont effectuées par shapely. Geopandas dépend en outre de fiona pour l’accès aux fichiers et de descartes et matplotlib pour le traçage.
L’objectif de GeoPandas est de faciliter le travail avec les données
géospatiales en python. Il combine les capacités des pandas et shapely, fournissant des opérations géospatiales dans pandas et une interface de
haut niveau à plusieurs géométries vers shapely. GeoPandas vous permet de faire facilement des opérations en python qui
nécessiteraient autrement une base de données spatiale comme PostGIS. Ce package
n’est pas pré-chargé dans l’environnement de base Anaconda, il devra être installé.
Il s’agit d’un package Python qui fonctionne avec des tableaux
multidimensionnels étiquetés. Xarray introduit des étiquettes sous forme de
dimensions, de coordonnées et d’attributs au-dessus des tableaux bruts de type
NumPy, ce qui permet une expérience de développeur plus intuitive, plus concise
et moins sujette aux erreurs. Le package comprend une vaste bibliothèque
croissante de fonctions agnostiques de domaine pour l’analyse avancée et la
visualisation avec ces structures de données. Xarray a été inspiré par et
emprunte fortement aux pandas, le package populaire d’analyse de données axé
sur les données tabulaires étiquetées. Il est particulièrement adapté au
travail avec les fichiers netCDF, qui ont été la source du modèle de données de
xarray, et s’intègre étroitement avec dask pour le cacul numérique en
parallèle. Ce package n’est pas pré-chargé dans l’environnement de base Anaconda, il devra être installé.