Python GIS 开发里最核心的4个基础组件（理论+实操篇）

Geopandas、Shapely、Fiona和 Pyproj 这四个库是 Python GIS 开发里最核心的基础组件，它们关系密切，但分工不同。

1. GeoPandas

1. Python 中的 空间数据分析库，相当于 Pandas + GIS 功能。

• 基于 Pandas DataFrame 扩展，支持空间几何数据类型（点、线、面），存储在 geometry 列里。

• 内置与 Shapely、Fiona、Pyproj 紧密结合，完成数据读取、几何计算、坐标转换。

• 支持常见 GIS 格式（Shapefile、GeoJSON、GPKG、PostGIS 等）。

• 与 Matplotlib 集成，可以快速可视化地理数据。

2. 用途：

• 读取/保存矢量数据（shp、geojson）

• 空间操作：缓冲区、叠加、裁剪、空间连接

• 属性表操作：类似 Pandas 的数据处理（groupby、merge）

• 快速可视化地图

3. 示例：

import geopandas as gpdgdf = gpd.read_file("roads.shp")
print(gdf.head())
gdf.plot()

2. Shapely

1. 几何对象与空间运算库。

• 提供 Python 里的几何对象（Point、LineString、Polygon 等）。

• 实现各种 几何操作：缓冲区（buffer）、并集（union）、交集（intersection）、差集（difference）、长度/面积计算。

• GeoPandas 的 geometry 列底层就是 Shapely 对象。

• 不关心数据存取，只负责几何计算。

2. 用途：

• 判断几何关系（相交、包含、相离等）

• 构造复杂几何形状

• 做空间运算，比如缓冲区或空间裁剪

3. 示例：

from shapely.geometry import Point, Polygonp = Point(1, 1)
poly = Polygon([(0,0), (2,0), (2,2), (0,2)])
print(poly.contains(p))  # True
buffered = p.buffer(1.0)  # 生成圆形缓冲区

3. Fiona

1. Python 的 GIS 数据读写库，主要处理矢量数据文件。

• 基于 GDAL/OGR 封装，提供更 Pythonic 的 API。

• 专注于文件 I/O（读取/写入 Shapefile、GeoJSON、GPKG 等）。

• 读取数据时，返回 字典形式（feature），属性和几何分开。

• GeoPandas 其实就是调用 Fiona 来读写文件。

2. 用途：

• 打开 Shapefile/GeoJSON 文件

• 遍历 feature 属性和几何

• 写出新的矢量文件

3. 示例：

import fionawith fiona.open("roads.shp") as src:for feature in src:print(feature["properties"], feature["geometry"])

4. PyProj

1. Python 的 坐标投影转换库，是 PROJ 库的封装。

• 负责 坐标系定义、投影变换、坐标转换。

• 支持 EPSG 号（如 EPSG:4326 WGS84、EPSG:3857 Web Mercator）。

• GeoPandas 在 .to_crs() 时，底层就是用 PyProj。

• 可用于批量点坐标的投影转换。

2. 用途：

• 经纬度 → 投影坐标 (WGS84 → UTM)

• 坐标系统变换（如 WGS84 → CGCS2000）

• 大地测量计算（测距、测方位角等）

3. 示例：

from pyproj import Transformer# WGS84 经纬度 → UTM Zone 33N
transformer = Transformer.from_crs("EPSG:4326", "EPSG:32633", always_xy=True)
lon, lat = 12.4924, 41.8902  # 罗马斗兽场
x, y = transformer.transform(lon, lat)
print(x, y)

5，总结

• Fiona → 负责 读写 空间数据文件

• Shapely → 负责 几何对象与空间运算

• PyProj → 负责 坐标系统与投影转换

• GeoPandas → 把上面三者结合起来，提供类似 Pandas 的 一站式空间数据处理

举例：读取一个 Shapefile → 转投影 → 做缓冲区 → 保存

import geopandas as gpdgdf = gpd.read_file("roads.shp")       # Fiona
gdf = gdf.to_crs(epsg=32640)           # PyProj
gdf["buffer"] = gdf.buffer(100)        # Shapely
gdf.to_file("roads_buffer.shp")        # Fiona

GeoPandas 与 Fiona / Shapely / PyProj 的关系图

Fiona (IO) + Shapely (Geometry) + PyProj (CRS) = GeoPandas (完整 GIS DataFrame)

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“人的一生会经历很多痛苦，但回头想想，都是传奇”。

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