介绍¶

确定性空间分析是解决农业、生态学、流行病学、社会学和许多其他领域问题的计算方法的重要组成部分。这些动物栖息地的调查周长/面积比是多少？这个镇上的哪些财产与这个新洪水模型中50年一遇的洪水等值线相交？有“A”和“B”标记的古代陶瓷器的范围是多少？范围在哪里重叠？从家到办公室的最佳途径是什么？找出基于位置的垃圾邮件区域？这些只是一些可以通过非统计空间分析解决的问题，更具体地说，是计算几何。

shapely是一个python包，用于设置平面特征的理论分析和操作(通过python的 ctypes 模块)来自著名和广泛部署的地理类库的功能。GEOS，一个 Java Topology Suite (JTS)是PostgreSQL RDBMS的PostGIS空间扩展的几何引擎。联合特遣部队和全球测地系统的设计主要受 Open Geospatial Consortium 的简单功能访问规范 [1] 并大致依附于同一套标准类和操作。因此，shapely深深植根于地理信息系统(gis)世界的惯例，但也希望对处理非常规问题的程序员同样有用。

shapely的第一个前提是，Python程序员应该能够在RDBMS之外执行PostGIS类型的几何操作。并非所有地理数据都源自或驻留在RDBMS中，或者最好使用SQL进行处理。我们可以将数据加载到一个空间RDBMS中来完成工作，但是如果没有管理(RDBMS中的“m”)数据库中的数据的授权，那么我们就使用了错误的工具来完成工作。第二个前提是特征的持久性、序列化和映射投影是重要的，但是是正交的问题。你可能不需要一百个地理信息系统格式的读者和作者，也不需要大量的州平面投影，而且形状也不会给你带来负担。第三个前提是Python熟语TrAMP GIS(或Java，在这种情况下，因为GEOS库来自JTS，Java项目)的成语。

如果您喜欢并从惯用的python中获益，那么请欣赏能够很好地完成一件事情的软件包，并同意支持空间的RDBMS通常足以作为计算几何任务的错误工具，而shapely可能适合您。

空间数据模型¶

由shapely实现的几何对象的基本类型是点、曲线和曲面。每个点都与平面中的三组(可能是无限的)点相关联。这个 interior, boundary, 和 exterior 特征集是互斥的，它们的并集与整个平面重合。 [2] .

A Point 有一个 interior 刚好一点的集合，A boundary 完全没有点的集合，以及 exterior 所有其他点的集合。一 Point 拓扑维数为0。

A Curve 有一个 interior 由沿其长度的无穷多点组成的集合(假设 Point 拖进太空)，a boundary 由两个端点组成的集合，以及 exterior 所有其他点的集合。一 Curve 拓扑维数为1。

A Surface 有一个 interior 包含无限多个点的集合(假设 Curve 在空间中拖动以覆盖一个区域)，a boundary 由一个或多个组成的集合 Curves, 和一个 exterior 所有其他点的集合，包括可能存在于表面的孔内的点。一 Surface 拓扑维数为2。

这可能看起来有点深奥，但有助于澄清shapely的空间谓词的含义，而且它和本手册一样深入到理论中。点集理论的结果，包括一些表现为“gotchas”的理论，将在本手册后面讨论。

点类型由 Point 类；曲线 LineString 和 LinearRing 等级；表面 Polygon 班级。shapely实现没有平滑(即“有连续切线”)曲线。所有曲线必须用线性样条曲线来近似。所有的圆面片必须近似于由线性样条线包围的区域。

点集合由 MultiPoint 类，曲线集合 MultiLineString 类和曲面集合 MultiPolygon 班级。这些集合在计算上并不重要，但对于建模某些类型的特性很有用。例如，Y形线条特征可通过 MultiLineString.

标准数据模型具有特定于特定几何对象类型的附加约束，这些约束将在本手册的以下章节中讨论。

另请参阅https://web.archive.org/web/20160719195511/http://www.vividsolutions.com/jts/discussion.htm了解此数据模型的更多说明。

关系¶

空间数据模型伴随着一组几何对象之间的自然语言关系- contains, intersects, overlaps, touches, 等——以及使用其组成点集的相互交叉的3x3矩阵理解它们的理论框架。 [2] 是DE-9IM。有关de-9im关系的全面回顾见 [4] 本手册将不再重复。

操作¶

遵循JTS技术规范 [5] ，本手册将对构造(buffer， convex hull) 并设置理论运算(intersection， union, 等等)。个人操作将在本手册的以下章节中详细描述。

坐标系¶

尽管地球不是平的，也不完全是球形的，但有许多分析问题可以通过将地球特征转换为笛卡尔平面、应用经过验证的算法，然后将结果转换回地理坐标来解决。这种做法与传统的精确纸质地图一样古老。

shapely不支持坐标系转换。对两个或多个特征的所有操作都假定这些特征存在于同一笛卡尔平面中。