第一部分 Python与ArcGIS：缘起 3
第1章 初识Python 3
1.1 可爱的Python 3
1.2 欲善其事先利其器 5
1.2.1 IDLE 6
1.2.2 PythonWin 7
1.2.3 PyScripter 8
1.2.4 PyCharm 9
1.2.5 Wing IDE 9
1.2.6 Boa Constructor 10
1.2.7 PyDev 10
1.3 第一个Python程序 10
1.4 再来认识Python 13
1.4.1 变量 13
1.4.2 字符串 13
1.4.3 列表 17
1.4.4 元组 18
1.4.5 字典 19
1.4.6 模块 19
1.4.7 条件和循环语句 20
1.4.8 内建函数 21
1.4.9 自定义函数 22
1.5 本章小结 23
第2章 牵手ArcPy 24
2.1 Geoprocessing：数据处理有一手 24
2.1.1 什么是Geoprocessing 24
2.1.2 Geoprocessing示例 25
2.1.3 Geoprocessing组织结构 28
2.1.4 Geoprocessing分析环境设置 29
2.2 ArcPy：你中有我 我中有你 32
2.2.1 ArcPy的前生今世 32
2.2.2 安装和调用 34
2.2.3 ArcPy结构剖析 35
2.2.4 异常捕获 38
2.2.5 小试牛刀——关联空间信息与属性信息 38
2.3 本章小结 40
第二部分 Python与ArcGIS：金风玉露相逢 43
第3章 访问数据——读取与批处理 43
3.1 了解地理数据 43
3.1.1 矢量数据 43
3.1.2 栅格数据 45
3.1.3 常用数据格式 45
3.2 List遍历函数：找到我要的类型 47
3.3 Describe函数：告诉我你是谁 49
案例1 中国各行政区Shapefile数据拼接入库 50
案例2 批处理裁切 52
案例3 KMZ／KML数据批量入库 54
案例4 栅格镶嵌 55
3.4 本章小结 56
第4章 操纵数据——查询与更新 58
4.1 属性与空间查询：众里寻她千百度 58
4.1.1 属性查询 58
4.1.2 空间查询 61
4.2 不可不说的Cursor：纵横表格 63
4.3 玩转Geometry：形状任你绘 66
4.4 空间参考：我就在这里 68
案例5 复合查询 71
案例6 生成地名数据库 72
案例7 矿权坐标构建面 74
案例8 投影面积如何算 76
4.5 本章小结 78
第5章 矢量数据分析 79
5.1 提取分析 79
5.1.1 裁切 79
5.1.2 分割 80
5.1.3 属性提取 80
5.2 叠加分析 81
5.2.1 求交 81
5.2.2 合并 82
5.2.3 比较差异 83
5.2.4 空间连接 83
5.3 邻近性分析 84
5.3.1 缓冲区分析 84
5.3.2 最近邻分析 84
5.3.3 泰森多边形 85
5.4 统计分析 86
5.4.1 频数统计 86
5.4.2 数值统计 86
案例9 地类图斑整理 87
案例10 犯罪案件关联性分析 92
案例11 流行病统计分析 94
5.5 本章小结 96
第6章 栅格数据分析 97
6.1 空间分析扩展模块 97
6.2 地图代数显身手 100
6.2.1 地图代数语法 101
6.2.2 地图代数函数类型 102
6.3 水文分析 105
6.4 地形分析 109
案例12 切分栅格 112
案例13 土地利用变化分析 114
案例14 水系提取 116
案例15 优化山体阴影图 118
6.5 本章小结 120
第7章 空间统计 121
7.1 空间权重矩阵 121
7.2 空间自相关分析 124
7.3 回归分析 125
7.3.1 普通最小二乘法 126
7.3.2 地理加权回归 128
7.4 热点分析 129
案例16 空间权重矩阵生成 131
案例17 教育与收入的空间自相关分析 135
案例18 影响房价因素的地理加权回归分析 138
案例19 居民收入热点分析 144
7.5 本章小结 147
第8章 和地图那些事儿 148
8.1 地图文档 148
8.2 ArcPy.mapping制图模块 150
8.3 数据驱动制图 153
8.4 NetCDF 156
8.4.1 NetCDF存储结构 158
8.4.2 NetCDF数据显示 159
8.5 热度图 161
8.6 动态展示 163
8.6.1 动画 163
8.6.2 时态 165
案例20 批量修复数据源 168
案例21 地图集生产 169
案例22 NetCDF时间序列出图 172
案例23 PM2.5动态热度图 174
8.7 本章小结 178
第三部分 Python与ArcGIS：执子之手 181
第9章 脚本工具——集成于ArcToolbox 181
9.1 设置脚本参数 181
9.2 设置工具属性 183
案例24 自定义ArcToolbox工具 187
9.3 本章小结 188
第10章 插件式开发——桌面软件DIY 189
10.1 Add-Ins插件式开发 189
10.2 Add-Ins类型 192
10.3 创建项目 194
案例25 自定义工具条 198
10.4 本章小结 200
第四部分：延伸阅读Python与R交互 203
第11章 初识R 203
11.1 R的特点 203
11.2 R的安装 204
11.3 R语言基础 204
11.3.1 第一个R会话 204
11.3.2 R的符号 205
11.3.3 向量 205
11.3.4 数组和矩阵 207
11.3.5 列表 208
11.3.6 数据框 210
11.3.7 函数入门 211
11.3.8 条件和循环语句 212
11.4 本章小结 213
第12章 Rpy2： Python与R的桥梁 214
12.1 Rpy2的安装 214
12.2 了解R实例 215
12.2.1 R实例的建立 215
12.2.2 访问变量 215
12.2.3 创建和调用R函数 216
12.2.4 运行R中的字符串命令 218
12.3 向量和数组 218
12.3.1 Python列表转化为R向量 218
12.3.2 R向量转化为Python列表 219
12.4 R包的调用 220
12.4.1 Lattice包绘制散点图 220
12.4.2 Lattice包绘制三维图 222
12.5 导入R脚本或自定义R函数 222
案例26 绘制直方图 223
案例27 线性回归 224
案例28 操纵R矩阵 225
案例29 Moran散点图 226
案例30 野生动物3D分布密度估计 232
12.6 本章小结 237
附录A：Python核心标准库及用法示例 238
附录B：Python常用第三方库 241
附录C：如何安装Python第三方库 244
参考文献 249