shapely是基于笛卡尔坐标的几何对象操作和分析Python库，底层基于GEOS和JTS库。
shapely无法读取和写数据文件，但可以基于应用广泛的一些格式和协议进行序列化(serialize)和去序列化(deserialize)操作。
shapely不关注数据格式和坐标系统，但shapely的整合性很强，可以和GIS之类的工具协同工作。这种黏性类似python。
安装
基于构建的发行版
windows
conda install shapely- 基于 wheels 安装 (http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#shapely)
Mac OS和Linux
pip install shapely，如果需要针对向量化加速版本可通过pip install shapely[vectorized]安装- 通过系统包管理器，比如
apt，yum和Homebrew等。 - 也可以通过Canopy和Anaconda等Python发行版工具安装，比如Anaconda，
conda install shapely
基于源码
当需要兼容基于GEOS的更多模块，或者想要使用不同的GEOS版本，可以基于源码进行安装：
代码语言：javascript复制pip install shapely --no-binaryshapely如果使用自定义GEOS版本进行安装时，可能需要指定geos-config程序的路径，
GEOS_CONFIG = /path/to/geos-config pip install shapely基本操作
- 创建点 from shapely.geometry import Point point = Point(0, 0) # Point((0, 0)) point.area # 获取点的面积 point.length # 获取点的长度 point.bounds # 获取点的边界
- 创建圆
In[20]: circle = Point(0, 0).buffer(10) # 创建以(0, 0)为圆心，10为半径的圆 In[25]: circle.area # 获取创建的圆的面积 Out[25]: 313.6548490545939
从上述结果可以看出，所创建的圆的面积小于pi r^2，这是因为
buffer方法默认参数resolution为16，resolution的值越大圆越完整。 In[30]: circle= Point(0, 0).buffer(10, resolution=1000) In[31]: circle.area Out[31]: 314.15913616617644 In[32]: circle= Point(0, 0).buffer(10, resolution=1000000) In[33]: circle.area Out[33]: 314.1592653588436 - 创建多边形
from shapely.geometry import Polygon polygon = Polygon([(0, 1), (0, 2), (0, 3), (1, 1), (1, 2), (1, 3), (0, 3)])
注意：
Polygon函数仅能基于有序的点创建多边形，且点的集合必须要是闭合的。使用MultiPoint函数创建，并使用convex_hull方法创建多边形。 from shapely.geometry import MultiPoint coords = [(0, 1), (1, 2), (1, 4), (2, 0), (3, 2)] # coords不一定要是闭合点集合 poly = MultiPoint(coords).convex_hull
集合操作
- 判断点是否在多边形
In[50]: p1 = Point(24.952242, 60.1696017)
In[51]: p2 = Point(24.976567, 60.1612500)
In[52]: coords = [(24.950899, 60.169158), (24.953492, 60.169158), (24.953510, 60.170104), (24.950958, 60.169990)]
In[53]: poly = Polygon(coords)
In[54]: poly.contains(p1)
Out[54]: True
In[55]: p1.within(poly)
Out[55]: True
In[56]: poly.contains(p2)
Out[56]: False- 判断多边形的集合操作
In[57]: poly2 = Polygon([(23.2154, 59.1156), (24.83151, 59.41516), (25.11667, 60.311561), (24.16178, 60.13315)] )
In[58]: poly2.intersects(poly)
Out[58]: True
In[59]: poly2.contains(poly)
Out[59]: True
In[60]: poly.contains(poly2)
Out[60]: False.contains：判断polygon1是否包含polygon2.intersects：判断polygon1和polygon2是否重叠.intersections：返回两个polygon重叠的部分
参考链接：
1. https://stackoverflow.com/questions/36399381/whats-the-fastest-way-of-checking-if-a-point-is-inside-a-polygon-in-python
2. https://gis.stackexchange.com/questions/90055/finding-if-two-polygons-intersect-in-python
3. https://automating-gis-processes.github.io/CSC18/lessons/L4/point-in-polygon.html
