Funkcje biblioteki ArcGIS API for Python
Deep Learning na podstawie danych geoprzestrzennych
Specjalistyczne algorytmy Deep Learning mogą być używane między innymi do klasyfikacji pikseli i obrazów, wykrywania obiektów, a także dzielenia wystąpień na segmenty. Dostępne narzędzia pomagają na każdym etapie procedur wykonywania zadań — między innymi podczas przygotowywania danych, trenowania modeli i używania ich do wyciągania wniosków, a także rozpowszechniania wyników na potrzeby podejmowania decyzji.
![Aplikacja ArcGIS Pro z widoczną zaawansowaną analizą zawierającą zdjęcia statków w wodzie](/content/dam/esrisites/en-us/arcgis/products/arcgis-python-libraries/update-may2020/assets/arcgis-python-api-mts-geospatial-deep-learning.png)
Praca z dużymi zbiorami danych geoprzestrzennych
Łącząc bibliotekę ArcGIS API for Python z aplikacją ArcGIS GeoAnalytics, można tworzyć wizualizacje dużych zbiorów danych przestrzennych, analizować relacje, badać różnorodne wymiary geografii, a także w skuteczny sposób przewidywać (modelować) wydarzenia.
![Duże ilości danych na mapie świata](/content/dam/esrisites/en-us/arcgis/products/arcgis-python-libraries/update-may2020/assets/arcgis-python-api-mts-work-geospatial-big-data.png)
Analizowanie danych obrazów i danych rastrowych
Ponad 140 funkcji rastrowych — między innymi operacji matematycznych, zarządzania danych i zaawansowanej analizy — umożliwia wykonywanie rozproszonej analizy danych rastrowych i danych obrazów. W ramach łańcuchów funkcji rastrowych można przekazywać wynik jednej funkcji jako dane wejściowe innej, w prosty sposób budując procedurę analizy rastrowej.
![Kod Python a zdjęcia satelitarne](/content/dam/esrisites/en-us/arcgis/products/arcgis-python-libraries/update-may2020/assets/arcgis-python-api-mts-imagery-raster-analysis.png)
Interoperacyjność z ekosystemem programów Python
Używając danych przestrzennych DataFrames opartych na danych Panda, można z łatwością analizować i wizualizować dane przestrzenne. W ramach procedur analitycznych można wykonywać zapytania i przekształcenia. Biblioteka doskonale integruje się też z setkami bibliotek naukowych Python, takich jak Scikit-Learn, Seaborn czy NumPy.
![Mapa na panelu Jupyter](/content/dam/esrisites/en-us/arcgis/products/arcgis-python-libraries/update-may2020/assets/arcgis-python-api-mts-interoperability-python-ecosystem.png)
Wprowadzenie do biblioteki ArcGIS API for Python
Dostęp przez polecenie conda install -c esri arcgis
![](/content/dam/esrisites/en-us/arcgis/products/arcgis-python-libraries/assets/arcgis-python-common-ttd-get-started.jpg)
Wprowadzenie do subskrypcji ArcGIS Developer
Funkcje biblioteki ArcGIS API for Python są dostępne w subskrypcji ArcGIS Developer. Można zacząć od bezpłatnego planu Essentials, a następnie wykupić płatne funkcje dodatkowe.
Wprowadzenie do aplikacji ArcGIS Notebooks
Wykorzystaj funkcje biblioteki ArcGIS API for Python w aplikacji ArcGIS Notebooks — zintegrowanym środowisku Jupyter działającym na platformie ArcGIS.
Podręcznik instalacji
Dowiedz się, jak instalować i konfigurować bibliotekę ArcGIS API for Python.
Pomocne zasoby ułatwiające rozpoczęcie pracy
Skontaktuj się z nami, jeśli masz pytania lub potrzebujesz pomocy
Rozpocznij czat teraz
Rozpocznij konwersację online.
Zadzwoń do nas
Porozmawiaj z przedstawicielem.