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从矢量文件中选择部分要素，进行栅格裁剪生成与原始栅格大小相同的掩膜文件tif
from osgeo import gdal,gdalconst
shppath = r'D:\Africa\Africa_city.shp'
tifpath = r'D:\regionImg\VNL_2012Africa.tif'
outtif1 = r'D:\Africa\Africa_FID0.tif'
cutlineWhere = 'FID = 2485'
ds = gdal.Warp(
outtif1, #裁剪后图像保存的完整路径（包括文件名）
tifpath, #待裁剪的影像完整路径（包括文件名）
format='GTiff', # 保存图像的格式
cutlineDSName=shppath, # 矢量文件的完整路径
cropToCutline=True, # 保证裁剪后影像大小跟矢量文件的图框大小一致（设置为False时，结果图像大小会跟待裁剪影像大小一样，则会出现大量的空值区域）
cutlineWhere=cutlineWhere #矢量文件筛选条件,
#dstNodata=0
)cropToCutline=True, 裁剪出的影像大小与矢量图像相近。
边界像元若不完全在矢量图形内，则大概率被裁剪掉（这里还不确定边界像元什么条件下被裁剪掉，因为有的边界像元会被留下，有的则被裁剪掉。）。
关于掩膜像元（下图左，绿色部分），即裁剪后的栅格中不在矢量图形内的像元。若dstNodata不设置，则设为0，不作为Nodata。若dstNodata设置，则dstNodata设置的值作为Nodata的值，掩膜像元都设为nodata。dstNodata不设置，则裁剪后的栅格影像的nodata的设置取决于原始影像。此时若原始影像的nodata也没有设置，则掩膜像元值为0，否则掩膜像元为nodata，值为nodata对应的值。
掩膜像元值为0
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cropToCutline=False, 裁剪出的影像大小与原始栅格大小相同。不在矢量内的像元被掩膜。
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| cropToCline=True | 1）裁剪出的栅格较小，大小接近shp，裁剪速度较快，减小了后续加载、读、写、统计等的负担。 2）裁剪的栅格并不完全覆盖到矢量边界，与矢量边界之间有空隙。 |
| cropToCline=False | 1）裁剪出的栅格较大，与原始栅格相同。裁剪速度较慢。 2）裁剪的栅格也并不完全覆盖到矢量边界，有的图形裁剪会覆盖，有的没有覆盖（若上图右侧FID=2473这个图形裁剪出来的结果就没有覆盖。） |
统计不同区域像素值，我会更倾向于用cropToCline=False。虽然它的计算量大，也不是所有矢量裁剪后都是全覆盖该矢量图形，但连个公共边矢量分别裁剪得到的栅格合并是无缝隙的，这样统计的结果可能更好些。而用cropToCline=True分别裁剪后进行统计，感觉统计结果会偏小一点。
def getMaskTifByShp(shp_path,tifpath,outTifpath,sql):
'''选择矢量文件中的部分要素，裁剪栅格，生成与输入栅格同等大小的mask.tif。
生成结果中，像元值1为目标像元，像元值0为掩膜像元。'''
#获取栅格信息
inDs = gdal.Open(tifpath)
rows = inDs.RasterYSize
cols = inDs.RasterXSize
geotrans = inDs.GetGeoTransform()
proj = inDs.GetProjection()
#创建内存栅格
mem = gdal.GetDriverByName('MEM')
mid_ds = mem.Create('', cols, rows, 1, gdal.GDT_Byte)
mid_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(np.ones((rows, cols), dtype=np.bool))
mid_ds.SetGeoTransform(geotrans)
mid_ds.SetProjection(proj)
# #裁剪生成内存mask
# mask_ds = gdal.Warp('', mid_ds, format='MEM', cutlineDSName=shp_path,cropToCutline=False,cutlineWhere=sql)
# #输出
# gtiff = gdal.GetDriverByName('GTiff')
# result = gtiff.CreateCopy(outTifpath, mask_ds)
# result.FlushCache()
# del result,inDs,mid_ds,mask_ds
#裁剪生成mask
mask_ds = gdal.Warp(outTifpath, mid_ds, format='GTiff', cutlineDSName=shp_path,cropToCutline=False,cutlineWhere=sql)
#输出
del inDs,mid_ds,mask_ds
shp_path = r'D:\Africa_city.shp'
tifpath = r'D:\VNL_2012Africa.tif'
outTifpath = r'D:\2485.tif'
sql = 'FID = 2485'
getMaskTifByShp(shp_path,tifpath,outTifpath,sql)首先在内存中创建dataset，数据类型为byte。裁剪生成mask,根据format设置可以在内存中生成mask或者直接输出到硬盘。
输出结果：
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1、固定cropToCline = True
1)指定裁剪后栅格的输出分辨率。
这里指定裁剪后的栅格分辨率与原始影像相同。在显示指定与不指定两种情况下，虽然输出影像的分辨率是相同的，但裁剪结果仍有差别（如下图）。
#指定xRes，yRes
mask_ds = gdal.Warp(outtifpath, tifpath, format='GTiff', cutlineDSName=shp_path, cropToCutline=True, cutlineWhere=sql,xRes=500,yRes=500)
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2）cutlineBlend 以像素为单位的剪切线混合距离。
mask_ds = gdal.Warp(outtifpath, tifpath, format='GTiff', cutlineDSName=shp_path, cropToCutline=True, cutlineWhere=sql,cutlineBlend=0.15,xRes=500,yRes=500)
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在内存中创建裁剪后的栅格参考自：Python3.GDAL从shp文件生成mask_碎积云-CSDN博客
WarpOptions介绍：Python GDAL学习笔记(二)_江北20190411的博客-CSDN博客
我正在使用预先训练的DOC2VEC弓模型（AP-News）。我正在做以下操作：importgensim.modelsasgstart_alpha=0.01infer_epoch=1000model="\\apnews_dbow\\doc2vec.bin"m=g.Doc2Vec.load(model)text='thisisasampletext'vec=m.infer_vector(text,alpha=start_alpha,steps=infer_epoch)但是，如果我再次计算同一文本的VEC，那么我将获得同一文本的不同矢量表示。为什么会发生这种情况，以及我该怎么做。如果我给出完全相同的
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我尝试使用thisexample之后的map的光栅重投影.如果我将示例kavrayskiy7投影更改为等距方位Angular投影，varprojection=d3.geo.azimuthalEquidistant().scale(90).translate([width/2,height/2]).clipAngle(180-1e-3).precision(.1);它应该将地球投影到一个圆盘上(投影图的图像)。然而，光栅重投影超出了该圆盘并用扩展图片填充整个Canvas(逆投影函数不是单射的，map上的几个x/y点对应于一个经/纬度坐标)。在原来的例子中，这应该用行来避免if(λ>180
我有这个GeoJSON文件(polygon.geojson)...{"type":"Feature","geometry":{"type":"Polygon","coordinates":[[[73,15],[83.0,15],[83,5],[73,5],[73,15]]]},"properties":{"name":"Foo"}}...并将其用作矢量源:varvectorSource=newol.source.Vector({url:'polygon.geojson',format:newol.format.GeoJSON(),projection:'EPSG:4326',});现在
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