Question

我编写了一个代码来读取Python中的*.las文件。 *las文件是特殊的ascii文件，其中每一行都是x,y,z点的值。

我的功能是N。点数并检查它们是否在points_inside_poly的多边形内。

我有以下问题：

当我到达文件末尾时，我收到此消息：LASException: LASError in "LASReader_GetPointAt": point subscript out of range因为点数在块大小之下。我无法想办法解决这个问题。
a = [file_out.write(c[m]) for m in xrange(len(c))]我使用a =以避免视频打印。这是对的吗？
在c = [chunk[l] for l in index]我创建了一个新列表c，因为我不确定更换新块是否是智能解决方案（例如：chunk = [chunk[l] for l in index]）。
在if else...else语句中，我使用pass。这是正确的选择吗？

真的感谢你的帮助。从专业知识改进听取建议非常重要!!!!

import shapefile
import numpy
import numpy as np
from numpy import nonzero
from liblas import file as lasfile
from shapely.geometry import Polygon
from matplotlib.nxutils import points_inside_poly  


# open shapefile (polygon)
sf = shapefile.Reader(poly)
shapes = sf.shapes()
# extract vertices
verts = np.array(shapes[0].points,float)

# open las file
f = lasfile.File(inFile,None,'r') # open LAS
# read "header"
h = f.header

# create a file where store the points
file_out = lasfile.File(outFile,mode='w',header= h)


chunkSize = 100000
for i in xrange(0,len(f), chunkSize):
    chunk = f[i:i+chunkSize]

    x,y = [],[]

    # extraxt x and y value for each points
    for p in xrange(len(chunk)):
        x.append(chunk[p].x)
        y.append(chunk[p].y)

    # zip all points 
    points = np.array(zip(x,y))
    # create an index where are present the points inside the polygon
    index = nonzero(points_inside_poly(points, verts))[0]

    # if index is not empty do this otherwise "pass"
    if len(index) != 0:
        c = [chunk[l] for l in index] #Is It correct to create a new list or i can replace chunck?
        # save points
        a = [file_out.write(c[m]) for m in xrange(len(c))] #use a = in order to avoid video print. Is it correct?
    else:
        pass #Is It correct to use pass?

f.close()
file_out.close()

f = lasfile.File(inFile,None,'r') # open LAS
h = f.header
# change the software id to libLAS
h.software_id = "Gianni"
file_out = lasfile.File(outFile,mode='w',header= h)
f.close()
sf = shapefile.Reader(poly) #open shpfile
shapes = sf.shapes()
for i in xrange(len(shapes)):
    verts = np.array(shapes[i].points,float)
    inside_points = [p for p in lasfile.File(inFile,None,'r') if pnpoly(p.x, p.y, verts)]
    for p in inside_points:
        file_out.write(p)
f.close()
file_out.close()

我使用了这些解决方案： 1）读取 f = lasfile.File（inFile，None，'r'），然后读取 head ，因为我需要* .las输出文件 2）关闭文件 3）如果pnpoly（p.x，p.y，verts）] 而不是

inside_points = [p for las in lasfile.File（inFile，None，'r'）
with lasfile.File(inFile, None, 'r') as f: ... inside_points = [p for p in f if pnpoly(p.x, p.y, verts)] ...

因为我总是收到此错误消息

追踪（最近一次通话）：文件“”，第1行，in AttributeError：_ 退出 _

Answer 1

关于（1）：

首先，你为什么要使用块？只需使用lasfile作为迭代器（如tutorial所示），并一次处理一个点。以下内容应该通过在列表推导中使用pnpoly函数而不是points_inside_poly将多边形内的所有点写入输出文件。

from liblas import file as lasfile
import numpy as np
from matplotlib.nxutils import pnpoly

with lasfile.File(inFile, None, 'r') as f:
    inside_points = (p for p in f if pnpoly(p.x, p.y, verts))
    with lasfile.File(outFile,mode='w',header= h) as file_out:
        for p in inside_points:
            file_out.write(p)

上面的五行应该替换整个大for - 循环。我们一个接一个地讨论它们：

with lasfile.File(inFile ...：使用此结构意味着当with块完成时文件将自动关闭。
现在是好的部分，生成所有工作的生成器表达式（()之间的部分）。它遍历输入文件（for p in f）。多边形内的每个点（if pnpoly(p.x, p.y, verts)）都会添加到生成器中。
我们使用另一个with块作为输出文件
和所有点（for p in inside_points，这是使用的生成器）
将写入输出文件（file_out.write(p)）

因为此方法仅将多边形内的点添加到列表中，所以不会在不需要的点上浪费内存！

如果上面显示的方法不起作用，您应该仅使用块。使用块时，您应该正确处理异常。 E.g：

from liblas import LASException

chunkSize = 100000
for i in xrange(0,len(f), chunkSize):
    try:
        chunk = f[i:i+chunkSize]
    except LASException:
        rem = len(f)-i
        chunk = f[i:i+rem]

关于（2）：对不起，但我不明白你在这里想要完成什么。你是什么意思“视频打印”？

关于（3）：由于您不再使用原始块，您可以重复使用该名称。意识到在python中“变量”只是nametag。

关于（4）：你没有使用else，所以完全不用它。

Python：建议改进一块一块的代码来读取数百万个点

1 个答案: