是否可以使用gdal的WriteArray逐行写入数据,而不是创建并将其提供给整个数组?
我在创建一个大小不合适的数组(50539,98357)时遇到MemoryError
。我想我可以绕过这个by using PyTables,但我宁愿不要复杂化事情
>>> import numpy
>>> cols = 50539
>>> rows = 98357
>>> a1 = np.zeros((cols,rows))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'np' is not defined
>>> import numpy as np
>>> a1 = np.zeros((cols,rows))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
MemoryError
更新 我最终使用Abudis的解决方案结合稀疏矩阵,我在其中保存了点,将每一行拉出为“密集”或标准矩阵。欢迎评论。
dataset = driver.Create(filename, cols, rows, number_of_bands, band_type)
band = dataset.GetRasterBand(1)
offset = 1 # i.e. the number of rows to write with each iteration
# values, pixel_x, and pixel_y defined earlier in my script
data = scipy.sparse.csr_matrix((values,(pixel_y,pixel_x)),dtype=float)
# iterate data writing for each row in data sparse array
for i in range(data.shape[0]):
data_row = data[i,:].todense() # output row of sparse array as standard array
band.WriteArray(data_row,0,offset*i)
band.SetNoDataValue(NULL_VALUE)
band.FlushCache()
答案 0 :(得分:3)
这里不是gdal
专家,但看起来这很有效。因此,诀窍是使用WriteArray方法的yoff
参数。这样就可以将数据写入文件块中。我们基本上只是在编写下一个数据块时设置偏移量。
import numpy as np
import gdal
cols = 50539
rows = 10000
offset = 1000
dst_filename = 'test.tif'
format = 'GTiff'
driver = gdal.GetDriverByName(format)
dst_ds = driver.Create(dst_filename, cols, rows, 1, gdal.GDT_Byte)
for i in range(10):
# generate random integers from 1 to 10
a = np.random.random_integers(1, 10, size=(offset, cols))
# write data to band 1
dst_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(a, 0, offset * i)
dst_ds = None
这产生了50539×10000像素的tiff文件。如果你确实需要98357行,我想你可以将offset
值设置为1而rows
设置为98357.理论上它应该可以工作,因为它适用于较小的数组(10 x 20像素)。
编辑:不要忘记将range(10)
更改为range(98357)
或xrange(98357)