使用Python确定ASCII栅格数据集中的最小值和最大值吗？

我有一个ASCII格式的栅格数据集。使用Python，我需要确定数据集中的min和max值。有人告诉我，标题信息是关键，它包含行/列数，单元格大小等信息。

您不能简单地跳过标头信息并读取整个数据集以确定min和max值吗？

这就是我想要做的。我跳过了包含标题信息的前几行，并试图从那里开始确定值。以下是我所拥有的，但是由于我是Python的新手，因此需要一些指导。

raster_file = open('data.asc', 'r') # Open the file
data = raster_file.readlines()[4:] # Read the lines in the file, and skip the first six lines

for lines in data:
    print max(data) # Find the max value in data
    print min(data) # Find hte min value in data

有什么建议？

您可以使用numpy。请参见下面的示例。考虑到没有数据值，可以生成一个numpy掩码数组。请参阅numpy帮助主题以获取mafromtxt和genfromtxt

Below is a small ascii file with a nodata value of -999

ncols          3
nrows          3
xllcorner      0
yllcorner      0
cellsize       1
NODATA_value   -999
0 1 2
-999 4 5 
6 7 8

>>> import numpy as np
>>> ascii_file = "c:/temp/Ascii_3x3_1nodata.asc"
>>> an_array = np.mafromtxt(ascii_file, 'float', '#', None, 6, None, '-999')

>>> print an_array

[[0.0 1.0 2.0]
 [-- 4.0 5.0]  
 [6.0 7.0 8.0]]

>>>

从那里确定您想要的统计信息只是一件事情

>>> print an_array.min()
0.0
>>> print an_array.max()
8.0
>>> print an_array.mean()
4.125
>>> 

您需要栅格数据统计信息。
首先查看在gui中所做的事情（用于家庭作业）。

然后，您可以使用python窗口或脚本。

import arcpy
arcpy.CalculateStatistics_management("c:/data/image.tif", "4", "6", "0;255;21")

import sys

class Ascii_file(object):
    def __init__(self,file):
        self.raster_file = open(file, 'r') # Open the file
        self.max=sys.float_info.min
        self.min=sys.float_info.max
    def __minmax(self,value):
        if value>self.max:self.max=value
        if value<self.min:self.min=value
    def getMinMax(self):
        data = self.raster_file.readlines()
        data_values=data[6:]
        nodata=float(data[5].split()[1])
        for line in data_values:
            values=line.split(" ")
            for value in values:
                value=float(value)
                if value==nodata:continue
                else: self.__minmax(value)
        return self.min, self.max

if __name__=="__main__":
    myfile = Ascii_file('data.asc')
    print myfile.getMinMax()

如果您不想使用numpy（并且您确实应该使用numpy，则对这种事情非常理想），那么您将需要：

• 将maximum变量初始化为非常大的负数，并将minimum变量初始化为非常大的正数
• 拆分每行以获取字符串列表，并使用列表推导将其转换为浮点列表
• 最后使用类似maximum = max(maximum, max(myfloatlist))的值作为最小值。

前几天我才这样做。我使用arcpy.RasterToNumPyArray，将numpy数组转换为列表，然后通过列表推导遍历列表以查找最小值和最大值。

import arcpy
import numpy
myArray = arcpy.RasterToNumPyArray(r"D:\NED_93512417\NED_93512417_3DEM_RPRJ.TIF")
p = myArray.tolist()

max_elev = max([item for sublist in p for item in sublist])
min_elev = min([item for sublist in p for item in sublist])