在带有大表的Python中使用ArcGIS游标时如何提高性能？
我在文件地理数据库中有一个很大的点要素类（〜4 000 000条记录）。这是具有100m分辨率的常规点网格。 我需要在这一层上进行某种概括。为此，我创建了一个新网格，其中每个点位于4个“旧”点的中间： * * * * o o o * * * * o o o * * * * [*] =原始网格点-[o] =新网格点 每个新点的属性值都是基于旧网格中其4个相邻点的加权值来计算的。因此，我在我的新网格的所有点上循环，并针对它们中的每一个，在我的旧网格的所有点上循环，以查找邻居（通过比较属性表中的X和Y的值）。一旦找到4个邻居，我们就会跳出循环。 这里没有方法上的复杂性，但是我的问题是，根据我的第一个测试，该脚本将持续数周才能完成... 您是否有提高效率的可能性？我脑海中浮现出一些想法： 索引字段X和Y =>我这样做了，但是没有注意到任何明显的性能变化 进行空间查询以查找邻居，而不是基于属性的查询。这真的有帮助吗？ArcGIS中应该执行哪些空间功能？我怀疑，例如，缓冲每个新点会更有效 将要素类转换为NumPy数组。有帮助吗？到目前为止，我与NumPy的合作并不多，除非有人告诉我这可能真的有助于减少处理时间，否则我不愿涉足其中 还要别的吗？