GeoBricks库可以关联两个光栅并创建统计和散点图。
GeobricksRasterCorrelation的Python项目详细描述
光栅相关
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库提供了一种简单的方法来关联相同大小的光栅。它返回一个JSON，其中包含统计输出和频率信息，可直接与HighCharts JS或MatPlotLib图表库一起使用。
光栅，关于ubuntungis/ppa，sudo-apt-add-apt-repositorepositoppa:ubuntungis/ppa
sudo apt-get-update
>sudo apt-apt-apt-get-update-sudo-apt-apt-get-install-python-numpypython-libgdal1h-gdal-bin-libgdal-bin-libgdal-dev
````````
关于numpy的编译错误，对于numpy的编译错误，sudo-numpy的情况，sudo-apt-apt-apt-bash
````````
````
控制台：``
pip-r https://raw.githubusercontent.com/geobricks/geobricks_raster_correlation/master/requirements.txt
pip安装geobricksrastercorrelation
```
**n.b.*由于众所周知的pypi问题，无法通过setup.py或requirements.txt安装scipy和pysal运行以下命令
``bash
>pip install pysal
`````
；示例
；库使用
``python
raster2.tif“
要应用的垃圾箱数量到散点图
bins=300
corr=get_correlation（光栅路径1，光栅路径2，bins）
print corr
```
到光栅文件
光栅路径1=“path_to_raster1.tif”
光栅路径2=“path_to_raster2.tif”
采样箱数
箱数=150
corr=get_correlation（光栅路径1，光栅路径2，垃圾箱）
x=[]
>y=[[]
colors=[]
=polyVal（[m，b]，x）
plt.plt.plot（x，y p）
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库提供了一种简单的方法来关联相同大小的光栅。它返回一个JSON，其中包含统计输出和频率信息，可直接与HighCharts JS或MatPlotLib图表库一起使用。
光栅，关于ubuntungis/ppa，sudo-apt-add-apt-repositorepositoppa:ubuntungis/ppa
sudo apt-get-update
>sudo apt-apt-apt-get-update-sudo-apt-apt-get-install-python-numpypython-libgdal1h-gdal-bin-libgdal-bin-libgdal-dev
````````
关于numpy的编译错误，对于numpy的编译错误，sudo-numpy的情况，sudo-apt-apt-apt-bash
````````
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控制台：``
pip-r https://raw.githubusercontent.com/geobricks/geobricks_raster_correlation/master/requirements.txt
pip安装geobricksrastercorrelation
```
**n.b.*由于众所周知的pypi问题，无法通过setup.py或requirements.txt安装scipy和pysal运行以下命令
``bash
>pip install pysal
`````
；示例
；库使用
``python
raster2.tif“
要应用的垃圾箱数量到散点图
bins=300
corr=get_correlation（光栅路径1，光栅路径2，bins）
print corr
```
到光栅文件
光栅路径1=“path_to_raster1.tif”
光栅路径2=“path_to_raster2.tif”
采样箱数
箱数=150
corr=get_correlation（光栅路径1，光栅路径2，垃圾箱）
x=[]
>y=[[]
colors=[]
=polyVal（[m，b]，x）
plt.plt.plot（x，y p）
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