arcpy.mapping實戰-專題圖製圖自動化

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arcpy.mapping實戰-專題圖製圖自動化

by 李遠祥

        最初對arcpy.mapping感興趣是因為一次大規模的專題地圖調整的需要，由於某某單位利用ArcEngine編寫的專題圖出圖系統，出現了一些小問題，導致地圖整飾元素的位置出現了誤差。由於最終的生產任務已經到了尾聲才發現一些問題，所以需要在出圖系統之外使用ArcMap進行修改，這樣針對上千幅成果文檔進行修改，是個不小的工作量。後來決定使用arcpy.mapping，使用Python進行遞迴查詢mxd文檔，最終實現自動化修改和重新出圖。雖然當時只是使用了很少的功能，基本上就是對整飾元素的位置和文本進行調整，但arcpy.mapping對此事的協助確實非常巨大。

        後來因為另一件事情對arcpy.mapping 有著更深刻的見解，就是協助一位朋友製作專題圖。由於前期總總原因，導致多次頻發修改，而每一次修改都會導致十幾個mxd檔案，每個mxd文檔出十幾個專題，出圖包括普通的png和pdf格式，光是點擊出圖的數量就是300多次，每一次重新出圖都要兩個小時以上。所以，只要涉及到地圖修改，重新出圖就是個非常麻煩的事情。後來想到了最初協助的那家單位，使用的是arcpy.mapping去處理，所有的問題都迎刃而解了。

        首先來看看筆者要做的專題圖，其實非常簡單，就是根據土壤採樣點的資料進行插值，產生土壤元素分布圖。看一下Mxd文檔的一些配置，

        這裡面涉及到的各種的元素插值資料，每一個專題都需要有圖例和標題，當然，地圖的標題是需要根據圖層的名稱變化的，但又不能包括括弧裡面的單位。光是這一個MXD文檔就需要出14個專題，png和pdf各一張，合計28張。全部共14個地區，每個地區都要匯出28張圖，包括空值圖層顯示，修改標題名稱以及選擇儲存位置、專題圖的名稱等，確實需要不少時間。

        不過多年的製圖經驗還是給了非常大的協助，就是地圖製作的正常化。最初的時候筆者也沒考慮過什麼規範的問題，因為基本上一出手處處都是規範操作（請允許我自戀一下）。首先是圖層的名稱，有著標準的名稱，例如每種元素後面都有一個括弧，並且裡麵包含著具體的單位。其次就是每一個圖層都是單獨的圖例，而不是把所有的圖圖層放到一個圖例中，因為需要出的是每種元素的分布專題圖，這樣跟其他的圖層關聯不大，直覺告訴我不應該貪圖方便講所有的放在一個圖例中（當然放在一起也有它的好處，就是管理容易一些，但不好的地方就是圖例的名稱不好控制）。最後就是對整飾元素的規範命名，標題和圖例都分別給與name屬性的名稱。如

這些規範之後，再配合前面幾章所說的arcpy.mapping 三大件，基本上可以高枕無憂了。下面可以來看看代碼部分

#coding=gbk
import arcpy
mxd = arcpy.mapping.MapDocument(r"C:\Users\lazy\Desktop\插值分析(空間分析)\元素分析結果\元素分析專題圖.mxd")
quyu = "XX縣"
quyu=quyu.decode(‘gbk‘)
df = arcpy.mapping.ListDataFrames(mxd, "圖層")[0]
inLayer=arcpy.mapping.ListLayers(mxd, "", df)
for layer in inLayer:
    #匹配圖層名稱
    layerNameStr = layer.name
    danwei = "(mg/kg)"
    canfind = layerNameStr.find(danwei)
    if canfind>0:
        #擷取前面字串
        houzhui = "元素含量分布圖"
        if(canfind==3):     
        houzhui=houzhui.decode(‘gbk‘)
        picName=layerNameStr[0:canfind]
        picName=picName+".png"
        picName2=picName+".pdf"
        titleName =quyu+layerNameStr[0:canfind] +houzhui
        #設定標題
        for elm in arcpy.mapping.ListLayoutElements(mxd, "TEXT_ELEMENT"):
            if elm.name == "mapname":
                elm.text = titleName
                #顯示圖層
                layer.visible=True
                #輸出底圖
                folderpath = "C:\\Users\\lazy\\Desktop\\插值分析(空間分析)\\出圖\\"
                folderpath=folderpath.decode(‘gbk‘)
                fullpath = folderpath+picName
                arcpy.mapping.ExportToPNG(mxd, fullpath,resolution=200)
                arcpy.mapping.ExportToPDF(mxd, fullpath,resolution=200)
                #關閉圖層
                layer.visible=False

 

        由於已經定義好了標題，那麼只需要尋找到名為 mapname 的文本元素就行了。這個過程當然是需要綜合運用了。充分利用了前面所說的三大件完成。通過MapDocument 去進入尋找mxd，然後進而用Layer對象指向圖層；利用圖層的visible屬性進行開關圖層，由於每種元素都是一個圖層對應一個圖例，圖層開啟的時候圖例自然會開啟，所以這裡layer.visible 非常重要，文檔初始化時只需要開啟基礎背景資料，專題資料一個都不要開啟，不然就會出現多個重疊；找到圖層之後擷取圖層名並進行解析，然後擷取"(mg/kg)" 前面的字串（那就是專題圖的元素名稱了，這對標題和圖例都是有作用的），根據不同的單位進行代碼複用，為了偷懶，筆者也不去寫判斷語句了，直接使用將第一個for代碼塊複用了幾次，只是修改了判斷單位而已；利用擷取的元素名去構建text元素的名稱，例如格式就是“XX縣X元素含量分布圖”，具體見代碼的構建方式，利用MapsurroundElement 進行修改，圖例名稱也是可以這樣修改；最後就是出圖了，直接使用arcpy.mapping.ExportToPNG 和 arcpy.mapping.ExportToPDF進行出圖，出圖路徑都已經構建好了，就是主要是命名方式可以自訂，就用圖層名稱提取出來的元素名稱作為檔案名稱。

        當大功告成好，就不再怕不停的需求修改了，匯出地圖再也不用瘋狂點擊滑鼠和鍵盤了。只需要將這個Python指令碼雙擊調用一下，就可以輕鬆喝一杯上好的鐵觀音，然後等待幾分鐘就了事。相對於傳統的手工導圖的方式，確實省事更省心。可以看看下面一個地區的出圖結果

 

      總結：從這個實戰例子中可以看到，如果要使用arcpy.mapping去自動化出圖，地圖製作必須要非常規範，這種規範雖然沒到地圖模版的那樣苛刻，但必須加入一些地圖的可控手段。如果一開始沒有進行一些標準的命名、製作處理等，後期將會非常被動。arcpy.mapping本身並不難，可以使用的對象和方法並不多，所以學習和使用時非常容易的。掌握了arcpy.mapping的四大件之後（抱歉第四件還沒寫出來 ^_^ ），在面對同樣問題的時候就可以舉重若輕了。

關於arcpy.mapping的相關基礎，可以查看之前的內容：

arcpy.mapping-認識arcpy.mapping

arcpy.mapping常用四大件-MapDocument

arcpy.mapping常用四大件-Layer

arcpy.mapping常用四大件-MapsurroundElement

arcpy.mapping實戰-專題圖製圖自動化