为了读取`township.shp`图层数据并提取特定字段的信息，您可以使用Python的`geopandas`库，它是一个用于地理空间数据处理的强大工具。如果您还没有安装`geopandas`，请先通过pip安装它： ```bash pip install geopandas pip install shapely # geopandas 的依赖 pip install fiona # geopandas 的依赖 pip install pyproj # geopandas 的依赖 ``` 以下是您请求的操作的Python代码示例： ```python import geopandas as gpd # 读取shp文件 gdf = gpd.read_file('data1/township.shp') # （1）读取name字段中“志远县”图斑的个数 # 使用布尔索引选择name字段为'志远县'的行，然后计算行数 count_zhiyuan = len(gdf[gdf['name'] == '志远县']) print(f"name字段中'志远县'图斑的个数: {count_zhiyuan}") # （2）读取area字段（面积），并计算“罗丰县”的面积之和 # 同样使用布尔索引选择name字段为'罗丰县'的行，然后计算area字段的和 area_sum_luofeng = gdf[gdf['name'] == '罗丰县']['area'].sum() print(f"'罗丰县'的面积之和: {area_sum_luofeng}") ``` 我假设`township.shp`文件的`name`字段包含了地点的名称，且`area`字段包含了每个图斑的面积。请注意文件路径`data1/township.shp`需要是正确的，并且Python脚本应该在包含这个路径的目录中执行，或者提供完整的文件路径。 如果您的字段名称与我所使用的不同（例如，如果`name`字段实际上是`地名`，或者`area`字段实际上是`面积`），请相应地调整代码中的字段名称。 `area`字段的单位可能也是您需要考虑的一个因素，确保您理解并可能地转换为您所需的单位（例如，平方米到公顷或平方千米）。 [2024-06-30 05:20:40 | AI写代码神器 | 458点数解答]