Создание Shapely MultiPolygons из шейп-файла MultiPolygons

Я читаю шейп-файл с помощью Fiona:

with fiona.open('data/boroughs/boroughs_n.shp') as source:
   mpolys = [p for p in source]
candidate = polys[0]['geometry']

это дает мне диктат, содержащий список списков координат, и типа «MultiPolygon». Однако я не уверен, как использовать данные координат для создания Shapely MultiPolygon, так как для этого требуется a sequence of exterior ring and hole list tuples: [((a1, ..., aM), [(b1, ..., bN), ...]), ...].

Есть ли «правильный» способ сделать это, используя Фиона и Шейпли?

Вы можете использовать функцию формы Shapely:

from shapely.geometry import shape
c = fiona.open('data/boroughs/boroughs_n.shp')
pol = c.next()
geom = shape(pol['geometry'])

а MultiPolygon - это список полигонов, поэтому

Multi = MultiPolygon([shape(pol['geometry']) for pol in fiona.open('data/boroughs/boroughs_n.shp')]) 

Пример с одним из моих данных:

# the dictionaries
for pol in fiona.open('poly.shp'):
print pol['geometry']

{'type': 'Polygon', 'coordinates': [[(249744.23153029341, 142798.16434689672),   (250113.79108725351, 142132.95714436853), (250062.62130244367, 141973.76225829343), (249607.77877080048, 141757.71205576291), (249367.77424759799, 142304.68402918623), (249367.77424759799, 142304.68402918623), (249744.23153029341, 142798.16434689672)]]}
{'type': 'Polygon', 'coordinates': [[(249175.78991730965, 142292.53526406409), (249367.77424759799, 142304.68402918623), (249607.77877080048, 141757.71205576291), (249014.45396077307, 141876.13484290778), (249175.78991730965, 142292.53526406409)]]}
{'type': 'Polygon', 'coordinates': [[(249026.74622412826, 142549.13626160321), (249223.42243781092, 142496.89414234375), (249175.78991730965, 142292.53526406409), (249026.74622412826, 142549.13626160321)]]}
...

и

 # MultiPolygon from the list of Polygons
 Multi = MultiPolygon([shape(pol['geometry']) for pol in fiona.open('poly.shp')])
 Multi.wkt
'MULTIPOLYGON (((249744.2315302934148349 142798.1643468967231456, 250113.7910872535139788 142132.9571443685272243, 250062.6213024436729029 141973.7622582934272941, 249607.7787708004761953 141757.7120557629095856, 249367.7742475979903247 142304.6840291862317827, 249367.7742475979903247 142304.6840291862317827, 249744.2315302934148349 142798.1643468967231456)), ((249175.7899173096520826 142292.5352640640921891, 249367.7742475979903247 142304.6840291862317827, 249607.7787708004761953 141757.7120557629095856, 249014.4539607730694115 141876.1348429077770561, 249175.7899173096520826 142292.5352640640921891)), ((249026.7462241282628383 142549.1362616032129154, 249223.4224378109211102 142496.8941423437499907, 249175.7899173096520826 142292.5352640640921891, 249026.7462241282628383 142549.1362616032129154)), ((249244.9338986824732274 142733.5202119307068642, 249744.2315302934148349 142798.1643468967231456, 249367.7742475979903247 142304.6840291862317827, 249367.7742475979903247 142304.6840291862317827, 249367.7742475979903247 142304.6840291862317827, 249175.7899173096520826 142292.5352640640921891, 249223.4224378109211102 142496.8941423437499907, 249244.9338986824732274 142733.5202119307068642)), ((249870.8182051893090829 142570.3083320840960369, 250034.3015973484434653 142613.6706442178401630, 250152.6146321419219021 142438.5058914067049045, 250015.3392731740023009 142310.1704097116598859, 249870.8182051893090829 142570.3083320840960369)))'

см. также Добавление поддержки MultiPolygons в шейп-файлах

Если скорость является проблемой, быстрее создать мультиполигон из необработанных координат.

Это примерно в 5 раз быстрее, чем предложенное ранее решение: сначала нужно создать несколько объектов многоугольника, а затем создать из них объект мультиполигона.

Вот как это сделать:

# first retrieve the coordinates from your geojson dictionary
rawcoords = candidate["coordinates"]

# define the conversion function
def PrepCoordsForShapely(rawcoords):
    preppedcoords = []
    #according to the geojson specs, a multipolygon is a list of linear rings, so we loop each
    for eachpolygon in rawcoords:
        #the first linear ring is the coordinates of the polygon, and shapely needs it to be a tuple
        tupleofcoords = tuple(eachpolygon[0])
        #the remaining linear rings, if any, are the coordinates of inner holes, and shapely needs these to be nested in a list
        if len(eachpolygon) > 1:
            listofholes = list(eachpolygon[1:])
        else:
            listofholes = []
        #shapely defines each polygon in a multipolygon with the polygoon coordinates and the list of holes nested inside a tuple
        eachpreppedpolygon = (tupleofcoords, listofholes)
        #so append each prepped polygon to the final multipolygon list
        preppedcoords.append(eachpreppedpolygon)
    #finally, the prepped coordinates need to be nested inside a list in order to be used as a star-argument for the MultiPolygon constructor.
    return [preppedcoords]

# use the function to prepare coordinates for MultiPolygon
preppedcoords = PrepCoordsForShapely(rawcoords)
# use the prepped coordinates as a star-argument for the MultiPolygon constructor
shapelymultipolygon = MultiPolygon(*preppedcoords)