前言：gis專業的同學或與gis接觸的專業或其它，應該了解到資料的「向量化」的不（酸）易（爽）。以目前博主的水平，本文暫時只能提供兩種資料「向量化」的方式。大家有好的方法或以後我接觸的更多，會再次更新本博文。該部落格的系列文章都會時常更新，離不開大家的建議。
本篇博文內容如下：
（配準）向量化
柵格資料（.tif檔案格式）轉化向量資料
資料向量化
1。（配準）向量化
1.1所謂地圖向量化，就是把柵格資料轉換成向量資料的處理過程。
該方法為gis專業的「基本功」。
1.2優點：（個人認為）
加深對地圖的認識（如：座標、屬性、圖示等）
屬性對應關係強
1.3缺點：（個人認為）
過程中繁重
伴有人工判圖、誤差等
當圖幅地類內容複雜、圖幅面積大時，效率低下。
（心急、坐不住，請往他處）
無論是gis新生還是需要接觸gis應用的都可以看看。
在這裡介紹一下國內常用的是：
北京54、西安80、cgcs2000(國家大地座標系)
北京54較老
西安80用的多，但它屬於老壯派。
cgcs2000(國家大地座標系)是青壯派，未來大趨勢
2.柵格資料（.tif檔案格式）轉化向量資料
資料準備：.tif檔案
由於是演示截圖，所以該部分操作的儲存路徑為預設。個人用請更換儲存路徑，便於日後增刪修改。
優點：便捷，高效
缺點：機器操作，有不可避免的錯誤資料產生
無屬性資料
2.1通過arcmap開啟.tif檔案
2.2arctoolbox開啟「轉換工具」下的「由柵格轉出」下的「柵格轉面」
建議用柵格轉面。至於柵格轉線不建議。
2.3「柵格轉面」頁面如下，無特殊需求，請預設。
2.4轉換結果如下：
2.5柵格轉線（不建議）
該步驟快速解決了向量化的繁重，但是優缺點較為明顯。總的來說還是比較高效。
ArrayFire 向量化陣列 2
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文字向量化
table of contents概述 word2vec nnlm c wcbow and skip gram doc2vec str2vec 文字表示是自然語言處理中的基礎工作，文字表示的好壞直接影響到整個自然語言處理系統的效能。文字向量化就是將文字表示成一系列能夠表達文字語義的向量，是文字表示的...
文字向量化
文字向量化，就是把文字轉化為向量形式。這裡用兩種方式實現本文向量，一種是tf方式，一種是tf idf方式，且這裡向量的長度就是字典的長度。計算兩個向量余弦相似度import math defcount cos similarity vec 1,vec 2 if len vec 1 len vec 2...