不使用第三方库在Arcmap中使用Python实现矢量数据属性自然断点分级

import arcpydef GetScore(break_num, score_flag):    """根据分类编号返回对应分数"""    if score_flag:        # 分数列表，索引 0~8 对应 1~9 类        scores = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]        # 安全判断，防止越界        if 1 <= break_num <= len(scores):            return scores[break_num - 1]    return break_num# ===================== 【配置项】 =====================In_Layername = "测试数据"In_Originalfield = "X1平均高程"out_Classfield = "X1Re_Class"out_Rangefield = "X1Re_Range"score_Flag = False# ======================================================mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT")df = arcpy.mapping.ListDataFrames(mxd)[0]lyr = arcpy.mapping.ListLayers(mxd, In_Layername, df)[0]# 检查是否分级符号if lyr.symbologyType in ("GRADUATED_COLORS", "GRADUATED_SYMBOLS"):    graduated = lyr.symbology    break_vals = graduated.classBreakValues      break_labels = graduated.classBreakLabels    break_nums = graduated.numClasses    print("break_vals :", break_vals)    print("break_labels :", break_labels)    print("break_nums :", break_nums)    # ========== 创建字段（文本长度40） ==========    if not arcpy.ListFields(lyr, out_Classfield):        arcpy.AddField_management(lyr, out_Classfield, "DOUBLE")    if not arcpy.ListFields(lyr, out_Rangefield):        arcpy.AddField_management(lyr, out_Rangefield, "TEXT", field_length=50)    # ========== 核心：遍历赋值（修复逻辑错误） ==========    with arcpy.da.UpdateCursor(lyr, [In_Originalfield, out_Classfield, out_Rangefield]) as cursor:        for row in cursor:            val = row[0]            # 空值直接跳过            if val is None:                row[1] = None                row[2] = "空值"                cursor.updateRow(row)                continue            # 遍历区间判断（正确写法）            found = False            for i in range(break_nums):                lower = break_vals[i]                upper = break_vals[i+1]                if i == 0:  # 第一类：包含下限                    if lower <= val <= upper:                        row[1] = GetScore(i+1, score_Flag)                        row[2] = break_labels[i]                        found = True                        break                else:       # 其他类：左开右闭                    if lower < val <= upper:                        row[1] = GetScore(i+1, score_Flag)                        row[2] = break_labels[i]                        found = True                        break            # 异常值处理            if not found:                row[1] = -99                row[2] = "超出范围"            cursor.updateRow(row)    print("✅ 重分类完成！")else:    print("❌ 图层未设置分级色彩/分级符号，请检查！")del mxd

人工在符号系统中设置对应的符号