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Accélérez le point par ligne dans le polygone avec Geopandas

Accélérez le point par ligne dans le polygone avec Geopandas


j'ai un géopandaGeoDataframequi contient des attributs et ungéométriecolonne qui est remplie de galbePoint (long, latitude)objets. De plus, il existe uneGéoSériequi est également indexé comme leGeoDataframeet qui contient bienPolygone()objets. Les polygones sont dérivés du fichier de formes communément connu des frontières mondiales, ce qui signifie que beaucoup d'entre eux sont plutôt volumineux et compliqués.

Mon objectif est de joindre les deux GeoDataframes sur un attribut commun, puis de faire unpoint dans le polygonetest pour chaque paire d'entités, en restituant toutes les lignes du point GeoDataframe pour lesquelles le résultat est vrai. Je pense que mon approche donnée ci-dessous fonctionne, cependant, elle est assez lente et je me demande s'il existe un moyen d'accélérer cela de manière significative.

Afin de tester cela dans des conditions similaires, vous pouvez télécharger lePoints de pays du mondeshapefile du bas de cette page pour obtenir env. 180.000 points ainsi que le fichier de formes World Borders pour obtenir les polygones. Enregistrez-les dans le même dossier que votre script Python, puis chargez-les dansGeoDataFramesavec

importer des géopandas en tant que gpd print('Reading points… ') PointsGeodataframe = gpd.GeoDataFrame.from_file('Global_Points_2013March12_HIU_USDoS.shp') print('Reading polygons… ') PolygonsGeodataframe = gpd.GeoDataFrame.from_LD'0.3

Au début, je fusionne les deux cadres de données en un seul tout en joignant les colonnes stockant les codes ISO 3166-1 alpha-2 à deux chiffres, en conservant les clés du point GeoDataframe.

print('Merging GeoDataframes… ') merged = PointsGeodataframe.merge(PolygonsGeodataframe, left_on="iso_alpha2", right_on="ISO2", how="left") print(merged.head(5))

En dehors:

CC NAME_x REGION_x geometry_x  0 AG ALGÉRIE AFRIQUE POINT (-2.056197991715294 35.07505011900781) 1 AG ALGÉRIE AFRIQUE POINT (-1.93859720224998 35.08791119378083) 2 AG ALGÉRIE AFRIQUE POINT (-2.1167292002498993) AG ALGÉRIE. (-2.169619420782624 35.10288084768303) iso_alpha2 iso_alpha3 iso_num tld ZONE FIPS ISO2 ISO3 LAT LON  0 DZ DZA 12 .dz 238174 AG DZ DZA 28.163 2.632 1 DZ DZA 12 .dz 238174 AG DZ DZA 28.163 DZA 2.632 2 28.163 2.632 3 DZ DZA 12 .dz 238174 AG DZ DZA 28.163 2.632 4 DZ DZA 12 .dz 238174 AG DZ DZA 28.163 2.632 NAME_y POP2005 REGION_y SUBREGION UN  0 Algérie 32854159 2 15 12 1 Algérie 32854159 2 15 12 2 Algérie 32854159 2 15 12 3 Algérie 32854159 2 15 12 4 Algérie 32854159 2 15 12 geometry_y 0 POLYGONE ((2.96361 36.802216, 2.981389 36.80693… 1 POLYGONE ((2.96361 36.802216, 2.981389 36.80693… 2 POLYGON ((2.96361 36.802216, 2.981389 36.80693… 6361 36.802216, 2.981389 36.80693… 4 POLYGONE ((2.96361 36.802216, 2.981389 36.80693…

Pour effectuer une vérification par ligne si le point (stocké dansgéométrie_x) est situé à l'intérieur du polygone (stocké dansgéométrie_y) et récupérer toutes les lignes où c'est le cas, l'indexation booléenne peut être utilisée (legéométrie_xetgéométrie_yles colonnes doivent être transformées enGéoSérieafin d'utiliser shapely'sdanssur eux:

rowsWherePointIsInPolygon = merged[gpd.GeoSeries(merged['geometry_x']).within(gpd.GeoSeries(merged['geometry_y']))] print(rowsWherePointIsInPolygon)

Cela fonctionne très bien pour un petit nombre de lignes. Cependant, lorsque vous faites cela pour les exemples de fichiers de formes, il reste bloqué pendant environ une demi-heure sur une machine plutôt rapide et encore plus longtemps sur des machines lentes.

Existe-t-il une possibilité d'accélérer cette opération ou est-elle déjà aussi rapide que possible ? Je ne pense pas qu'il y ait de sens ici d'utiliser un index spatial car le problème n'est pas de savoir auquel des 400 000 polygones appartient un point mais de vérifier si un point est dans un polygone pour beaucoup de points.

Sans vraiment savoir si cela a quelque chose à voir, j'ai aussi essayé de régler

à partir des accélérations d'importation galbées speedups.enable()

mais cela n'a rien changé.


Je recommanderais soit d'utiliser la branche geopandas-cython ici, soit pygeos.

Si tu utilisespygeos, je recommanderais de convertir les géométries de galbé enpygeosversion d'abord pour les meilleures accélérations.


Données de mouvement dans le SIG #35 : détection d'arrêt et analyse des amplis avec MovingPandas

Au cours des derniers jours, il y a eu une forte augmentation de l'intérêt pour les mouvements des navires, et en particulier pour comprendre où et pourquoi les navires s'arrêtent. Après l'échouage d'Ever Given dans le canal de Suez, les images satellites et les visualisations de données de suivi des navires (AIS) sont partout :

Le navire de transport de 224 000 tonnes, #EverGiven, vu ici sur cette image #satellite WorldView-2 du 26 mars 2021, bloquant l'une des voies navigables les plus fréquentées au monde, le #Canal de Suez, depuis mardi. pic.twitter.com/KDLoCqX1w8

&mdash Maxar Technologies (@Maxar) 26 mars 2021

Animation montrant comment le porte-conteneurs échoué a immobilisé le canal de Suez. Un grand merci à @VesselsValue pour avoir fourni les données.

À l'aide d'outils d'analyse de données de mouvement, tels que MovingPandas, nous pouvons creuser plus profondément et explorer des modèles dans les données.

Le MovingPandas.TrajectoryStopDetector est particulièrement utile dans cette situation. Nous pouvons lui fournir une Trajectoire ou une TrajectoryCollection et le laisser détecter tous les arrêts, c'est-à-dire les cas où l'objet en mouvement est resté dans une certaine zone (avec un diamètre de 1000 m dans cet exemple) pendant une durée prolongée (au moins 3 heures) .

Les segments d'arrêt résultants comprennent des informations spatiales et temporelles concernant l'emplacement et la durée de l'arrêt. Pour rendre ces informations plus facilement accessibles, transformons le segment d'arrêt TrajectoryCollection en un point GeoDataFrame :

En effet, je pense que la prochaine version de MovingPandas devrait inclure une fonction qui renvoie directement les arrêts sous forme de points.

Nous pouvons maintenant explorer les informations d'arrêt. Par exemple, le tracé de la carte montre que les arrêts sont concentrés dans trois zones principales : les extrémités nord et sud du canal, ainsi que le Grand Lac Amer au milieu. En regardant le timing des arrêts et leur durée dans un nuage de points, nous pouvons clairement voir que l'arrêt Ever Given (rouge) a provoqué une réaction en chaîne : les nombreux points alignés sur la diagonale du nuage de points représentent des arrêts qui sont très probablement résultats du blocage :

Avant l'échouage, la distribution des arrêts illustre bien le programme du canal. Les navires doivent attendre qu'il tourne pour que leur direction passe :

Vous pouvez voir le workflow d'analyse complet dans la vidéo suivante. Veuillez activer les sous-titres pour plus de détails.

Un grand merci à VesselsValue pour la fourniture des données !

Pour un autre exemple de détection d'arrêt de MovingPandas‘ en action, consultez le didacticiel de Bryan R. Vallejo sur la détection d'arrêts dans les données de suivi des oiseaux, qui comprend des visualisations impressionnantes à l'aide de KeplerGL :

Visualisation Kepler.GL par Bryan R. Vallejo

Cet article fait partie d'une série. En savoir plus sur les données de mouvement dans le SIG.

Comme ça:


1 réponse 1

bienvenue à la revue de code ! J'ai divisé ma réponse en trois parties, chacune examinant votre code sous un angle différent.

Structurel et Stylistique

Il existe une norme de style de codage en python appelée PEP8. Un bon IDE comme Pycharm pourra vous dire comment vous y tenir. Cela rend votre code beaucoup plus lisible et cohérent en utilisant certaines conventions que les codeurs python reconnaîtront. Cela aide aussi à l'organisation générale.

Vous n'avez pas besoin de spécifier autre chose : pass . Cela se fera automatiquement. Notez que c'est ne pas la même chose qu'autrement : continuer .

Vous semblez avoir une erreur d'indentation dans check_similarity avec votre essai: similarity.append(. où le code est inaccessible en raison d'un retour anticipé . Encore une fois, l'utilisation d'un IDE comme pycharm montrera immédiatement ce genre de bogues.

Vous définissez régulièrement des attributs d'instance en dehors de votre __init__() . Cela peut être OK, mais parfois vous essayez ensuite de muter ces variables, ce qui peut causer des problèmes. (Comment pouvez-vous changer ce qui n'existe pas ?) Définir toutes vos variables d'instance dans votre __init__() vous permettra probablement de savoir si vous avez des extras dont vous n'avez plus besoin, ou peut-être que vous en avez deux qui font la même chose. Il est également plus facile d'interrompre les cours si cela devient nécessaire.

Le plus gros problème avec le code est peut-être les gros blocs de if else dans is_unsatisfied() et check_similarity() . Ceci est fondamentalement illisible sans commentaires sur la signification des conditions, de nombreuses vérifications répétées et un code répété entre les deux méthodes. Si vous nettoyiez ces conditions, je pense que vous trouveriez des moyens de sortir tôt pour accélérer les choses. Par exemple, vous effectuez la vérification si x > min_width 4 fois et y < (max_height - self.spacing) deux fois dans la même méthode.

C'est bien que vous ayez utilisé des docstrings mais ils sont assez rares et n'aident pas vraiment. check_similarity() par exemple dit """Vérifier si un agent est insatisfait ou satisfait à sa position actuelle.""" Cependant, vous bouclez ensuite tout agents dans self.agents et votre condition de satisfaction semble basée sur un seul agent ? Réécrivez vos docstrings et ajoutez des commentaires !

Je diviserais votre classe - certainement en deux classes, peut-être trois. Toute la collecte et le traçage des données doivent être effectués séparément de la logique de base.

Ajustements rapides

De même, vous pouvez passer des tuples décompressés comme arguments :

En python 3, les classes n'ont pas besoin de spécifier qu'elles héritent de object .

Il est plus clair et plus standard de dire sinon x : que si x == 0 :

Si vous avez de longues lignes, vous pouvez les diviser en passant à une nouvelle ligne sans fermer de crochet. Cependant, les lignes très longues sont généralement le signe d'une mauvaise écriture.

Enveloppez votre code à exécuter si __name__ == '__main__' :

Ne créez pas d'attributs d'instance s'ils ne seront utilisés que par une seule méthode et ne seront plus jamais touchés. self.old_agents par exemple.

Vous ne devriez pas avoir besoin de round() puis de transtypage en int() .

isinstance() est le moyen préféré de vérifier les types en python.

Presque toujours, il est préférable d'utiliser [] et <> pour convertir en list ou dict, plutôt que list() ou dict() .

N'utilisez des variables à une seule lettre que lorsque cela a du sens. x et y est ok, pour j dans le comté : n'est-ce pas ce qui est j ?

Pourquoi parcourez-vous des éléments, mais utilisez-vous l'élément comme index ?

Si vous souhaitez boucler sur un élément et un index, utilisez enumerate() .

Vous avez utilisé numpy, mais uniquement pour générer des valeurs. Cela ne vous donne aucun de ses avantages de vitesse. Dans la mesure du possible, vous souhaitez effectuer des opérations vectorisées sur des tableaux entiers, plutôt que de boucler sur des listes. Par exemple, si vous avez un tableau numpy et que vous souhaitez vérifier que ses valeurs se situent dans une plage particulière :

Si vous effacez votre code dans is_unsatisfied(), je pense que vous pourrez le réécrire pour utiliser ces opérations vectorisées au lieu de ce que vous avez actuellement. Je ne vois aucune raison d'utiliser Numba ou le multithreading ici.

Vous trouverez peut-être trop difficile de tout convertir en numpy, auquel cas je suggérerais d'utiliser des générateurs à la place. Dans les endroits où vous ajoutez constamment à une liste ou incrémentez une valeur, vous pouvez passer à l'utilisation de yield . Cela vous permet de créer une expression génératrice, qui sera généralement plus rapide.

Vous avez deux comptes en cours pour count_similar et count_different . Je ne vois pas pourquoi vous ne pouvez pas simplement avoir un compte que vous incrémentez et décrémentez. Cela signifie que vous n'avez pas besoin d'obtenir la valeur moyenne à la fin et supprime beaucoup de code supplémentaire.

De nombreux autres changements pourraient être apportés, mais je pense qu'il serait peut-être préférable pour vous de mettre en œuvre ce qui précède, puis de publier une question mise à jour. Vous pouvez alors obtenir une aide plus spécifique avec votre code.


Qu'est-ce qu'un test de vitesse ?

Un test de vitesse vérifie la vitesse maximale de votre connexion à un serveur distant sur Internet.

Ce test s'exécute dans votre navigateur. Il effectue un téléchargement et un téléchargement en plusieurs flux vers des serveurs qu'il considère comme les plus proches de votre emplacement. Le test ne devrait pas prendre plus d'une minute. Les vitesses sont exprimées en mégabits par seconde (1 million de bits par seconde) ou en kilobits par seconde (1000 bits par seconde) de données.

Le test de vitesse tente d'amener votre connexion réseau à sa vitesse maximale. Cela peut être limité par plusieurs facteurs, notamment la distance par rapport aux serveurs de test, le système d'exploitation utilisé, le trafic en route et, bien sûr, tout encombrement ou problème de câblage à proximité de votre emplacement.

Les serveurs sont dédiés aux tests de vitesse et surveillés pour les performances. Ils sont actuellement capables de fonctionner de 300 mégabits pour les petits serveurs à plus de 2 gigabits pour les serveurs plus rapides. Généralement, la limite de vitesse ultime n'est pas la vitesse du serveur mais la distance jusqu'au serveur. Plus le serveur est proche, plus les vitesses peuvent être élevées par le système d'exploitation client.


Technologie de plantation à grande vitesse

L'Iowa State University (ISU) a récemment terminé une étude de cinq ans sur l'équipement de semoir à grande vitesse pour le maïs et le soja. L'étude a utilisé un semoir à 12 rangs équipé du système Precision Planting SpeedTube système de semoir haute vitesse et semoir 24 rangs équipé du John Deere ExactÉmerge système de semoir à grande vitesse (Figure 1). Les deux semoirs ont utilisé une force d'appui hydraulique sur chaque rangée et ont été testés à l'aide d'une conception expérimentale d'essai en bandes côte à côte. Chaque planteur a été utilisé sur environ 400 acres par an. De plus, un troisième semoir avec un système de distribution de graines à tube de descente standard a été inclus dans des champs sélectionnés pour des comparaisons d'espacement des graines.


Figure 1. Système de distribution de semences pour Precision Planting SpeedTube (à gauche), John Deere ExactEmerge (à droite). Photos avec l'aimable autorisation de Precision Planting et John Deere.

Le rendement des cultures, en particulier celui du maïs, peut être influencé par la séparation et l'espacement des graines. Les pertes de rendement les plus importantes se produisent lorsque des « sauts » se produisent au niveau du doseur du semoir, ce qui entraîne l'absence de semences. Cela crée une perte de rendement totale pour cette plante potentielle. La surplantation avec des plantes doubles ou surpeuplées en raison d'une mauvaise séparation entraînera également des réductions de rendement. En règle générale, un écart type de deux pouces est acceptable pour les semoirs traditionnels bien entretenus et entraînera des impacts minimaux sur le rendement du maïs. Les deux semoirs à grande vitesse testés ont montré un espacement du maïs cohérent et distinctif à toutes les vitesses testées (Figure 2). Les planteurs traditionnels à tube descendant ont montré une tendance notable à la cohérence de l'espacement réduit lorsque les vitesses sont passées de 5 à 10 milles à l'heure.


Figure 2. Résumé de l'uniformité de l'espacement du maïs pour les systèmes de plantation conventionnels et à grande vitesse. Les systèmes de semoir à grande vitesse maintiennent une uniformité de placement de haute qualité indépendamment de la vitesse de semis et éliminent le risque de réduction de rendement dû à l'espacement des semences dans le maïs.

Downforce et roues de fermeture

Le semis à grande vitesse nécessitera une force d'appui accrue des éléments semeurs et une force de fermeture accrue des roues en raison de l'augmentation de la vitesse de déplacement du semoir. Les paramètres exacts de chaque système dépendront des conditions de votre terrain et des pratiques de travail du sol au printemps. En général, attendez-vous à une marge d'appui accrue de 20 à 40 livres et à un cran supplémentaire dans la pression de fermeture des roues lors de la plantation à des vitesses supérieures à 8 mph.

Comme prévu, l'augmentation de la vitesse du semoir a entraîné une amélioration directe de la productivité du semoir. Dans la majorité des conditions de terrain, nous avons constaté que 8 à 9 milles à l'heure offraient un bon équilibre entre une productivité accrue avec une excellente séparation et un excellent placement des semences et des défis minimes associés au rebond de l'élément semeur ou à la perte de contact avec le sol.

Considérations pour le soja

L'amélioration de la séparation des graines de soja avec des semoirs à grande vitesse a permis d'améliorer le taux de survie des graines de soja. En moyenne, le ExactÉmerge le planteur a produit des taux de survie du soja de 84 % comparativement à des taux de survie de 77 % pour le SpeedTube planteur (figure 3). Les expériences ont montré que la différence des taux de survie était corrélée à l'augmentation des doubles et triples plantés avec la SpeedTube conception et l'augmentation du taux de mortalité de ces plantes surpeuplées. Tous les sojas de cet essai ont été traités avec un fongicide avant la plantation. L'amélioration des taux de survie du soja offre une opportunité directe de réduire les coûts des intrants de semences et d'atteindre un équivalent à la population de récolte.

La plantation à grande vitesse de gros soja a créé des défis avec les systèmes de distribution de semences Precision Planting. le SpeedTube les tubes de distribution de graines étaient susceptibles de se boucher lors de la plantation de gros soja (2 750 graines/livre ou moins) à des taux dépassant 100 graines/sec. Cela correspond à une vitesse maximale d'environ 7 milles à l'heure lors de la plantation de 160 000 graines/acre en rangées de 30 pouces. Aucun problème de branchement n'a été observé dans le ExactÉmerge planteur lors de la plantation de la même taille de graines en raison des différences dans la conception du système de distribution des semences.


Figure 3. Résumé de la comparaison du taux de survie du soja entre les technologies de semoir à grande vitesse. Les semoirs à grande vitesse qui offrent une véritable séparation du soja auront un taux de survie du soja plus élevé en raison de la réduction des doubles de graines et de l'entassement des plantes.

Conclusion

Deux systèmes de plantation à grande vitesse ont été évalués dans le cadre d'une étude sur le terrain de cinq ans sur la performance des systèmes de plantation. Les deux systèmes ont démontré une excellente séparation et espacement du maïs à des vitesses allant jusqu'à 10 milles à l'heure et ont confirmé les attentes de performance annoncées par le fabricant. La plantation à grande vitesse peut augmenter considérablement la productivité de plantation quotidienne, ce qui permettra de planter plus de cultures pendant les fenêtres de plantation serrées.

Les liens vers cet article sont fortement encouragés, et cet article peut être republié sans autre autorisation s'il est publié tel qu'il est écrit et si le crédit est attribué à l'auteur, Integrated Crop Management News et Iowa State University Extension and Outreach. Si cet article doit être utilisé de toute autre manière, l'autorisation de l'auteur est requise. Cet article a été initialement publié le 13 mars 2020. Les informations qu'il contient peuvent ne pas être les plus récentes et les plus précises selon le moment où elles sont consultées.


Faire des cercles concentriques

Au lieu de créer 360 chaînes de lignes différentes, pourquoi ne pas créer <360 différents cercles concentriques autour du point d'intérêt, jusqu'à ce que vous trouviez celui qui se croise avec la précision souhaitée.

Par exemple, commencez par un cercle concentrique autour du point à une distance de $n$. Si vous avez un fichier de formes en coordonnées de distance unitaire, comme UTM (par opposition aux coordonnées lon/lat), vous pouvez prendre un point (x, y) et faire :

Tout d'abord, déterminez ce que vous voulez être la plage maximale à laquelle la fonction fonctionnera. Compte tenu des limites des projections UTM, cette méthode ne sera pas trop précise à plus de 1000 km. Alors, commencez à 1000 km. Si la distance réelle est de 356 km, une recherche avec une précision de 1 km ressemblerait à 1000->500->250->375->313->344->360->352->356->354->355. Il y aura toujours 11 cercles (log2 1000

Cette méthode générera et appellera probablement la fonction d'intersection sur moins de formes, bien que les formes soient plus complexes. Je suis presque sûr que cela vous fera économiser du temps de calcul.


Géopandas,用python分析地理空间数据原来这么简单!

Si vous avez besoin de vous rafraîchir la mémoire sur les pandas, consultez les supports de cours des semaines 5 et 6 sur le site Web Geo-Python. La principale différence entre les cadres de données géographiques et les cadres de données pandas est qu'un cadre de données géographiques doit contenir une colonne pour les géométries par défaut, le nom de cette colonne est « géométrie ». La colonne géométrie est une géosérie qui contient les géométries des points, des lignes, des polygones, des multipolygones etc. Comme nous l'avons appris dans le cours Geo-Python, il est classique d'importer des pandas en pd.

De même, nous importerons les géopandas en tant que gpd :. Dans cette leçon, nous couvrirons les étapes de base nécessaires pour interagir avec les données spatiales en Python à l'aide de geopandas :. Notre dernière tâche dans cette leçon consiste à enregistrer toutes ces classes d'entités dans des fichiers séparés. Dans les environnements Binder et CSC Notebook, vous pouvez utiliser le programme wget pour télécharger les données à partir de la ligne de commande.

Exécutez les commandes suivantes dans le Notez que Shapefile -fileformat contient de nombreux fichiers distincts tels que. Le module intégré os fournit de nombreuses fonctions utiles pour interagir avec le système d'exploitation.

L'un des sous-modules les plus utiles du package os est le fichier os.

Python : API OpenStreetMap - ajoutez des longitudes et des latitudes à l'aide du module Geopy

Cette semaine, nous avons des données dans différents sous-dossiers et nous pouvons nous entraîner à utiliser les outils de chemin d'accès au système d'exploitation lors de la définition des chemins de fichiers. Généralement, la lecture des données dans Python est la première étape du pipeline d'analyse. Différents formats de données SIG sont disponibles. Geopandas est capable de lire les données de tous ces formats et bien d'autres. Dans les géopandas, nous utilisons une fonction générique. Dans le fond, Geopandas utilise fiona. Ici, nous voyons que notre variable de données est un GeoDataFrame. GeoDataFrame étend les fonctionnalités des pandas.

DataFrame de manière à ce qu'il soit possible de gérer des données spatiales en utilisant des approches et des structures de données similaires à celles des pandas, d'où le nom de géopandas.

Découvrez les informations suivantes à partir de nos données d'entrée basées sur vos compétences en pandas du cours Geo-Python : Il existe différentes manières de créer des cartes choroplèthes en Python. Dans un cahier précédent, j'ai montré comment vous pouvez utiliser la bibliothèque Basemap pour accomplir cela. Plus de 2 ans se sont écoulés depuis la publication et les outils disponibles ont beaucoup évolué. Dans ce cahier, j'utilise la bibliothèque GeoPandas pour créer une carte choroplèthe.

Comme vous le verrez, le code est plus concis et plus facile à suivre.

Chargez les modules nécessaires et spécifiez les fichiers d'entrée et de sortie, définissez le nombre de couleurs à utiliser, la taille de la figure en pouces de largeur, de hauteur et les méta-informations sur ce qui est affiché. Ensuite, lisez le fichier de données téléchargé sur le site Open Data de la Banque mondiale et créez un DataFrame pandas qui contient des valeurs pour Country CodeCountry Name et les pourcentages d'utilisateurs d'Internet dans l'année Ensuite, nous fusionnons les blocs de données sur les colonnes contenant les codes de pays à 3 lettres et afficher les statistiques récapitulatives telles que renvoyées par la méthode describe.

L'opération de fusion ci-dessus a renvoyé un GeoDataFrame. A partir de cette structure de données, il est très facile de créer une carte choroplèthe en appelant la méthode plot. Nous définissons également la taille de la figure et affichons une légende dans le tracé. C'est déjà bien joli, mais avant de publier cette carte, il reste du travail à faire. Comme c'est souvent le cas, certaines données sont manquantes. Vous l'avez peut-être remarqué ou non, mais les pays correspondants ne sont pas du tout affichés, cherchez la Corée du Nord.

L'appel à dropna juste avant l'appel de tracé a supprimé ces enregistrements du GeoDataFrame tracé. Nous pourrions simplement laisser les choses comme ça, parce que nous ne connaissons tout simplement pas les valeurs, mais je suis sûr que cela rebuterait certaines personnes. Dessinons donc ces pays et remplissons-les d'un gris clair et d'un motif rayé comme dans ce D3. De plus, l'image prise par elle-même ne donne aucun indice sur ce qui est affiché, nous allons donc ajouter un titre et une annotation.

Nous devons également désactiver les axes, couper un peu d'espace à l'extrême ouest et à l'est et déplacer la légende en bas à gauche de la figure, car il y a plus d'espace vide.

Je pense que cette carte est bonne pour la publication et que le code est assez facile à suivre, mais il y a encore matière à amélioration en ce qui me concerne. Dans tous les cas, je pense que le projet GeoPandas va dans la bonne direction et j'espère qu'il continuera à évoluer en tant que bibliothèque d'analyse et de cartographie de données géographiques en Python.

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Données : Banque mondiale - banque mondiale. Chemises pour les programmeurs Python. Soyez informé des nouveaux contenus E-Mail. S'inscrire à la Newsletter. Fil d'actualité RSS Suivez yaph. La visualisation des données sur une carte est très utile lorsque vous travaillez sur la science des données, ce qui peut être fait via des modules tels que les géopandas, etc. Ici, nous explorerons la méthode pour créer une carte géographique et visualiser les données dessus, à l'aide de fichiers de formes. Ici, nous allons travailler sur la population sage de la ville du Rajasthan après la visualisation des données sur une carte.

Le fichier de formes requis pour cet article peut être téléchargé à partir de ce lien cliquez ici. Installation de la bibliothèque Shapefile. Importation de bibliothèques. Initialisation de l'ensemble de visualisation. Ouverture de la carte vectorielle. Une carte vectorielle est un groupe de plusieurs fichiers avec un. Nombre de formes différentes importées par shp. Le résultat sera 33 ce qui nous dit qu'il y a 33 formes ou on peut dire des villes dans la région du Rajasthan. Pour explorer un enregistrement particulier où 1 est l'ID ou le numéro de ligne et 0 fait référence à la colonne :.

Faciliter l'accès aux villes en convertissant les données de fichiers de formes en un format Pandas Dataframe plus pertinent. Visualisation des données après leur conversion en Dataframes où elles font référence à des lignes et des colonnes. Le cadre de données ayant une forme de 33,6 signifie qu'il contient 33 lignes et 6 colonnes. Le résultat ressemblera à —. Ici les cordons sont la latitude et les longitudes qui seront utilisées pour créer la carte.

Ce point médian est également utilisé pour définir où imprimer le nom de la ville. Pour tracer une forme spécifique, nous devions connaître l'ID de la ville en particulier, mais la modification des données du fichier de formes en cadre de données Pandas a rendu le travail beaucoup plus facile et plus simple. Nous pouvons maintenant l'appeler directement par son nom.

Tracer la carte complète. Cette fonction particulière combine toutes les formes simples créées à l'aide de coordonnées et les affiche sous forme de forme combinée.

Tracer une carte agrandie. La combinaison des fonctions précédentes fera le travail. Où nous pouvons tracer une seule forme sur une carte complète. L'ID et le code couleur seront les paramètres requis pour la fonction. Récemment, nous avons rencontré le problème de mettre en évidence des formes avec un index d'identification de ville, mais bien que nous ayons nos données en tant que Pandas Dataframe, nous pouvons également le faire en mentionnant les noms de ville.

Tracer une carte thermique. C'est un type de carte où les formes sont remplies d'une couleur spécifique d'intensités variables selon la valeur fournie. Il fournit une interprétation claire des données dans le format géographique.

Dans la première fonction, nous diviserons notre liste de données sur des intervalles ou des bacs où chaque bac aura une intensité de couleur spécifique, 6 bacs et 4 palettes de couleurs différentes. Tracer des données réelles. Tracer la population de la région du Rajasthan qui est ici référée aux données réelles. J'espère que vous avez compris le concept de traçage de cartes via les bibliothèques Python.

Comme nous l'avons vu la procédure de cartographie avec Pandas Dataframe, c'est maintenant à son tour de la visualiser avec Geopandas Dataframe. Geopandas facilite le travail avec les données de données géospatiales qui ont une composante géographique en Python. Il combine les capacités de Pandas et de galbe en exploitant un code beaucoup plus compact.

C'est l'une des meilleures façons de commencer à créer des cartes choroplèthes. Le fichier de forme utilisé dans le sujet précédent est suffisant pour continuer à travailler pour Geopandas. En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre Politique de confidentialité et nos Conditions d'utilisation. L'inscription ne prend qu'une minute. J'essaie d'enregistrer le fichier de GeoDataFrame dans un fichier de formes ou un spatialite.

Mais pour une raison quelconque, j'ai eu une erreur :. Mon GeoDataFrame s'affiche correctement sans aucun problème, il semble qu'il y ait quelque chose qui ne va pas avec mon gdf.

J'ai également vérifié si j'avais la lib la plus à jour. Si j'utilise ta solution. Inscrivez-vous pour rejoindre cette communauté. Les meilleures réponses sont votées et montent au sommet. Accueil Questions Tags Utilisateurs sans réponse. Demandé il y a 2 ans, 11 mois. Actif il y a 2 ans et 11 mois. Vu 22 000 fois.

Mais pour une raison quelconque, j'ai eu une erreur: Mon GeoDataFrame s'affiche correctement sans aucun problème, il semble qu'il y ait quelque chose qui ne va pas avec mon gdf. Losbaltica Losbaltica 1, 1 1 insigne or 5 5 insignes argent 23 23 insignes bronze. Votes les plus anciens actifs. Merci, cela fonctionne à merveille : le seul problème est la vitesse du processus. Pour économiser k points, cela me prend environ 30 minutes. Le vous savez comment accélérer ce processus? J'ai également découvert que mon fichier de formes de sortie est toujours en 2D, mais lorsque je change de pilote, par exemple.

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Les didacticiels de programmation de podcast peuvent être un véritable frein. Présenté sur Meta. Directives de la communauté et du modérateur pour l'escalade des problèmes via une nouvelle réponse…. Commentaires sur la feuille de route communautaire du deuxième trimestre.

Connexes 2. Questions brûlantes sur le réseau. Flux de questions. Dans ce didacticiel, vous apprendrez à connaître les deux packages les plus populaires pour travailler avec des données géospatiales : geopandas et Shapely.

Ensuite, vous appliquerez ces deux packages pour lire les données géospatiales à l'aide de Python et tracer la trace de l'ouragan Florence du 30 août au 18 septembre. Les données spatiales, les données géospatiales, les données SIG ou les géodonnées sont des noms de données numériques qui identifient l'emplacement géographique d'un objet physique tel qu'un bâtiment, une rue, une ville, une ville, un pays, etc.

À partir des données spatiales, vous pouvez découvrir non seulement l'emplacement, mais aussi la longueur, la taille, la surface ou la forme de tout objet. Voici un exemple de type de données spatiales que vous pouvez obtenir : les coordonnées d'un objet telles que la latitude, la longitude et l'altitude. Systèmes d'information géographique Le SIG ou d'autres applications logicielles spécialisées peuvent être utilisés pour accéder, visualiser, manipuler et analyser des données géospatiales. Les données géospatiales ont un grand nombre d'applications dans notre vie quotidienne.

Un exemple est l'application Maps que vous utilisez pour naviguer d'un endroit à l'autre. Un autre que vous pouvez voir tous les jours est sur la chaîne météo. Oui, les données géospatiales sont utilisées pour représenter les informations de position de quelque chose par rapport à d'autres choses qui l'entourent : votre maison sur la carte de la ville, l'ouragan sur la carte du monde, etc.

Ainsi, dans ce didacticiel, vous allez jeter un œil à l'ouragan destructeur Florence et suivre son emplacement.

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Ne sautez pas en avant. C'est une partie importante. Si vous n'êtes pas sûr d'avoir satisfait aux exigences, vérifiez à nouveau. Tout d'abord, vous aurez besoin d'avoir tous les packages ci-dessous installés. Installez tous les packages en suivant l'ordre ci-dessus pour vous assurer que tout a fonctionné. Comme vous le savez peut-être, le terrifiant ouragan Florence vient de traverser une partie de la côte est des États-Unis, laissant des dégâts estimés à 17 milliards USD.

Ce tutoriel vous aidera à découvrir d'où il vient, quand et où il s'est renforcé, à mieux comprendre cette catastrophe naturelle et à l'analyser en Python. Il existe de nombreux sites Web fournissant des informations sur cet ouragan. Par exemple, ce site Web a fourni des données pour plusieurs tempêtes et ouragans aux États-Unis, il y a donc une tonne de données disponibles pour que vous puissiez travailler plus tard. Pour ce tutoriel, vous n'utiliserez que les données de l'ouragan Florence.

Vous utiliserez également les données géospatiales de la carte américaine provenant d'Internet. Ce billet de blog d'Eric Celeste contient toutes sortes de fichiers de données sur les limites des comtés et des États américains.


Big Data en morphologie urbaine

Mon nouvel article “Spatial Information and the Lisibility of Urban Form: Big Data in Urban Morphology” a été publié dans le Revue internationale de gestion de l'information (download free PDF). It builds on recent work by Crooks et al, presenting workflows to integrate data-driven and narrative approaches to urban morphology in today’s era of ubiquitous urban big data. It situates this theoretically in the visual culture of planning to present a visualization-mediated interpretative process of data-driven urban morphology, focusing on transportation infrastructure via OSMnx.


Urbanization

Urbanization is the process through which cities grow, and higher and higher percentages of the population comes to live in the city.

Anthropology, Sociology, Geography, Human Geography, Social Studies

Crowded Tokyo Street

With more than 40 million residents, Tokyo, Japan, is a megacity. Another effect of urbanization is urban sprawl.

Photograph by Pola Damonte via Getty Images

Human populations have tended to increase over time. As more people were born, small groups of individuals found reasons to come together to form groups and, with the advent of agriculture, small sedentary communities. A small number of these settlements grew into what we now call cities. This kind of growth often corresponds with a shift from one way of organizing labor to another.

The world population has grown significantly, and our economies have become more industrialized over the past few hundred years, and as a result many more people have moved into cities. This process is known as urbanization. Even after cities emerged, however, a large majority of people lived and worked in rural areas. It was not until large-scale industrialization began in the eighteenth century that cities really began to boom. Nearly half of all people now live in urban areas. They are attracted by jobs in manufacturing and the professions, as well as by increased opportunities for education and entertainment.

Urbanization is often discussed in reference to countries that are currently in the process of industrializing and urbanizing, but all industrialized nations have experienced urbanization at some point in their history. Moreover, urbanization is on the rise all over the globe.

One effect of this huge increase in people living in urban areas is the rise of the megacity, which is a city that has more than 10 million inhabitants. There are now cities with even more than that. Tokyo, Japan, for example, has nearly 40 million residents. Another effect of urbanization is urban sprawl. Urban sprawl is when the population of a city becomes dispersed over an increasingly large geographical area. This movement from higher density urban cores to lower density suburbs means that as cities expand, they often begin to take up significant tracts of land formerly used for agriculture. Sprawl also increases the need for travel infrastructure, such as roads, because people&rsquos homes are likely to be farther away from where they work and the amenities they enjoy.

As we move forward in the 21st century, the global population is likely to continue growing. Urban areas will continue to grow with the population. This continual growth presents complex challenges as we prepare for the cities of the future. How we choose to manage urbanization will have consequences for our world for many years to come.

With more than 40 million residents, Tokyo, Japan, is a megacity. Another effect of urbanization is urban sprawl.


Bonus: trajectory data serialization

Along with mobilitydb-sqlalchemy, recently I have also released trajectory data serialization/compression libraries based on Google’s Encoded Polyline Format Algorithm, for python and javascript called trajectory and trajectory.js respectively. These libraries let you send trajectory data in a compressed format, resulting in smaller payloads if sending your data through human-readable serialization formats like JSON. In some of the internal APIs we use at Adonmo, we have seen this reduce our response sizes by more than half (>50%) sometimes upto 90%.

Want to learn more about mobilitydb-sqlalchemy? Check out the quick start & documentation.