[B! Python][map] TYKのブックマーク

Pythonではじめるロケーションデータ解析

PyDataTokyoでの発表資料をアップしました。 http://pydatatokyo.connpass.com/ スマートフォンやセンサーデバイスの普及に伴い、「ロケーション・インテリジェンス」と言われるように、位置情報データの解析が盛んになってきています。本発表では、地図オタクが位置情報データを扱う上でぶつかる特有の問題やPythonライブラリを活用した対処方法を紹介します。位置情報データにまつわる解析事例も交えつつ、地図の世界に誘います。参考） https://www.youtube.com/watch?v=2sXKpj9Z91k https://www.youtube.com/watch?v=dnPIwmlphII

TYK 2017/02/14

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OSMnx: Python for Street Networks – Geoff Boeing

If you use OSMnx in your work, please cite the journal article. OSMnx is a Python package to retrieve, model, analyze, and visualize street networks from OpenStreetMap. Users can download and model walkable, drivable, or bikeable urban networks with a single line of Python code, and then easily analyze and visualize them. You can just as easily download and work with amenities/points of interest,

TYK 2017/01/20

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Pythonで自分だけの世界地図を作ってみる　～オープンデータを自分の欲しい形にしてみよう～ - GIS奮闘記

本日は世界地図を作ってみようと思います。オープンデータ関連で検索すれば世界地図がダウンロードできるサイトがいくつか検索できます。ただし、すべて海外のサイトのため、表記が英語になっていて非常に見づらいです。なので、今回は日本人向けの世界地図を作ってみようと思います。 ※今回使用したソースと作成したGDBはGitHubに公開しています。 GitHub - sanvarie/MinnanoArcGIS ダウンロードこのサイトからShapeファイルをダウンロードします。 http://www.naturalearthdata.com/ ダウンロードページ＞Large scale data, 1:10m＞Cultural　からダウンロードします。こんな感じの表記なので、うーん、といった感じでしょうか。ただ、グルジアがジョージアになっていたりと、データ自体は新しそうです。実行環境 Windows

TYK 2016/09/05

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Python geopandas + Bokeh で地理情報をプロットしたい - StatsFragments

数日前、pandas を利用して地理情報をプロットするという非常によいエントリが翻訳されていた。 postd.cc 上のエントリ、前処理が手間に見えるが pd.read_html や .str アクセサを使えばもっと簡単に書けると思う、、、がそれは本題でない。 pandas で地理情報を扱う場合、geopandas という拡張パッケージを利用すると便利なため、その使い方を書きたい。また、処理を Python で完結させるため、QGIS ではなく Bokeh でプロットしたい。 geopandas のインストール pip で。 $ pip install geopandas geopy このエントリでは依存パッケージである shapely、geopy の機能も利用する。shapely は自動的にインストールされるはずだが、geopy については上のように別途インストールが必要。地理情報の読

TYK 2015/07/21

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PythonとQGISを使って地理空間を可視化する – UFO目撃情報でのケーススタディ | POSTD

イントロダクションこのチュートリアルでは、とあるデータサイエンティストの典型的な1日の過ごし方をご案内しましょう。まず地理空間のデータセットを入手し、不要なものを整理し、補強し、可視化します。使用するツールはPython、BeautifulSoup、pandasとNominatimライブラリ、そして地理情報システムの組織で広く使われているオープンソースの地図ソフトウェア、 QGIS です。データセットになるのは、全米UFO情報センター（NUFORC）のこのページに掲載されているアメリカ全土のUFO目撃情報です。目標は、過去12カ月間に目撃されたUFOの地図を可視化することです。可視化によりデータセットをはっきりと示し、調査して、目撃されたとされるUFOの行動をよりよく理解することができます。可視化は地図作成プログラム内で行われます。QGISは地理空間データの手軽な試験的分析に特に向