Làm chủ phân tích không gian địa lý với Python GitHub

Chào mừng bạn đến với kho lưu trữ mã cho "Sách hướng dẫn phân tích không gian địa lý Python" với hơn 60 công thức python để thực hiện các hoạt động không gian và tất nhiên là xây dựng ứng dụng web Django định tuyến trong nhà

Vui lòng đăng bất kỳ nhận xét và câu hỏi nào trực tiếp dưới dạng vấn đề/vé tại đây trong GitHub Repo

Nếu bạn muốn biết thêm về định tuyến trong nhà, hãy xem Chương 10 và Chương 11. Ngoài ra, vui lòng truy cập repo Github INDRZ https. //www. github. com/indrz để xem mã lập bản đồ và định tuyến trong nhà chính thức. Trang chủ của dự án là indrz

Mã cho cuốn sách Python Geospatial Analysis Cookbook

Sự miêu tả

Một cuốn sách dành cho các nhà phát triển, lập trình viên gis, nhà phân tích, nhà nghiên cứu, chuyên viên máy tính gis, quản trị viên CNTT, những người từng muốn tìm hiểu về python và phân tích không gian địa lý

Các công thức ngắn và dài, có đầy đủ các mô tả và nhận xét về mã. Cuốn sách đưa bạn vào hành trình từ việc cài đặt các thư viện không gian đến thực hiện phân tích thú vị trong một cuốn sách dạy nấu ăn giống như hướng dẫn

Công nghệ pyshp, gdal, ogr, proj4, django, jinja2, Shapely, folium, matplotlib, networkx, numpy, pandas, psycopg2, pyproj, bootstrap, jquery, typeahead. js, chó săn. web dev js openlayers tờ rơi

Chào mừng bạn đến với Python để phân tích không gian địa lý. Với trang web này, tôi mong muốn cung cấp phần giới thiệu về khóa học sử dụng Python để sắp xếp, vẽ sơ đồ và mô hình hóa dữ liệu không gian địa lý. Chúng tôi sẽ sử dụng các thư viện như geopandas, plotly, keplergl và

If you're interested in learning more about Python packages, check out my other resources:
- [Python Packaging][//py-pkgs.org/]
- [Python Programming for Data Science][//www.tomasbeuzen.com/python-programming-for-data-science/README.html]
- [Deep Learning with PyTorch][//www.tomasbeuzen.com/deep-learning-with-pytorch/]

:width: 250px
:align: center

If you're interested in learning more about Python packages, check out my other resources:
- [Python Packaging][//py-pkgs.org/]
- [Python Programming for Data Science][//www.tomasbeuzen.com/python-programming-for-data-science/README.html]
- [Deep Learning with PyTorch][//www.tomasbeuzen.com/deep-learning-with-pytorch/]

The content of this site is adapted from material I used to teach the 2020/2021 offering of the course "DSCI 574 Spatial and Temporal Models" for the University of British Columbia's Master of Data Science Program.

Bắt đầu

Tài liệu trên trang web này được viết trong sổ ghi chép Jupyter và được hiển thị bằng Jupyter Book. Tuy nhiên, nếu bạn muốn chạy các sổ ghi chép này trên máy cục bộ của mình, bạn có thể thực hiện các thao tác sau

Một thẻ đã tồn tại với tên chi nhánh được cung cấp. Nhiều lệnh Git chấp nhận cả tên thẻ và tên nhánh, vì vậy việc tạo nhánh này có thể gây ra hành vi không mong muốn. Bạn có chắc chắn muốn tạo nhánh này không?

Đây là kho mã cho Học phân tích không gian địa lý với Python - Phiên bản thứ ba, được xuất bản bởi Packt

Hiểu các nguyên tắc cơ bản về GIS và thực hiện phân tích dữ liệu viễn thám bằng Python 3. 7

Cuốn sách này nói về cái gì?

Phân tích không gian địa lý được sử dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực mà bạn có thể nghĩ đến, bao gồm quốc phòng, nông nghiệp và thậm chí cả y học. Với hướng dẫn có hệ thống này, bạn sẽ bắt đầu với hệ thống thông tin địa lý [GIS] và phân tích viễn thám bằng các tính năng mới nhất trong Python

Cuốn sách này bao gồm các tính năng thú vị sau đây

• Tự động hóa quy trình phân tích không gian địa lý bằng Python
• Viết mã hệ thống GIS đơn giản nhất có thể chỉ trong 60 dòng Python
• Tạo bản đồ chuyên đề bằng các công cụ Python như PyShp, OGR và Thư viện hình ảnh Python
• Hiểu các định dạng khác nhau của dữ liệu không gian địa lý
• Tạo đường viền độ cao bằng các công cụ Python
• Tạo mô hình ngập lụt
• Áp dụng phân tích không gian địa lý để theo dõi dữ liệu thời gian thực và theo dõi bão

Nếu bạn cảm thấy cuốn sách này là dành cho mình, hãy nhận bản sao của bạn ngay hôm nay

Hướng dẫn và Điều hướng

Tất cả mã được sắp xếp vào các thư mục. Ví dụ, Chương02

Mã sẽ giống như sau

server = "ftp.ngdc.noaa.gov"
dir = "hazards/DART/20070815_peru"
fileName = "21415_from_20070727_08_55_15_tides.txt"

Sau đây là những gì bạn cần cho cuốn sách này. Cuốn sách này dành cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu hoặc nhà phân tích Python muốn thực hiện mô hình hóa không gian địa lý và phân tích GIS bằng Python. Kiến thức cơ bản về ánh xạ và phân tích kỹ thuật số bằng Python hoặc các ngôn ngữ kịch bản khác sẽ hữu ích

Với danh sách phần cứng và phần mềm sau đây, bạn có thể chạy tất cả các tệp mã có trong sách [Chương 01-10]

Danh sách phần mềm và phần cứng

Chúng tôi cũng cung cấp tệp PDF có hình ảnh màu của ảnh chụp màn hình/sơ đồ được sử dụng trong cuốn sách này. Nhấn vào đây để tải về nó

Những sản phẩm liên quan

• Làm chủ phát triển không gian địa lý với QGIS 3. x - Phiên bản thứ ba [Gói] [Amazon]

• Tìm hiểu QGIS - Phiên bản thứ tư [Packt] [Amazon]

Làm quen với tác giả

Joel Lawhead là Chuyên gia Quản lý Dự án được PMI chứng nhận, Chuyên gia GIS được chứng nhận và Giám đốc Thông tin của NVision Solutions Inc. , một công ty từng đoạt giải thưởng chuyên về tích hợp công nghệ không gian địa lý và kỹ thuật cảm biến cho NASA, FEMA, NOAA, Hải quân Hoa Kỳ và nhiều tổ chức thương mại và phi lợi nhuận khác. Joel bắt đầu sử dụng Python vào năm 1997 và bắt đầu kết hợp nó với phát triển phần mềm không gian địa lý vào năm 2000. Ông là tác giả của nhiều ấn bản của Học phân tích không gian địa lý với Python và Sách dạy lập trình Python của QGIS, cả hai đều từ Packt. Anh ấy cũng là nhà phát triển của Thư viện Shapefile Python [PyShp] nguồn mở và duy trì một blog kỹ thuật không gian địa lý, GeospatialPython và nguồn cấp dữ liệu Twitter, @SpatialPython