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Osmnx项目演示:运用Python Osmnx库解析城市道路网络并进行可视化展现-源码

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简介:
本段视频通过Python的Osmnx库详细讲解了如何解析和获取特定城市的道路网络数据,并对其进行有效的可视化展示,附带源代码分享。 OsmnxProjectDemo复杂网络与社会网络分析大作业利用Python的开源第三方库Osmnx,结合旧金山的出租车轨迹数据集和旧金山的道路网络进行了一些分析,并将结果可视化出来。 注意:第一次运行此代码时,请替换程序中的注释以去掉出租车轨迹数据集。该数据集保存在cabspottingdata文件夹中。每个txt文件(除去一个记录了所有车编号的txt文件)表示车辆移动轨迹,文件名即为车辆唯一标记编号,每行数据各列分别表示:纬度|经度|是否载客(“0”表示空车状态,“1”表示载客状态)。

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  • CSA-Streetmap: 利Simpy、OSMnx及Leaflet.js在Python环境中实物流模拟
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    CSA-Streetmap是一款基于Python环境开发的城市物流网络模拟工具,结合了SimPy、OSMnx和Leaflet.js等库,用于分析与优化街道级别的配送路径。 在现代城市物流规划中,高效且精准的网络设计至关重要。为了实现这一目标,开发者与研究者常利用多种工具进行模拟优化。本段落将深入探讨如何结合Python环境中的Simpy、OSMnx及Leaflet.js这三大利器构建动态的城市物流网络仿真系统。 Simpy是一个强大的过程建模框架,特别适合用于模拟具有并发行为的复杂系统如城市物流网络。它支持事件驱动的模拟,允许我们定义并控制物流过程中各步骤的时间顺序,例如货物分拣、装载、运输和交付等。通过Simpy可以精确地模拟出物流中的等待时间、运输时间和资源分配情况。 OSMnx是专为处理OpenStreetMap(OSM)数据设计的Python库。它方便下载、操作分析及可视化全球街道网络信息,在城市物流仿真中,该工具能帮助获取真实的道路网数据如街长、方向和交通规则等,确保模型现实性。通过此库可快速构建城市的地理模型为路径规划提供基础。 Leaflet.js是一个轻量级的JavaScript库用于创建交互式二维地图。在项目中,它可用于展示由OSMnx生成的数据,并结合Simpy模拟结果实现物流动态动画显示。用户可在浏览器实时观察车辆路径变化,直观理解网络运行状况并支持优化决策制定。 构建仿真系统可按以下步骤进行: 1. 安装所需Python库:确保已安装了Simpy、OSMnx及Web开发相关库如Flask(服务器端应用)和geopandas(处理地理数据)。 2. 下载OpenStreetMap数据:使用OSMnx下载特定区域的街道网信息。 3. 构建物流网络模型:利用Simpy定义各组件行为规则,包括仓库、车辆及货物等。 4. 规划配送路径:运用OSMnx计算最短或最优配送路线。 5. 集成Leaflet.js:创建Web应用用该库显示地图并与Python后端通信动态更新物流状态。 6. 运行动画:启动Docker容器,运行命令`docker-compose up geo-web-animation`以启动服务器查看浏览器中的动画展示。 通过这些步骤可构建出交互式的城市物流网络仿真系统。其不仅能进行理论分析还能直观呈现过程支持实际规划决策制定。此类系统不仅适用于学术研究也对物流企业具有实用价值。
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  • Python使DjangoPM2.5空气质量数据及数据.zip
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    本资源提供了一个利用Python和Django框架对城市PM2.5空气质量数据进行收集、处理与可视化的完整项目,包括源代码和相关数据库。 Python基于Django城市PM2.5空气质量数据可视化分析源码+数据库.zip 开发环境:Pycharm + Python3.7 + Django + Echarts + Mysql 实现目标:利用已收集的北京、上海、广州、成都、沈阳等城市的PM2.5空气数据,通过Python进行数据分析并将结果保存到csv文件中。随后使用Django框架创建网站,并采用ECharts对分析结果进行图表可视化展示。
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    本资源包含基于Python的城市轨道交通数据处理、分析和可视化的完整代码集及详细文档,适用于交通规划与研究。 【资源说明】基于Python的中国城市轨道交通数据可视化分析源码+项目说明.zip 1. 该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能正常的才上传,请放心下载使用。 2. 本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用。同时也适用于初学者学习进阶,并且可以作为毕业设计项目、课程设计或作业内容,亦可用于项目初期立项演示。 3. 如果基础较好,也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能。本项目是一个基于Python的数据可视化分析的小型示例(Demo)。通过此项目可以练习使用Python数据可视化相关的强大库和模块,并且学习绘制简单的GUI界面以及连接数据库的操作,进一步加深对Python语言的理解与应用。 4. 该项目利用多线程爬虫获取了高德地图中的中国轨道交通的一些数据信息。这些权威网站提供的数据确保了完整性和可靠性。项目还进行了有趣的数据可视化分析并设计了一个查询线路和站点的GUI界面。 使用技术包括:网络编程、多线程处理、文件操作、数据库编程(SQLite)、GUI开发(Tkinter)以及数据分析。 导入的主要库与模块如下: ```python import json, requests, sqlite3, threading, tkinter as tk, pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from pyecharts import Line, Bar, Geo import numpy as np from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator import jieba import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ``` 项目整体思路: 1. 网页分析。 2. 使用多线程爬虫获取信息并保存到文件和数据库中。 3. 利用 tkinter 创建 GUI 界面,实现线路与站点的查询功能。 4. 数据可视化分析(包括控制台显示结果、生成地图图表及词云等)。 运行: - 分别在`src`文件夹中的`.py`文件上运行。