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上一版是直接用了起始位置 + 运输量，代码在这：
基于距离矩阵的OD图
但是我们还希望加入交通运输轨迹，代码如下：
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import pandas as pd
import pickle
import seaborn as sns

trans_2014 = r"coal_transport2014"
geo_data_file = r"Distance_matrix"
transport_matrix = r"coal_trasport2014.xlsx"
mines = "node_mine_pair.xlsx"
power_plants = "node_power_pair.xlsx"
file = r"Results.xlsx"
transport_route_path = os.path.join(path, trans_2014, geo_data_file)
transport_quantity_path = os.path.join(path, trans_2014, transport_matrix)

#读取运输轨迹的pickle文件
os.chdir(transport_route_path)
gdf_file_list = os.listdir(transport_route_path)
with open(gdf_file_list[i], "rb") as file:
return transport_gdf

#读取运输量的二维矩阵图
return trans_mat

def gdf_concat(transport_route_path, transport_quantity_path, i):
gdf_file_list = os.listdir(transport_route_path)
transport_quan_pp = transport_quantity_df[int(gdf_file_list[i][:6])]
transport_quan_pp.index
)
transport_df = pd.concat([transport_route_gdf, transport_quan_pp], axis=1)
transport_df_route = transport_df[transport_df.iloc[:, -1] != 0]
return transport_df_route

def gdf_total(transport_route_path, transport_quantity_path, pp_numbers):
#读取每个起止位置的运输量
ls = []
for i in range(pp_numbers):
transport_df_route = gdf_concat(
transport_route_path, transport_quantity_path, i
)
ls.append(transport_df_route)
gdf_total = pd.concat(ls)
gdf_total.crs = "epsg:32643"
gdf_total = gdf_total.to_crs("epsg:4326")
return gdf_total

def CHN_map(map_path):
# 读取中国行政区域地图

def map_draw(
transport_route_path, transport_quantity_path, pp_numbers, map_path=map_path
):
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 16))
plt.axis("off")
plt.setp(ax.get_yticklabels(), visible=False)
plt.setp(ax.get_xticklabels(), visible=False)
plt.xlim((90, 140))
plt.ylim((30, 50))

world.to_crs(epsg=4326)
world.plot(ax=ax, color="black", edgecolor="black")

transport_gdf = gdf_total(transport_route_path, transport_quantity_path, pp_numbers)
transport_gdf.plot(ax=ax)

map_draw(
transport_route_path, transport_quantity_path, len(os.listdir(transport_route_path))
)

效果图如下：

有不明白的可以私信联系我交流。


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• 基于运输轨迹的图 同时考虑了距离矩阵、运输轨迹、运输量做了图 from matplotlib import rcParams from shapely.geometry import LineString from shapely.geometry import Point from shapely.ops import shared_...
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unpack 二维距离矩阵为OD数据结构
基于运输轨迹的图
同时考虑了距离矩阵、运输轨迹、运输量做了图
from matplotlib import rcParams
from shapely.geometry import LineString
from shapely.geometry import Point
from shapely.ops import shared_paths

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import pandas as pd
import pickle
import seaborn as sns

def CHN_map(map_path):

def map_draw(transport_gdf, power_plant_path, map_path=map_path):

fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 16))
plt.axis("off")   #隐藏横纵坐标轴
plt.setp(ax.get_yticklabels(), visible=False)
plt.setp(ax.get_xticklabels(), visible=False)
plt.xlim((110, 125))          #设置经度范围
plt.ylim((32, 42))			#设置纬度范围

ax=ax, color=(0.95, 0.95, 0.95), edgecolor=(0.90, 0.92, 0.91), linewidth=2.5
)        #利用rgba值设置地图颜色
transport_gdf.plot(
column=np.log(transport_gdf.iloc[:, -1]),
ax=ax,
cmap="GnBu",
linewidth=transport_gdf.iloc[:, -1] / 100000,
)    #transport_gdf是运输轨迹的GeoDataFrame数据
mine = gpd.GeoDataFrame(
[
Point(list(transport_gdf.geometry.iloc[i].coords)[0])
for i in range(len(transport_gdf.geometry))
],
columns=["geometry"],
)    #transport_gdf的起始端点是煤矿位置
power_plant = gpd.GeoDataFrame(
[
Point(list(transport_gdf.geometry.iloc[i].coords)[-1])
for i in range(len(transport_gdf.geometry))
],
columns=["geometry"],
) #transport_gdf中linestring的末端点是电厂位置
mine.plot(
ax=ax,
facecolors="none",
edgecolors=(0.24, 0.65, 0.35),
marker="^",  #煤矿点标记形状
linewidth=2,
markersize=200,   #煤矿点标记大小
alpha=0.5,
)
power_plant.plot(
ax=ax,
facecolors="none",
edgecolors="r",
marker="o",
linewidth=2,
markersize=200,
alpha=0.5,
)
return fig

图最后的样子大概是这样。

之前想做的transport sankey图最后还是没能找到，求指点。

这是arcgis社区up的一张图。我还没找到python包实现相应的功能。。
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专注于分享利用python科研的技巧，欢迎一起交流、学习、合作。
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• 方向明确 地理空间大数据应用研究 3S技术结合人工智能分析 目的与意义 1、社会行为研究： 通过多维大数据空间分析，挖掘出潜在居民出行信息，判断出行场景，分析出行行为规律和不同人群的出行习惯，...1、将python
方向明确
地理空间大数据应用研究
3S技术结合人工智能分析
目的与意义
1、社会行为研究：
通过多维大数据空间分析，挖掘出潜在居民出行信息，判断出行场景，分析出行行为规律和不同人群的出行习惯，进而可以为选址或者规划部门提供技术支持。
1、交通规划方面：
通过深度学习算法完成出行方式识别，为基于位置服务、交通规划、智能交通管理、交通决策等方面提供数据及有效决策支持。
OD空间分析
提取OD点数据并生成OD线，对其进行查询统计与空间分析；使用OD矩阵生成网络图和OD图进一步分析。
具体步骤
1、将python处理得到csv数据转为带投影的shp数据完成空间分析
2、对映射后OD数据分级渲染
3、生成OD线
4、生成OD网络
原始数据：

处理后的数据：

将原始数据处理成OD形式
#coding=utf-8
import sys

import pandas as pd

sys.path.append(r"lib")
import csv

def writeCSV(relate_record, src):
with open(src, 'a', newline='\n') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
for row in relate_record:
try:
writer.writerow(row)
except Exception as e:
print(e)
print(row)

def mergeData(df3,file):
# cards = pd.read_csv(save + file, usecols=[0],names=['id'])['id'].tolist()
df3 = df3.groupby('id')
for name, df4 in df3:
# if name not in cards:
i = 0
one = []
while i < df4.shape[0] - 1:
typeS = df4.iat[i, 5]
typeE = df4.iat[i+1, 5]
if typeS == 'S' and typeE == 'T':
left = df4.iloc[i].tolist()
right = df4.iloc[i + 1].tolist()
left[len(left):len(left)] = right
one.append(left)
i += 2
else:
i += 1
writeCSV(one,'viaOD1.csv')

# df = df[df.type.isin(['S', 'T'])]
# df['longitude'] = df['longitude'].map(lambda x: int(x/1000))
mergeData(df, 'labels.csv')
tmp_lst = []
with open('viaOD1.csv', 'r') as f:
tmp_lst.append(row)
df = pd.DataFrame(tmp_lst[1:], columns=tmp_lst[0])
df.columns = ['Numo', 'OLAT', 'OLON', 'OTime', 'OSpeed', 'OType', 'OTrans', 'OName1', 'OName2','Numd','DLAT', 'DLON',
'DTime', 'DSpeed', 'DType', 'DTrans', 'DName1', 'DName2']
df.to_csv('viaod2.csv')
cols=['TripID']+list(df1.columns)
df1.index +=1
df1['TripID']=df1.index
df2=df1[cols]
df2.to_csv('BJOD.csv')

data=pd.read_csv('BJOD.csv',usecols=['TripID','Numo', 'OLAT', 'OLON', 'OTime', 'OSpeed', 'OType', 'OTrans', 'OName1', 'OName2'])
data.to_csv('O.csv')
data2=pd.read_csv('BJOD.csv',usecols=['TripID','Numd','DLAT', 'DLON','DTime', 'DSpeed', 'DType', 'DTrans', 'DName1', 'DName2'])
data2.to_csv('D.csv')

按街道和区分组和连接OD
import csv

import pandas as pd

tmp_lst = []
with open('BJOD.csv', 'r') as f:
tmp_lst.append(row)
df = pd.DataFrame(tmp_lst[1:], columns=tmp_lst[0])

OD_RESULT = df.groupby(['OName1', 'DName1']).count()['TripID'].reset_index()
OD_RESULT.columns = ['Source', 'Target', 'weight']
OD_RESULT = OD_RESULT[OD_RESULT['weight'] > 0].reset_index(drop=True)
OD_RESULT = OD_RESULT.sort_values(by='weight').reset_index(drop=True)
OD_RESULT.to_csv('GroupOD1.csv')

'''
根据行政区分组
'''
OD_RESULT2 = df.groupby(['OName2', 'DName2']).count()['TripID'].reset_index()
OD_RESULT2.columns = ['Source', 'Target', 'weight']
OD_RESULT2 = OD_RESULT2[OD_RESULT2['weight'] > 0].reset_index(drop=True)
OD_RESULT2 = OD_RESULT2.sort_values(by='weight').reset_index(drop=True)
OD_RESULT2.to_csv('GroupOD2.csv')

'''
将街区单元经纬度groupOD1相连接
'''
tmp_lst = []
tmp_lst.append(row)
Union_Location = pd.DataFrame(tmp_lst[1:], columns=tmp_lst[0])
Union_Location.columns = ['Source', 'SLng', 'SLat']
OD_RESULT_LATLON = OD_RESULT.merge(Union_Location, on='Source')
Union_Location.columns = ['Target', 'TLng', 'TLat']
OD_RESULT_LATLON = OD_RESULT_LATLON.merge(Union_Location, on='Target')
OD_RESULT_LATLON.to_csv('OD_LATLON1.csv')

'''
将行政区经纬度groupOD2相连接
'''
tmp_lst = []
with open('area.csv', 'r') as f:
tmp_lst.append(row)
Union_Location = pd.DataFrame(tmp_lst[1:], columns=tmp_lst[0])
Union_Location.columns = ['Source', 'SLng', 'SLat']
OD_RESULT_LATLON2 = OD_RESULT2.merge(Union_Location, on='Source')
Union_Location.columns = ['Target', 'TLng', 'TLat']
OD_RESULT_LATLON2 = OD_RESULT_LATLON2.merge(Union_Location, on='Target')
OD_RESULT_LATLON2.to_csv('OD_LATLON2.csv')

北京各个区的OD效果图

北京各个街道的OD效果图

如果比较急的话请打开我其他文章获得我的qq


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绘制一条蟒蛇

这是一个对标准库的应用,截图来源于中国大学mooc北京交通大学的python教程

在python中，使用import 保留字：
1. 画布的位置
2. 画笔设置
3. 运动轨迹
4. 运动方向
5. 循环画图
库函数的引用
#1.
import <库名>
<库名>.<函数名>(<函数参数>)

#2.也可以改成 from turle import *
setup(650,350,200,200)#省略掉了前面的turtle
penup()

#3.使用Import和as(避免保留字的冲突）
import turtle as H
H.setup(650,350)


#pythonDraw.py
import turtle
turtle.setup(650,350,200,200)#画布空间
turtle.penup()
turtle.fd(-250)
turtle.pendown()
turtle.pensize(25)
turtle.pencolor("green")
turtle.seth(-40)
for i in range(4):
turtle.circle(40,80)
turtle.circle(-40,80)
turtle.circle(40,80/2)
turtle.fd(40)
turtle.circle(16,180)
turtle.fd(40*2/3)
turtle.done()

窗体位置
turtle.setup(width,height,startx,starty)


后两个参数是相对左上角的位置
画笔控制
画笔设置一直有效，直至下次重新设置
penup()
pendown()
pencolor()
pensize()

海龟运动
轨迹
turtle,circle(r,extent=None)#画圈
turtle.fd(d)#向前
turtle.seth(angle)#改变方向

r：圆心在turtle左侧r距离的位置,extent:绘制角度，默认是360°整圆

import turtle
turtle.goto(100,100)

方向

循环画图
for i in range(<次数>）
语句



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