关注你去过的城市
城市如何及为什么成为目前的样子，
重点观察有机模式、网络、图形式城市、壮丽风格以及城市天际线等一些主题，从中解释城市模式蕴藏的秩序
隐藏在地名下的不同城市
Hidden Patterns in Street Names: a Data Science Story
the country’s social, political and lived contexts
street names and their patterns.
###evidence概念：
《地名管理条例》《地名管理条例实施细则》
《关于开展第二次全国地名普查的通知》
《关于进一步整理不规范地名的通知》
“大、洋、怪、重”等违反地名命名技术规范的地名
命名机构 “地名委员会”或者“地名办公室”的机构
里，居也，从田从土。说明“里”有以前居住单位的意思
01.时代特色的： 胜利 建设 和平
“工业路”排名首位，另外还有文化路、人民路、和平路、光明路、复兴路、朝阳路、胜利路、自强路
02.美好愿望，比如说永兴街（希望街道永远兴旺）
03.跟“水”有关的有：海、湖、江、河、涌、滘、潮、湾、港、溪、滨、洲、浦、洋、潭、沟、池等，
04.跟“山、地”等有关的有：岭、峰、山、田、泉、坪、埔、堤、坑、坝、屯。
05.植物：包含“林、梅、竹、杨、柳、莲、桃、李、杏、棉”等字的路名。
06.儒释道特色的路名
政治-经济-文化-宗教-历史-生态
承载着历史传统和人文情怀，也同建设规划、测绘地理信息、公共安全和国家安全等现代化建设方面
数据源：
Open Street Map data
结构化
road network
the roads and streets of the country are named
road type ： 道路类型 公路按公路行政等级分为国道，省道，县道，乡道，村道和专用公路六个等级
Street Types：街区类型 residential Living
Neighborhoods :社区
area
Bus
subway
台、站、港、场 城镇街道的名称、楼宇的名称
osm_id code fclass name geometry
有一个geometry列，用来保存几何信息(或GeoJSON要素)
osm_id code fclass name geometry
geometry：空间数据(面积、距离、缓冲区、交叉点......)
MULTIPOLYGON POLYGON LINESTRING POINT
fclass：道路等级；
name：道路名称：
ref：道路编号；oneway：单双线通行情况；
maxspeed：最高通行速度；bridge：桥梁，T是桥梁，F不是桥梁；
tunnel：隧道，T是隧道，F不是隧道。
工具
•fiona[1]：基于ogr的封装，提供了更简洁的API
•pyshp[2]：纯python实现的shape文件处理库，支持shp，shx和dbf文件的读写•ogr ：gdal中的用于处理边界文件的模块•
geopandas[3]：基于 fiona 进行了封装 也有两种数据类型：
GeoSeries
GeoDataFrame
而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具
PostGIS作为postgresql针对地理空间数据的拓展功能，可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据，以及开展空间数据分析，
geopandas安装
需要先安装其依赖包：gdal、Shapely、Fiona、pyproj
pip install numpy -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install pandas -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install shapely -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install wheel -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install pipwin -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pipwin install gdal
pip install geopandas -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
bbox过滤允许我们在 read_file() 中传入一个边界框作为参数 bbox ，
bbox=(118, 31, 119, 32)
格式为 (左下角x, 左下角 y, 右上角x, 右上角y)
mask=geometry.Polygon([(100, 20), (110, 30), (120, 20)]))
使用示例
pandas, seaborn and a mapping library called contextily for prettier maps
hand-label about half of the dataframe’s rows
import pandas as pd
import geopandas
import matplotlib.pyplot as plt
#显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
#显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)
#world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
# C:\Users\tt\Desktop\data_road
file_path = r"C:\Users\tt\Downloads\china-latest-free.shp\gis_osm_railways_free_1.shx"
print(file_path)
road = geopandas.read_file(file_path,bbox=(117, 31, 120, 32) )
print(type(road),road.head(),road.tail(),road.sample() )
print(road["name"].drop_duplicates() )
参考
https://anvaka.github.io/city-roads/
https://blog.csdn.net/qq_38017966/article/details/123160325
从高德地图获取该城市的行政区域边界经纬度
https://www.openstreetmap.org/
邮编网获取该城市各区县的街道名或地址
开放式街道地图（OpenStreetMap） https://github.com/openstreetmap/
https://www.xihe-energy.com/
全国地理信息资源目录服务系统 https://www.webmap.cn/main.do?method=index
https://www.casdc.cn/
OpenStreetMap网址提供的第三方网站下载Osm的一种方法。OSM数据在国家边界数据方面非常不准确-不用其数据
OpenStreetMap官网：https://www.openstreetmap.org
Geofabrik Downloads官网：https://download.geofabrik.de/
浙公网安备 33010602011771号