空间分析专属 Python 学习资料

空间数据分析能够帮助我们更好地理解地理空间中的模式和关系，从而为决策提供支持。例如，城市规划者可以使用空间数据分析来确定城市发展的最佳方向，环境科学家可以使用空间数据分析来评估污染的影响，而商业分析师可以使用空间数据分析来确定最佳的商业区位。

以下给大家罗列了和鲸社区（heywhale.com）中有关【空间分析Python】的学习资料

一、入门

1. Python 空间分析训练营 STDA1：认识空间数据

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课 1 | 认识空间数据类型与特征

• 数据类型

• 数据特征

• 【案例】北京市行政区划数据、路网

• 【闯关题】描述空间网络数据

课 2 | 认识空间数据类型与特征

• 矢量数据处理

• 栅格数据处理

• 网络数据处理

• 【闯关题】读取遥感数据，找出数值指标

课 3 | 空间数据可视化

• 可视化的原则与技巧

• 可视化 POI 数据

• 可视化遥感数据

• 可视化空间网络数据

• 【闯关题】修改可视化遥感数据的代码参数，对比异同

2. 地理空间数据分析基础

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课 1 | 空间数据的表示与显示

• 了解空间数据和Python处理空间数据的第三方库Geopandas

• 学会GeoSeries对象的创建，以及几何信息的管理

• 学会GeoDataFrame对象的创建，以及空间数据的简单管理

• 学会Geopandas提供的空间数据的可视化方法

课 2 | 空间数据的选择与选取

• 学会使用read_file()函数打开矢量数据，掌握自定义CSV格式的空间数据的加载方法；

• 掌握根据属性信息和几何信息两种空间数据的方法，学会用于GeoDataFrame和DataFrame数据的遍历的apply()函数；

• 了解和学会判断几何对象间关系的函数，如contain()，intersects()，within()等的使用方法；

• 掌握存储空间数据to_file()函数的使用方法。

课 3 | 空间分析（一）公园分布分析

• 掌握两种给空间数据添加属性信息的方法：使用join()连接属性，以及通过属性间的计算生成新属性

• 掌握用 dissolve()方法将多个几何对象合并为一个几何对象、用 clip()方法进行几何对象的裁切

• 了解泰森多边形的原理，用voronoi_diagram()方法生成泰森多边形

• 了解EPSG，WKT和Proj4等常用的投影表示方法，掌握crs属性、set_crs()方法和to_crs()方法，对空间数据投影进行操作

课 4 | 空间分析（二）新建公园选址

• 了解叠加分析和缓冲区分析的概念和原理

• 掌握Geopandas中，与叠加分析和缓冲区分析相关的高级方法：overlay() 方法和 buffer() 方法

• 学会建立多个约束条件，综合不同空间数据处理方法求解满足约束条件的区域

3. 空间聚类分析方法

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课 1 | 空间聚类分析基础

• 了解空间聚类分析的基本原理

• 了解空间特征的常用编码方法

• 学会常用的特征升维和降维的方法

• 学会特征间距离和相似性的计算方法

课 2 | K-均值聚类

• 了解K-均值聚类的基本原理

• 学会使用Sklearn实现K均值聚类分析

• 学会从聚类结果中得到聚类中心

• 学会对矢量数据和栅格数据在聚类前进行预处理的方法

• 学会对矢量数据和栅格数据实现K-均值聚类分析

课 3 | 层次聚类

• 了解层次聚类的基本原理

• 了解样本间和类间的距离矩阵的计算方法

• 能够根据距离矩阵画出聚类树

• 学会层次聚类在矢量和栅格数据上的应用

课 4 | 高斯混合聚类

• 了解高斯混合聚类的基本原理

• 了解后验概率在聚类中的作用

• 学会Sklearn库中高斯混合聚类的使用方法

• 学会高斯混合聚类在矢量数据和栅格数据上的应用

课 5 | 模糊聚类

• 了解模糊数学与隶属度

• 了解模糊聚类的基本原理

• 学会使用 scikit-fuzzy 库实现模糊聚类分析

• 掌握在矢量数据上完成模糊聚类分析

• 掌握在栅格数据上完成模糊聚类分析

二、【进阶】Python空间分析案例

活动教案

利用复杂网络分析传染病空间传播

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• 构建基础的 SEIR 模型

• 拓展 SEIRS 模型在社区和工作空间的应用

• 构建传染病复杂网络模型

• 模拟传染病在城市空间的传播动态

• 作业练习

新冠疫情中的空间不平等：多尺度地理加权回归

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• 背景

• 认识数据

• OlS 回归

• 地理加权回归 GWR

• 多尺度地理加权回归 MGWR

• 作业

秦岭淮河人均预期寿命的差异：时空断点分析

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• 设计思路、学习目标

• RD分析简介

• 应用python语言做RD分析

• 数据集

• RD分析流程

• 总结

• 作业：分析模拟数据集，并按照RD分析流程给出分析报告

利用复杂网络预测城市空间流量

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• 如何做好时间序列分析的自相关分析？

• 如何利用复杂网络提取特征？

• 基于SVR方法，预测城市空间流量

• 作业

优质项目

地理空间数据分析入门：GeoPandas 和 Shapely

开源地理空间系统教程 地理空间数据的可视化与分析 - Python系统教程

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