Hatena Blog Tags
はてなブログ トップ
geopandas
このタグでブログを書く
言葉の解説
ネットで話題
関連ブログ

geopandas

このタグの解説についてこの解説文は、すでに終了したサービス「はてなキーワード」内で有志のユーザーが作成・編集した内容に基づいています。その正確性や網羅性をはてなが保証するものではありません。問題のある記述を発見した場合には、お問い合わせフォームよりご連絡ください。
趣味で計算流砂水理 Computational Sediment Hydraulics for Fun Learning •1ヶ月前

PythonでのGeoPackage取り扱い入門

GISのデータ形式として主流になりつつあるGeoPackageについて、Pythonでの取り扱う方法に関するメモです。 GeoPackageとは（Copilot） 参考資料 PythonでGeoPackageで取り扱うためのライブラリ サンプルデータ GeoPackageへの書き込み GeoPackageからの読み込み layer名リストを取得 layer名を指定して読み込み 応用編：zip形式のGeoPackageファイルから直接読み込み 参考サイト GitHub GeoPackageとは（Copilot） オープンフォーマット: 地理空間情報を格納するためのオープンスタンダードです。 SQ…

#Python#GeoPackage

ネットで話題

もっと見る
277ブックマーク地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~ | 宙畑sorabatake.jp
99ブックマーク地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ | 宙畑sorabatake.jp
79ブックマークPython geopandas + Bokeh で地理情報をプロットしたい - StatsFragmentssinhrks.hatenablog.com
7ブックマークGeoPandas 1.0.1 — GeoPandas 1.0.1+0.g747d66e.dirty documentationGeoPandas 1.0.1# GeoPandas is an open source project to make working with geospatial data in python easier. GeoPandas extends the datatypes used by pandas to allow spatial operations on geometric types. Geometric operations are performed by shapely. Geopandas further depends on pyogrio for file a...geopandas.org
7ブックマーク900万レコードを20秒で空間結合しちゃうGISデータの分散処理基盤「dask-geopandas」で効率よくデータ処理しよう！ - Qiitaqiita.com
6ブックマークGeospatial Operations at Scale with Dask and Geopandastowardsdatascience.com
5ブックマークGoogle ColabでPythonの位置情報を扱えるライブラリGeoPandasが最初から入るようになった話 - Qiitaqiita.com
5ブックマークBigQuery GIS/GeoPandasを使ってお手軽にIPアドレスで地理空間分析を行う「Wikipediaはどこから編集されている？」 - フリーランチ食べたいikedaosushi.hatenablog.com
5ブックマークgeopandasの使い方をマスターしよう　～Shapeファイルの読込・作成、GeoDataFrameの扱い方まで～ - GIS奮闘記www.gis-py.com

関連ブログ

からっぽのしょこ•2ヶ月前

『空間データサイエンス入門』のノート：記事一覧

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門 ――地域の特徴を発見する方法――』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事は、各節の内容のリンクページです。 「導出編」「実装編」「可視化編」の三部構成でモデルやアルゴリズムの理解を目指します。「導出編」では、モデルの定義式からパラメータの計算式などを導くことで、より詳細に数式を使って解説します。「実装編」では、定義式や計算式などを組んで再現することで、数式との対応をプログラミングを使って解説します。「可視化編」では、推定結果や計算を図にすることで、数式とプログラムの意図…

#空間分析#Python#geopandas
ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ•2年前

【Python】新潟県に一番似ている国は○○？各都道府県に似た形の国を調べてみた

はじめに この記事はNTTドコモアドベントカレンダーの4日目の記事です。 こんにちは、NTTドコモサービスイノベーション部の福島です。 こちらの日本地図、おかしなところがあります。気づきますでしょうか。正解は少し下にあります。 話は変わりますが、以前テレビを見ていると「日本地図の四国をオーストラリアに変えても気づかないのでは？」という検証をやっていました。 また、パスタが名物の群馬県高崎市の特集番組では、市の形もパスタの本場のイタリアと似ているというトリビアが紹介されていました。 名前は知っていても国の形までは知らない国って結構あるな、各都道府県の形に似ている国って知らないだけで実はあるんじゃ…

#Python#geopandas#Geographical Information System#OpenCV
趣味で計算流砂水理 Computational Sediment Hydraulics for Fun Learning •2年前

pythonで地域メッシュごとのポリゴンデータからGeoTIFFを作成する：国土数値情報平年メッシュデータを例に

TL;DR 地域メッシュポリゴンデータからGeoTIFFを作る手順を解説 pythonのrioxarrayを使うと簡単 テストケースで作成した平均年間雨量のデータが興味深い。 結果だけ参照されたい方は「 国土数値情報：平均年間雨量メッシュデータ」まで読み飛ばして下さい。 モチベーション 地域メッシュとは？ 元shapefileファイルのデータ構造 GeoTIFF用二次元配列の作成 メッシュセンターの緯度経度の設定 GeoTIFFの作成 GeoTIFFの結合 VRTの作成 1つのGeoTIFFを作成 国土数値情報：平均年間雨量メッシュデータ GitHub モチベーション 国土数値情報 | 平年値…

#気象庁#地域メッシュ#geopandas#rioxarray
オレとChatGPT•24日前

妥協版 Google Colab ローカルランタイム

AI Chat に課金をしているので、サブスクが多くなりすぎたので、Google Colab Pro を解約しました。Google Colab のインターフェースは便利な事も多いので、 今後はローカルランタイムを使っていこうと思い、ChatGPT に次のような質問をしました。 オレ Google colab をローカルランタイム(Windows WSL) で使用しています。(Python 3.12.3) venv 環境を使い pip install jupyter で Jupyter Notebook をインストールし jupyter notebook --NotebookApp.allow_…

からっぽのしょこ•2ヶ月前

【Python】2.3：空間ラグの可視化【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、空間ラグについて、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 2.3 空間ラグの可視化 空間ラグの数式表現 空間ラグの実装 データの読込 空間ラグの計算 空間ラグの図 隣接関係とSLの関係 参考文献 おわりに 2.3 空間ラグの可視化 空間ラグ(SL・spatial lag)を図で確認します。 SLの計算については「【Python】2.3：空間ラグの実装【空間デ…

からっぽのしょこ•2ヶ月前

【Python】2.4：空間的自己相関(Local Moran's I)の可視化【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、ローカル・モランのIについて、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 2.4 空間的自己相関(Local Moran's I)の可視化 ローカル・モランのIの数式表現 ローカル・モランのIの実装 データの読込 ローカル・モランのIの計算 ローカル・モランのIの図 隣接関係とLMIの関係 参考文献 お…

からっぽのしょこ•2ヶ月前

【Python】2.3：空間的自己相関(Global Moran's I)の可視化【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、グローバル・モランのIについて、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 2.3 空間的自己相関(Global Moran's I)の可視化 グローバル・モランのIの数式表現 グローバル・モランのIの実装 データの読込 グローバル・モランのIの計算 グローバル・モランのIの図 隣接関係とGMIの関係 …

からっぽのしょこ•2ヶ月前

【Python】2.2：空間重み行列の可視化【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、空間重み行列について、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 2.2 空間重み行列の可視化 空間重み行列の数式表現 データの読込 空間重み行列の作成 空間重み行列の図 参考文献 おわりに 2.2 空間重み行列の可視化 空間重み行列(spatial weight matrix)を数式とプログラムや図で…

からっぽのしょこ•2ヶ月前

【Python】2.1：空間隣接行列の可視化【空間データサイエンス入門のノート】

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、空間隣接行列について、図を使って解説します。 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 2.1 空間隣接行列の可視化 空間隣接行列の数式表現 データの読込 空間隣接行列の作成 空間隣接行列の図 参考文献 おわりに 2.1 空間隣接行列の可視化 空間隣接行列(spatial adjacency matrix)を数式とプログラムや図で確認します。 利用するライブラリを読み込みます。 # …

Worries.com•3ヶ月前

不動産テックの最前線：トグルホールディングスが描くデータサイエンティストの未来

※ 掲載内容は寄稿日現在の情報です。現在も本記事の職種が同条件で募集されているかどうかは要確認 はじめに トグルホールディングス株式会社は、不動産×ITの革新的なアプリ「toggle sketch」を開発・運営する企業です。今回は同社が募集しているデータサイエンティスト・アナリストの仕事内容を通じて、不動産テック業界の最新トレンドと、データサイエンティストのキャリアについて深掘りしていきます。 不動産テック業界の現状と将来性 不動産業界はこれまで、デジタル化の波に乗り遅れていると言われてきました。しかし近年、AIやビッグデータを活用した「不動産テック」が急速に発展しています。この分野では、土地…

趣味で計算流砂水理 Computational Sediment Hydraulics for Fun Learning •5ヶ月前

備忘録：FlatGeobuf（.fgb）について-GISベクターデータの高圧縮ファイル形式

GISベクターデータは、GeoJSONで取り扱うことが多いですが、容量が大きくなりすぎるので問題になります。GeoJSONの代替として有力なFlatGeobufについて関連記事を列挙しています。 この数年でかなり普及の進んだGeoJSONですが、データ量が増えるとどうしても重くなりファイルサイズも肥大化するため扱いにくくなっていきます。 そこでGeoJSONの良さ(可搬性)を残しつつ、シリアライズ(バイナリ化)することで巨大なデータも扱いやすくしようという試みが行われてきました。 引用元 gunmagisgeek.com FlatGeobufとは FlatBuffers: FlatBuffer…

趣味で計算流砂水理 Computational Sediment Hydraulics for Fun Learning •6ヶ月前

修正版：Pythonで写真からExif情報を抽出する

本記事のソースコードはGistでも公開しています． gist9edf8ff48c8a64351994141b51d0bb9d 導入 修正したプログラム 応用編：フォルダ内の全JPGファイルのEXIF情報を取得し，geojson形式で出力 おまけ：QGISに写真付きで表示する 参考サイト Gist 導入 news.mynavi.jp 基本的に上記サイトのままですが， Pillow==7.2.0以降では仕様変更に伴い，元のままだと動かないので一部修正しました． 仕様変更:公式 7.2.0 - Pillow (PIL Fork) 10.3.0 documentation 仕様変更:参考サイト Pil…

Yuta NakataのBlog•6ヶ月前

【爆速】pythonを使って、ポリゴンデータから地点データを取得する方法

はじめに ベクトルデータからデータを切り出す方法は以前、こちらでも紹介しました。 www.yuta-nakata.net 今回は、より高速に・Tipsも交えて追加の内容があるのでご紹介します。 結論 import pandas as pd import shapely # 取得したい緯度・経度 lon = 135 lat = 35 # 抽出した元データを読み込む df = pd.read_csv("dataset.csv") tree = shapely.STRtree(shapely.from_wkt(df['geometry'].astype(str)).to_numpy()) res =…

yousanのメモ•7ヶ月前

LayerDiffusionをGoogle Colobで動かす

初めに 環境 準備 実行 備考 初めに 背景を透過できる画像生成ができるLayerDiffusionが出てきたので触っていきます。今回はColob版が公開されていたのでこちらでやっていきます LayerDiffusion 能用了！作者更新了 README ，Forge 版已优先支持了基础的图像生成和图层功能，但是图生图部分尚未完成（作者说一周内），并且给出了详细的说明和示例，还给了一段演示预览视频，我特意从项目中摘了出来视频来源与项目地址：https://t.co/3Qr77jmhKx模型：https://t.co/k0AxuECXjZ pic.twitter.com/VMbbumUbXB— …

プログラムでおかえしできるかな•8ヶ月前

GeoPandasで色分け地図を作成【Python】

Python の GeoPandas パッケージを使用した色分け地図の作成方法を紹介します。 ライブラリの使い方やデータの作成方法などをソースコードも添えて説明をします。 感染症の定点当たりの患者数の色分け地図を題材にしています。 新型コロナとインフルエンザの患者数の違いを地図で比較できます。