地理学

Geographic Data Science with Python

Sergio J. Rey; Dani Arribas-Bel; Levi J. Wolf

英文原名: Geographic Data Science with Python

以Python连接空间权重、制图与自相关的免费地理数据科学教材,帮助读者在可复现分析中理解邻近关系、地理尺度与空间模式。

需要的基础

需要基础Python、数据表和描述统计。接触GIS或地理学有帮助;后半建模前应复习回归,并学会使用可复现笔记本环境。

版次
1
出版年份
2023
难度等级
中级
学术层次
本科
geographic data sciencePythonspatial autocorrelationPySAL

01 / 导读

导读

空间分析:先定义连接关系与坐标框架

比较免费计算教材、GIS科学基础与空间分析参考,用原创边界点连接及局部坐标变式,检验匹配行、唯一对象与归属规则。

学习计划与例题由 University Reading List 编辑整理。

适合谁

适合增加计算分析能力的地理学学生,以及需要认真处理空间关系的数据科学读者。可用于编程和统计入门之后的本科项目。

需要的基础

需要基础Python、数据表和描述统计。接触GIS或地理学有帮助;后半建模前应复习回归,并学会使用可复现笔记本环境。

覆盖内容

从空间思考、数据和权重进入探索分析,再到不平等动态、区域划分、回归与特征工程。Python例子让读者检视邻居定义怎样影响结果。

如何使用

先用小数据和可逐项查看的地图,比较两种合理的空间权重。复现例子后再换自己的数据,在笔记本保留预处理决定。检测到聚集后继续调查,不把统计模式当作社会原因。

版本与来源

选定2023年第一版平装本,ISBN为9781032445953,依据出版社目录核对。作者提供免费更新版;网页标题页显示2020,出版社则把所选纸本列为2023。已读主页、计算工具讨论及目录,软件和章节编号可能随网页呈现改变。 出版社或作者书目 官方在线资源

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