Urban-Spatial-Data-Analysis-Notebook
本笔记持续更新中...
本仓库是个人城市空间数据分析的学习笔记合集，整理成系统性专栏，旨在：
- 🔍 系统学习：从 Python 基础到高级空间数据分析的完整学习路径
- 📊 实践驱动：通过真实案例掌握城市数据分析方法和工具
- 🛠️ 工程实践：包含完整的数据获取、处理、分析和可视化流程
- 📝 知识沉淀：方便自己查漏补缺，也希望能帮助其他学习者
本仓库也是 我的博客 中城市空间数据分析相关文章的代码仓库。如果你对相关内容感兴趣，欢迎访问博客获取更详细的说明和背景知识。
- Python 语言介绍与特点
- 城市空间分析的 Python 技术栈介绍
- 最新技术发展趋势
- Python 基础语法和核心概念
- 面向对象编程实践
- 常用数据处理库介绍
🗺️ 4. 空间数据分析
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- 2.4 亿条共享单车数据获取与 PostGIS 分析流水线
- 异步高并发数据获取系统
- TimescaleDB 时序数据库优化
- 完整的 ETL 数据处理流程
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专题系列：
- 出租车 GPS 数据分析
- 地铁 IC 刷卡数据城市轨道交通客流分析
- 共享单车轨道站点衔接需求分析（上海案例）
- 公交 GPS 数据城市公交运行状况分析
- TransBigData 交通时空大数据处理工具
- ArcPy 脚本开发实践
- 地理数据处理自动化
- 制图模块应用
🏘️ 其他案例
- 上海路网聚合分析
- 旅行规划问题求解
- 城市空间分析综合案例
🤖 5. 机器学习
- 空间数据机器学习应用
- 预测模型构建
- 模式识别与分类
- Python 3.8+ - 主要编程语言
- Jupyter Notebook - 交互式分析环境
- PostgreSQL + PostGIS - 空间数据库
- TimescaleDB - 时序数据处理
- 数据处理: pandas, numpy, geopandas
- 空间分析: shapely, pyproj, fiona
- 可视化: matplotlib, folium, plotly
- 异步处理: aiohttp, asyncio
- 数据库: psycopg3, sqlalchemy
- Python 3.8 或更高版本
- PostgreSQL 数据库（可选，用于大规模数据处理）
- Jupyter Notebook 或 JupyterLab
# 克隆仓库
git clone https://github.com/renhai-lab/Urban-Spatial-Data-Analysis-Notebook.git
cd Urban-Spatial-Data-Analysis-Notebook
# 安装基础依赖
pip install jupyter pandas geopandas matplotlib folium
# 安装特定项目依赖（以深圳共享单车项目为例）
cd "4-空间数据分析/4.1-交通大数据分析/深圳共享单车数据分析"
pip install -r requirements.txt # 如果存在# 启动 Jupyter Notebook
jupyter notebook
# 或启动 JupyterLab
jupyter lab- 从 1. 导言 开始了解 Python 在城市分析中的应用
- 学习 2. Python 入门 掌握基础语法
- 尝试 其他案例 中的简单分析项目
- 深入 4.1 交通大数据分析 的专题项目
- 学习 深圳共享单车数据分析 的完整工程实践
- 探索 5. 机器学习 在空间数据中的应用
欢迎贡献！你可以通过以下方式参与：
- 🐛 报告问题或提出改进建议
- 📝 完善文档和注释
- 💡 分享新的分析案例
- 🔧 优化代码实现
请查看各子项目的 README 文件获取具体的贡献指南。
本项目采用 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License 许可证。
这意味着你可以：
- ✅ 自由分享和改编内容
- ✅ 用于商业目的
- ✅ 基于此创建衍生作品
前提是：
- 📝 标明原作者和来源
- 🔄 以相同许可证分享衍生作品
- 💻 博客: renhai.online
- 📧 邮箱: 通过 GitHub Issues 联系
- 🐙 GitHub: @renhai-lab
感谢所有为开源地理空间数据分析工具做出贡献的开发者和研究者，特别是：
- GDAL/OGR 开发团队
- PostGIS 和 PostgreSQL 社区
- Python 地理空间数据分析生态系统的维护者们
如果这个项目对你有帮助，请考虑给它一个 ⭐️！