Forwarded from Запасник экономиста
Пешим ходом (2)
А теперь – к сравнениям. До Германии по доступности городской инфраструктуры дотянуться сложно, но не только для России, но и для других стран. В США пешая доступность не в приоритете, но и в Великобритании немало городков, существенно не отличающихся от российских по доступности инфраструктуры. Удивительно, но из рассмотренных стран Россия ближе всего к Японии по распределению удаленности инфраструктуры и площади городов в расчете на жителя. Китай очень неоднороден (точки слева-внизу – Гонконг и некоторые его районы, почему-то выделенные в базе отдельно; но в массе своей инфраструктура в городах Китая менее доступна, чем в России). Но везде связь доступности инфраструктуры и плотности населения в целом сохраняется.
Ограничение анализа – зависимость от OpenStreetMap, который может заполняться с разной интенсивностью и где-то быть слабо репрезентативным
А теперь – к сравнениям. До Германии по доступности городской инфраструктуры дотянуться сложно, но не только для России, но и для других стран. В США пешая доступность не в приоритете, но и в Великобритании немало городков, существенно не отличающихся от российских по доступности инфраструктуры. Удивительно, но из рассмотренных стран Россия ближе всего к Японии по распределению удаленности инфраструктуры и площади городов в расчете на жителя. Китай очень неоднороден (точки слева-внизу – Гонконг и некоторые его районы, почему-то выделенные в базе отдельно; но в массе своей инфраструктура в городах Китая менее доступна, чем в России). Но везде связь доступности инфраструктуры и плотности населения в целом сохраняется.
Ограничение анализа – зависимость от OpenStreetMap, который может заполняться с разной интенсивностью и где-то быть слабо репрезентативным
Наступило 1 ноября, а значит время #30DayMapChallenge
Тема первого дня - точки (points).
У меня технически не совсем точки, но близкое - точки Вурмана (Wurman dots). Были разработаны дизайнером Ричардом Вурманом для отображения плотности городского населения в “Urban Atlas: 20 American Cities. A Communication Study Notating Select Urban Data at a Scale of 1:48,000”.
Здесь внешняя граница ячейки показывает максимальное значение величины, а внутренний круг - долю от него. Чуть подробнее здесь https://www.esri.com/arcgis-blog/products/js-api-arcgis/mapping/reference-size-maps-bringing-back-the-60s/
На карте количество населения в Санкт-Петербурге. В качестве исходных данных использовался набор данных по плотности населения от компании Kontur https://data.humdata.org/organization/kontur
Для подготовки карты пользовалась вот этим туториалом
Делала в двух вариантах для тестирования режимов смешивания и эффекта свечения.
Тема первого дня - точки (points).
У меня технически не совсем точки, но близкое - точки Вурмана (Wurman dots). Были разработаны дизайнером Ричардом Вурманом для отображения плотности городского населения в “Urban Atlas: 20 American Cities. A Communication Study Notating Select Urban Data at a Scale of 1:48,000”.
Здесь внешняя граница ячейки показывает максимальное значение величины, а внутренний круг - долю от него. Чуть подробнее здесь https://www.esri.com/arcgis-blog/products/js-api-arcgis/mapping/reference-size-maps-bringing-back-the-60s/
На карте количество населения в Санкт-Петербурге. В качестве исходных данных использовался набор данных по плотности населения от компании Kontur https://data.humdata.org/organization/kontur
Для подготовки карты пользовалась вот этим туториалом
Делала в двух вариантах для тестирования режимов смешивания и эффекта свечения.
День 2 #30DayMapChallenge - линии
Идея была в том, чтобы показать пешеходную доступность станций метро в пределах 15 минут, но не привычными полигонами изохрон, а в виде сегментов улично-дорожной сети с вариацией в толщине и цвете.
Чем дальше от станции метро находится сегмент, тем он тоньше. Цвет меняется от зеленого до оранжевого также по мере удаления от станций.
Реализуется такая вариация с использованием интерполированной линии в QGIS.
Идея была в том, чтобы показать пешеходную доступность станций метро в пределах 15 минут, но не привычными полигонами изохрон, а в виде сегментов улично-дорожной сети с вариацией в толщине и цвете.
Чем дальше от станции метро находится сегмент, тем он тоньше. Цвет меняется от зеленого до оранжевого также по мере удаления от станций.
Реализуется такая вариация с использованием интерполированной линии в QGIS.
non-contiguous cartogram.png
936 KB
День 3 (с опозданием) #30DayMapChallenge - полигоны.
Несмежная анаморфная карта по плотности населения в муниципальных образованиях. Форма здесь сохранена, но к объектам применено масштабирование для их пропорционального уменьшения по значению плотности населения.
Исходные данные: OpenStreetMap и Росстат.
Техника создания взята на основе туториала
Несмежная анаморфная карта по плотности населения в муниципальных образованиях. Форма здесь сохранена, но к объектам применено масштабирование для их пропорционального уменьшения по значению плотности населения.
Исходные данные: OpenStreetMap и Росстат.
Техника создания взята на основе туториала
День 6 #30DayMapChallenge - растр
Небольшой эксперимент со стилями теневой отмывки рельефа.
Карта рельефа Хибин в стиле швейцарского картографа Эдуарда Эмхофа. Получилось немножко Средиземье.
В качестве руководства пользовалась заметкой от Джона Нельсона.
Исходные данные - FABDEM.
Небольшой эксперимент со стилями теневой отмывки рельефа.
Карта рельефа Хибин в стиле швейцарского картографа Эдуарда Эмхофа. Получилось немножко Средиземье.
В качестве руководства пользовалась заметкой от Джона Нельсона.
Исходные данные - FABDEM.
День 7 #30DayMapChallenge - vintage style
Еще один эксперимент с цифровой моделью рельефа. Ретро отображение рельефа Хибин - в виде комбинации теневой отмывки и штрихового отображения.
Исходные данные - FABDEM
Туториал для построения штриховой карты рельефа взят отсюда.
Еще один эксперимент с цифровой моделью рельефа. Ретро отображение рельефа Хибин - в виде комбинации теневой отмывки и штрихового отображения.
Исходные данные - FABDEM
Туториал для построения штриховой карты рельефа взят отсюда.
Forwarded from Картетика.Канал
Картетика проводит исследование рынка труда гео-специалистов 📊
Мы продолжаем собирать информацию про нашу профессиональную деятельность. В прошлом году мы делали исследование гео-вакансий по данным HH. Но то, что пишут в резюме и вакансиях, только частично отражает общую картину.
Чтобы углубить наше знание о реальном положении дел, в этом году мы сделали свой опрос. Он для всех, кто причисляет себя к гео-специалистам 🗺
Примеры вопросов, на которые мы хотим и пытаемся найти ответы:
- какие зарплаты у нас в сфере
- какие навыки и ПО сейчас актуальны на рынке
- как много тех нас, кто работает на нескольких работах
- какая фактическая география нашего рынка труда
⚡️Как можно поучаствовать в исследовании:
- пройдите опрос самостоятельно, это займёт 7-10 минут
- поделитесь опросом с друзьями и коллегами, которые работают в нашей сфере
Чем больше ответов мы соберём, тем полнее и показательнее будут результаты💪🏻 Результаты опроса мы выложим открыто и добавим к ним свежие данные по вакансиям.
Мы продолжаем собирать информацию про нашу профессиональную деятельность. В прошлом году мы делали исследование гео-вакансий по данным HH. Но то, что пишут в резюме и вакансиях, только частично отражает общую картину.
Чтобы углубить наше знание о реальном положении дел, в этом году мы сделали свой опрос. Он для всех, кто причисляет себя к гео-специалистам 🗺
Примеры вопросов, на которые мы хотим и пытаемся найти ответы:
- какие зарплаты у нас в сфере
- какие навыки и ПО сейчас актуальны на рынке
- как много тех нас, кто работает на нескольких работах
- какая фактическая география нашего рынка труда
⚡️Как можно поучаствовать в исследовании:
- пройдите опрос самостоятельно, это займёт 7-10 минут
- поделитесь опросом с друзьями и коллегами, которые работают в нашей сфере
Чем больше ответов мы соберём, тем полнее и показательнее будут результаты💪🏻 Результаты опроса мы выложим открыто и добавим к ним свежие данные по вакансиям.
Forwarded from Дата-сторителлинг (Андрей Дорожный)
📈Плиточника вызывали?
Антон Мизинов сделал сервис для создания плиточных карт регионов России Tilemapper. Простой, не требует навыков программирования и регистрации на платных сервисах. Основа — плиточная карта ТАСС. Интерфейс понятный, разобрался даже я.
Как это работает:
1. Загружаете данные: CSV-файл (код региона | значение параметра) Пример датасета
2. Настраиваете цветовую палитру и другие параметры плиток.
3. Скачиваете результат в формате PNG или SVG. Можно даже сохранить шрифт не в кривых)
Респект Антону за такие разработки, поддержите сердечком🧡
Попробовать: https://mizinov.pro/tilemapper/
Антон Мизинов сделал сервис для создания плиточных карт регионов России Tilemapper. Простой, не требует навыков программирования и регистрации на платных сервисах. Основа — плиточная карта ТАСС. Интерфейс понятный, разобрался даже я.
Как это работает:
1. Загружаете данные: CSV-файл (код региона | значение параметра) Пример датасета
2. Настраиваете цветовую палитру и другие параметры плиток.
3. Скачиваете результат в формате PNG или SVG. Можно даже сохранить шрифт не в кривых)
Респект Антону за такие разработки, поддержите сердечком🧡
Попробовать: https://mizinov.pro/tilemapper/
Forwarded from Наука и данные
R’s Geospatial Kaleidoscope: Exploring Perspectives, Strengths, and Challenges 🔥
Jakub Nowosad сделал интересный доклад, который касается обзора текущих R-инструментов и перспектив развития в области пространственных данных. Можно посмотреть его прекрасную презентацию, которая охватывает множество тем, начиная от типов данных до различных перспективных направлений. Отличное введение для всех, кто интересуется, как используется язык R в пространственном анализе!
Machine learning approaches for working with spatial data - еще один интересный (хотя и не всеобъемлющий) обзор на основе mlr-подхода от Jacub'а.
Помимо прочего, Jacub в своем блоге (+пост) недавно опубликовал отличную серию статей по сравнению растровых данных (как непрерывных, так и категориальных).
Jakub Nowosad сделал интересный доклад, который касается обзора текущих R-инструментов и перспектив развития в области пространственных данных. Можно посмотреть его прекрасную презентацию, которая охватывает множество тем, начиная от типов данных до различных перспективных направлений. Отличное введение для всех, кто интересуется, как используется язык R в пространственном анализе!
Machine learning approaches for working with spatial data - еще один интересный (хотя и не всеобъемлющий) обзор на основе mlr-подхода от Jacub'а.
Помимо прочего, Jacub в своем блоге (+пост) недавно опубликовал отличную серию статей по сравнению растровых данных (как непрерывных, так и категориальных).
Forwarded from настенька и графики
Alex Selby-Boothroyd сделал 3D версию карты Джона Сноу про вспышки холеры в Лондоне.
Forwarded from IMap
Плагин для QGIS с помощью ChatGPT – Wurman Dots
Создавать точки Вурмана в QGIS теперь можно с помощью плагина Wurman Dots. Пока что инструмент позволяет только визуализировать плотность объектов точечного слоя. Но планируется расширить его возможности и для других сценариев.
Примечательно, что код скрипта, который лёг в основу плагина, полностью был написан ChatGPT. То есть его можно было запустить в консоли Python QGIS.
На эту работу потребовалась несколько вечеров и добрая пара десятков версий кода, который шлифовался промптами. По итогу парочка ошибок осталась, их исправили коллеги из NextGIS и превратили скрипт в полноценный плагин.
Возможно, специалисты Python быстрее бы разработали этот плагин и без AI, но я не программист :)
Wurman Dots уже доступен в QGIS. Узнать больше о плагине можно в материале. Работа продолжается.
#imap
Создавать точки Вурмана в QGIS теперь можно с помощью плагина Wurman Dots. Пока что инструмент позволяет только визуализировать плотность объектов точечного слоя. Но планируется расширить его возможности и для других сценариев.
Примечательно, что код скрипта, который лёг в основу плагина, полностью был написан ChatGPT. То есть его можно было запустить в консоли Python QGIS.
На эту работу потребовалась несколько вечеров и добрая пара десятков версий кода, который шлифовался промптами. По итогу парочка ошибок осталась, их исправили коллеги из NextGIS и превратили скрипт в полноценный плагин.
Возможно, специалисты Python быстрее бы разработали этот плагин и без AI, но я не программист :)
Wurman Dots уже доступен в QGIS. Узнать больше о плагине можно в материале. Работа продолжается.
#imap
С небольшим опозданием, но все же решила отметить большую дату для канала – 5 лет его существования
Канал, созданный как сборник ссылок и материалов, переросший в сборник материалов для студентов в пандемию и ресурс для публикации личных проектов, неожиданно преодолел отметку в 1000 подписчиков.
За время существования канала изменился он сам, мир и моя жизнь: приняла участие в некоторых открытых мероприятиях, хакатонах и конкурсах (с переменным успехом), опубликовала некоторые обучающие материалы, но самое большое изменение, наверно, произошло в конце прошлого года со сменой работы.
Спасибо всем, кто подписан и читает (знаю, что здесь есть те, кто пришел в самом начале), моим друзьям и близким за поддержку.
КДПВ – воспроизведение графика похода наполеоновской армии на Москву Шарля Минара средствами QGIS. Это часть большого личного проекта, который запланирован к выходу в этом году.
Если вы хотите мне что-то написать в связи с каналом или просто так, это можно сделать по контакту в информации о канале
Канал, созданный как сборник ссылок и материалов, переросший в сборник материалов для студентов в пандемию и ресурс для публикации личных проектов, неожиданно преодолел отметку в 1000 подписчиков.
За время существования канала изменился он сам, мир и моя жизнь: приняла участие в некоторых открытых мероприятиях, хакатонах и конкурсах (с переменным успехом), опубликовала некоторые обучающие материалы, но самое большое изменение, наверно, произошло в конце прошлого года со сменой работы.
Спасибо всем, кто подписан и читает (знаю, что здесь есть те, кто пришел в самом начале), моим друзьям и близким за поддержку.
КДПВ – воспроизведение графика похода наполеоновской армии на Москву Шарля Минара средствами QGIS. Это часть большого личного проекта, который запланирован к выходу в этом году.
Если вы хотите мне что-то написать в связи с каналом или просто так, это можно сделать по контакту в информации о канале
Forwarded from 2ГИС Платформа
Следующая станция: как изменится транспортная доступность Москвы к 2030 году?
Представьте, что время в пути сокращается, поездки становятся удобнее, а вместо нескольких пересадок — появляются прямые и удобные маршруты.
Мы разобрались, как изменится транспорт в столице, и подготовили интерактивную карту, которая покажет, какие районы станут ближе.
Этот материал открывает 2ГИС Компас — наше новое медиа о городах и технологиях. В «Компасе» мы будем рассказывать яркие истории с инфографикой, аналитикой и картами, которые помогут понять устройство комфортной городской среды.
В исследовании использовали данные 2ГИС, а также аналитику Градостроительного комплекса Москвы и Департамента транспорта о развитии метро, МЦД и других маршрутов.
🎯 Первый материал уже ждёт вас.
Представьте, что время в пути сокращается, поездки становятся удобнее, а вместо нескольких пересадок — появляются прямые и удобные маршруты.
Мы разобрались, как изменится транспорт в столице, и подготовили интерактивную карту, которая покажет, какие районы станут ближе.
Этот материал открывает 2ГИС Компас — наше новое медиа о городах и технологиях. В «Компасе» мы будем рассказывать яркие истории с инфографикой, аналитикой и картами, которые помогут понять устройство комфортной городской среды.
В исследовании использовали данные 2ГИС, а также аналитику Градостроительного комплекса Москвы и Департамента транспорта о развитии метро, МЦД и других маршрутов.
🎯 Первый материал уже ждёт вас.