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本教程的b站视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1A5411a7xz
本教程的github地址：https://github.com/ni1o1/pygeo-tutorial
本教程的gitee地址(国内访问快)：https://gitee.com/ni1o1/pygeo-tutorial
由于网速或者各种问题，网页打开本教程可能会出现图片或文件显示不能，因此建议各位下载教程到本地后用jupyter notebook打开教程观看

如何使用本教程

本教程是在python的Jupyter notebook上编写，有些python的基础环境需要配置：

1. Python环境: Python3.6/3.7均可，这里推荐装一个Anaconda，点击这个链接下载安装(Python是个编程语言，Anaconda是一个打包了数据分析常用功能的Python平台，安装Anaconda就已经包含Python本体)
   关于如何使用anaconda的Jupyter notebook可以看这个链接
2. 把本教程搞到本地，点击本网页右上角的Clone or download，用git clone或者直接Download ZIP下载到本地。
3. 安装本教程最核心的包：Python的geopandas包，点击这个链接，按照上面的方法安装（比较推荐里面的Installing from source的方法安装）。
4. 打开教程，enjoy！

教程目录

基础的数据处理

1. 出租车数据的基础处理，由gps生成OD（pandas）
2. 出租车数据的集计与基础图表绘制（matplotlib）
3. 出租车数据的地理信息处理（geopandas）
4. 基于出租车GPS的OD期望线绘制与底图添加（plot_map）
5. 绘制数据分布的散点图和热力图（contourf）
6. 结构化数据的存储及处理的思维训练(理论课)

用python实现GIS处理

1. 轨道客流可视化！shapely初探
2. 用道路切分地块！shapely的线转面处理！
3. 利用osmnx与plot_map计算并可视化街道方向_by_YuanLianggg

爬虫

1. 爬虫爬API抓取行政区划（urllib）
2. 抓抓抓包！用百度迁徙数据计算人口恢复率
3. 抓微博！微博评论关系可视化(微博api)

可视化

1. 基于folium的可交互地图可视化(folium)
2. 基于pyecharts的可交互可视化(pyecharts)
3. 利用pandana可视化城市设施的可达性_by_fff2zrx
4. 好看又高大上的可视化pydeck入门

项目

1. 实战项目：怎么当一个优秀的出租车手-1
2. 实战项目：怎么当一个优秀的出租车手-2

学术课

1. 主成分分析PCA的原理、实现、缺陷及改进
2. 谱聚类的原理及实现
3. 基于自表达性的深度子空间聚类
4. 社区发现！Fast unfolding算法分析出租车社区

教程说明

大数据时代到来，随着数据的逐步开放，数据工作者们或多或少都要接触到时空数据。

小旭学长曾经说：The data is data since it's data.

是的！数据处理是一门艺术！在处理时空数据的时候，你不仅要数据处理，还需要会GIS，最重要的它是一门艺术，要用你的审美，要出很好看的可视化图！

以前，我要用sql数据库处理数据，导出到excel画图表，再导出到arcgis出图，一套流程下来得开好几个软件，工作效率极低。

上次老师跟我说：小旭啊，我们这个项目你给我出800张图吧，我这周五就要。这个其实画出来也没什么用，主要是想放我们项目文本的附录里显示我们的工作量
我当场把桌子掀起来，画你妹！老子这博不读了
不，以上是做梦，现实情况是: 我微笑着说，好的老师，我通宵画

现在，python出现了，有了python里面的pandas，geopandas，matplotlib包，只需要用python就能实现数据的批量计算，批量出gis图等等。

哇！太棒了！简直是读研、读博、设计院画图、数据分析、闲着没事、居家旅行时候都必须会的技能，别说800张图了，电脑空间有多少我就能生成多少图，包您满意

通过本教程，你将从头开始，会学到一些时空数据的处理技巧，用python进行数据清洗，数据集计，数据整合，可视化！教程的后半段介绍了几个常用的python可视化包，最后是实战项目

本教程的可视化效果图展示

使用数据

本教程的数据来源（公开数据集可直接下载）：
深圳出租车数据
Urban Data Release V2
Taxi GPS Data Format: 22223,2013-10-22 08:49:25,114.116631,22.582466,0
Taxi ID, Time, Latitude, Longitude, Occupancy Status, Speed; Occupancy Status: 1-with passengers & 0-with passengers;

学习本教程需要的基础

在学习本教程之前，强烈建议各位已经掌握了python的最基础的编程语法。如果你还没有掌握，下面建议你完成：

小甲鱼的python入门视频（看到35P）

另外，推荐课程：

1. imooc的Python数据分析-基础技术篇教程
2. udacity的数据分析入门课程
3. coursera的机器学习课程
4. 莫烦PYTHON的pytorch动态神经网络课程

友情链接

小旭学长的Echarts作品

贡献者

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YuanLianggg