geosnap：开源邻域分析包。
geosnap的Python项目详细描述
python中的地理空间邻域分析
geosnap是一个开源的python3包，用于探索、建模和可视化邻域动态。尽管邻里关系对人类发展和公共政策至关重要，但它们给城市研究者提出了各种新的挑战：
- 关于"neighborhood"
- 邻里关系在空间和时间上都在演变
- 许多不同的物理和社会数据可以描述一个社区
- 基本空间单位随时间变化边界
geosnap旨在帮助填补这些空白。它提供了一套工具，用于创建社会空间数据集，将这些数据集协调为一致的静态时间边界集，并使用经典和空间统计方法对邻域变化进行建模。
由于“邻域”没有被接受的定义，大多数涉及neighborhood effects或neighborhood dynamics的定量研究使用人口普查数据和它们的管理边界来定义合理地近似邻域的空间区域。在美国，这通常意味着使用人口普查数据，因为它们具有相对较小的空间足迹，并且在该比例下列出了各种各样的变量。出于这个原因，geosnap的第一次发布是针对使用美国人口普查数据的研究人员。这使得软件能够提供各种各样的数据和常用的变量，并且与最终用户的交互最少。以后的版本将把功能扩展到其他地理位置和数据源。
模块：
data
摄取、创建和操作空时数据集
analyze
分析和建模邻域动力学
harmonize
使用空间统计方法将邻域边界协调为一致、稳定的单元
visualize
可视化邻域动态
安装
建议使用anaconda安装geosnap。要开始使用开发版本，请克隆此存储库或手动下载它，然后cd到目录中并运行以下命令：
$ conda env create -f environment.yml
$ source activate geosnap
$ python setup.py develop
这将下载适当的依赖项并在其自己的conda环境中安装geosnap。
开始
开始分析邻近地区的时空动态的最快方法是导入一个纵向数据集，该数据集已经统一到一致的边界中。我们建议开始使用（免费）纵向束数据库。
您可以使用本example notebook中的说明导入ltdb。注意：您只需要导入一次数据库，它将存储在geosnap中，用于重复查询
安装了ltdb数据后，请查看example目录中的其他笔记本，然后启动ipython或jupyter笔记本，并开始运行
开发
geosnap开发托管在github
错误报告
要搜索或报告错误，请参见geosnap的issues
许可证信息
请参阅文件“license.txt”以获取有关此 软件、使用条款和条件，以及 保证。
资金
该项目由NSF奖1733705，Neighborhoods in Space-Time Contexts
欢迎加入QQ群-->： 979659372
