一种用于理解扩散过程的数据探索和可视化算法。
tapitas的Python项目详细描述
#tapitas算法是一种用于理解扩散过程的数据探索和可视化算法。探索时空扩散级数结构的地理计算算法。科学报告7:12565。doi http://dx.doi.org/10.1038/s41598-017-12852-12852-z
论文链接：
https://www.nate.com/articles/s41598-017-12852-z
http://www.nate.com/articles/s41598-0198-017-12852-z
http://www.wcchin.github.io/a-geo-computical-accucumultil-for-exploring-exploring-the-the-the-structure-of-diff扩散-进展-时间-空间-时间-空间-时间-空间-时间-空间-时间-时间-空间-时间-时间-空间-/>
依赖关系
-熊猫
-geopandas
-scipy
-numpy
-descartes
-matplotlib
-seabborn
-shapely
-matplotlib
-seabborn
-shapely
**列设置**
pts的设置（关于数据，应根据数据框架设置数据，应根据数据框架设置数据设置）。：
-xcor:x坐标列，
-ycor：y坐标列，和
-时间：时间列，整数
xcor和ycor将用于计算距离，因此可能不是经纬度，应该根据区域进行投影
`` python
pts嫒setting={xcor'：'xcor'，'ycor'：'ycor'，'time'：'days'}
```
**主要参数**
移位链接关系
``python
>大熊猫作为pd导入
>导入tapitas
adf=pd.read _csv（'test_data/demo_.csv，index_col=0）
pts设置{'xcor'：'xx'，'ycor'：'yy'，'time'：'time'}
s u radius=500
t1=6
t2=23
pg pg graph=tapitas.point扩散（adf，pts）扩散（adf，pts U设置=PTS U设置，S U半径=S U半径，T1=T1，T2=T2，重采样时间=99，置信度=0.8，临界值=无）
打印（完成计算）
res=pg_图.结果
打印（res.get_summary_summary_df（））
打印（res.get_node_df（））
打印（res.get_clust群集_df（））
打印（res.get_进步_进步_df（））
打印（res.get_final_slinks_df（））
打印（res.get_final_nlinks_final墨水_df（））
论文链接：
https://www.nate.com/articles/s41598-017-12852-z
http://www.nate.com/articles/s41598-0198-017-12852-z
http://www.wcchin.github.io/a-geo-computical-accucumultil-for-exploring-exploring-the-the-the-structure-of-diff扩散-进展-时间-空间-时间-空间-时间-空间-时间-空间-时间-时间-空间-时间-时间-空间-/>
依赖关系
-熊猫
-geopandas
-scipy
-numpy
-descartes
-matplotlib
-seabborn
-shapely
-matplotlib
-seabborn
-shapely
**列设置**
pts的设置（关于数据，应根据数据框架设置数据，应根据数据框架设置数据设置）。：
-xcor:x坐标列，
-ycor：y坐标列，和
-时间：时间列，整数
xcor和ycor将用于计算距离，因此可能不是经纬度，应该根据区域进行投影
`` python
pts嫒setting={xcor'：'xcor'，'ycor'：'ycor'，'time'：'days'}
```
**主要参数**
移位链接关系
``python
>大熊猫作为pd导入
>导入tapitas
adf=pd.read _csv（'test_data/demo_.csv，index_col=0）
pts设置{'xcor'：'xx'，'ycor'：'yy'，'time'：'time'}
s u radius=500
t1=6
t2=23
pg pg graph=tapitas.point扩散（adf，pts）扩散（adf，pts U设置=PTS U设置，S U半径=S U半径，T1=T1，T2=T2，重采样时间=99，置信度=0.8，临界值=无）
打印（完成计算）
res=pg_图.结果
打印（res.get_summary_summary_df（））
打印（res.get_node_df（））
打印（res.get_clust群集_df（））
打印（res.get_进步_进步_df（））
打印（res.get_final_slinks_df（））
打印（res.get_final_nlinks_final墨水_df（））
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