【2023新书】《Python地理空间数据分析：位置智能的理论、工具与实践》，200页pdf

在空间数据科学中，彼此邻近的事物通常比相距较远的事物更为相似。通过这本实用的书籍，地理空间专业人士、数据科学家、商业分析师、地理学家、地质学家以及熟悉数据分析和可视化的其他人可以学习空间数据分析的基础知识，以更深入地理解他们的数据问题。 作者Bonny P. McClain展示了为何检测和量化地理空间数据中的模式是至关重要的。专有和开源平台都允许您处理和可视化空间信息。这本书适合熟悉数据分析或可视化并渴望探索使用Python进行地理空间集成的人。 这本书会帮助您： * 理解在数据科学中应用空间关系的重要性 * 选择和应用栅格和矢量图形的数据层叠 * 应用位置数据来利用空间分析 * 设计信息丰富且准确的地图 * 使用Python脚本自动化地理数据 * 探索Python包以获得额外的功能 * 处理不典型的数据类型，如多边形、形状文件和投影 * 理解空间数据科学的图形语法以激发好奇心

由前言引言 这本书适合谁？ 我为《Python用于地理空间数据分析》这本书的构想面临了一个难题：如何为刚入行的熟悉Python的地理空间专业人士，以及刚入行的熟悉地理空间分析的Python程序员写一本书？我决定简单地使它变得有趣。我的目标不是在两个领域的任一端赋予您专业的专业知识，而是要把我们大家聚在一起学习工具和最佳实践。 到本书结束时，我希望你们大家都能够有足够的信心和能力去自己探索地理空间分析。为此，当我教授每一个工具和技术时，我要求你们跟随着，按需安装工具，并使用Jupyter或Google Colab笔记本来运行代码。但我不希望你们就此止步，所以我还提供了各种不同的体验，邀请你们继续探索。 本书如何运作？ 我们将从快速设定水平开始，向您介绍几个关键的GIS概念。随着我们的深入，我会慢慢地整合Python学习。我不假设您精通编码语言或地理空间分析。 这里介绍的资源都是开源的：开发人员免费分发了它们的源代码，并通常包含来自社区成员的贡献。大多数都使用Python。尽我所能，我确保本书提供了不需要订阅服务的资源。任何费用，无论多么微薄，都会突出显示，以便您做出明智的决定。我专注于开源并不意味着我不支持企业解决方案；这意味着我想降低围绕大问题进行有意义分析的障碍。 本书涵盖了广泛的开源工具和数据，并查看了各种数据集，其中一些您在当前的职业角色中可能无法访问。《Python用于地理空间数据分析》不像典型的关于技术（或者说关于Python）的书那样线性。探索数据问题有多种方式。也许您可以从首次在集成开发环境（IDE）中工作中获得灵感。也许您对在终端或控制台中工作感到好奇。 在一本书中走过每个Python包或库的细节是不可能的。如果您熟悉某个特定的工具或库，您可能有我在这里未包括的喜爱的功能。那没关系——我只想给您每一个的感觉。从那里开始，您可以继续发现它们所提供的内容。 评论 "我喜欢这本书的全面性！" g.iablonovski "太棒了！非常感谢你写了这本书！" Ryan Schaner "好书！" Pablo Moreno "在不断扩展的地理空间分析市场中，我相信这是一个非常有用的资源。我读过了已经可用的内容，并发现它非常具有说明性。" Ezequiel Garcia Hernandez 优秀的书。出色的制作质量与关于#位置智能的出色内容相得益彰。——Kirk Borne, 首席科学官 来自作者 在Python和地理空间资源中，我最初发现了一个我难以跨越的鸿沟。初学者资源过于基础，但当我深入特定的模块、数据集或覆盖我感兴趣的主题的开源工具时——我感觉我错过了一些东西。甚至在浏览用户文档时，似乎有一些重要的概念在进入项目或深入分析之前需要花时间独立学习。 我决定写《Python用于地理空间分析》，试图填补这个空白。十个信息丰富的章节涵盖了您学习旅程的基础工具。这些主题由我选择，以反映可以帮助您的工作流程。它不是一刀切，但绝对是一本反映您可以整合开源工具能力的选择您自己的冒险的书。