이것저것 기록

한동안 블로그에 글이 뜸했다. 일주일에 적어도 한 두번 이상은 포스팅 하려고 했는데, 코딩 기록 이외에도 해야할 것들이 너무 많아서 도저히 시간이 나지 않았다 ㅠㅠ 겨울방학도 다가오고 있고, 11월보단 조금 여유가 생겨서 이제 다시 꾸준히 포스팅 해야지!! OSMnx 포스팅을 또 시작해보려고 한다. 오늘은 복잡하고 쓸데없이 redundant 한 도로 네트워크의 노드를 제거하는 방법에 대해서 포스팅 해 보려고 한다. 1. 해당 좌표 인근의 도로 네트워크를 모두 시각화 import networkx as nx import osmnx as ox point = 37.858495, -122.267468 G = ox.graph_from_point(point, network_type='drive', dist=500) ..

GeoPandas는 파이썬에서 지리정보 데이터 처리의 기하하적 연산과 시각화 등을 돕는 패키지이다. 이름으로도 알 수 있듯이, GeoPandas는 Pandas와 비슷하다. geodataframe은 GeoPandas에서 다루는 데이터 프레임을 부르는 단어임! 1. GeoDataFrame으로 불러오기 import osmnx as ox import geopandas as gpd city = ox.geocode_to_gdf('서울특별시, 대한민국') proj_man = ox.project_gdf(city) ax = proj_man.plot(fc='gray', ec='w') _ = ax.axis('off') 2. GIS 데이터 처리하기 city_polygon = city['geometry'] city_bounda..

1. 필요한 라이브러리 및 그래프 생성 import osmnx as ox place = 'Piedmont, California, USA' G = ox.graph_from_place(place, network_type='drive') 2. 두 점 간의 (거리기반) 최단경로 찾기 ''' 1. Basic routing by distance ''' # 출발지와 목적지 설정 orig = list(G)[0] dest = list(G)[120] # 거리 기반 최단경로 1개 탐색 route = ox.shortest_path(G, orig, dest, weight='length') fig1_1, ax = ox.plot_graph_route(G, route, route_color='y', route_linewidth=6,..

OSMnx 라이브러리를 사용하면 OSM 지도 위의 어떤 도로든 노드-엣지 그래프로 불러올 수 있다. 찾아보니 여러가지 방법이 있는 것 같아서, 오늘은 그 방법들을 포스팅해볼까 한다. 1. 위도 경도 정보를 사용해서 불러오기 (osmnx.graph.graph_from_point) ''' Method1-1: passing a lat-lng point and network distance in meters ''' location_point = (37.791427, -122.410018) G1_1 = ox.graph_from_point(location_point, dist=500, dist_type='network') fig, ax = ox.plot_graph(G1_1, node_color='r') ''' Me..

NetworkX에 대해서 이것저것 찾아보다가 OSMnx라는 모듈을 발견했다. Open Street Map의 데이터를 받아서 그래프로 만들어주는 등, NetworkX랑 비슷한 모듈인데 OSM에 접목시켜서 사용할 수 있는 라이브러리인듯 했다. 주로 도시분석이나 도로네트워크분석 등 GIS 분야에서 많이 쓰이는 것 같다. 라이브러리에서 제공하는 함수나 기능들이 꽤나 다양하고, 이것들을 활용하면 GIS 분석을 재밌고 쉽게 할 수 있을 것 같아서 앞으로 몇 주간 찬찬히 공부해 볼 생각이다. 오늘 포스팅 할 내용은 OSMnx 장인? 급인 Geoff Boeing 교수의 깃헙을 많이 참고했다.