使用PySAL进行空间分析的视觉分析。
项目描述
spplot
使用PySAL进行空间分析的视觉分析。
什么是spplot？
spplot将PySAL中执行的空间分析与不同的流行可视化工具包（如matplotlib）连接起来。spplot包允许您创建可用于发表的静态图表以及用于快速迭代和空间数据探索的交互式可视化。spplot的主要目标是使您能够可视化流行的PySAL对象，并为您在空间分析工作流程中提供不同的视图。
如果您是首次接触 splot 和 PySAL，我们建议您首先阅读我们的文档，并观看 Scipy 2018 大会上的简短介绍视频来开始学习！
安装 splot
安装依赖项
splot 与 Python 3.8+ 兼容，并依赖于 geopandas 0.9.0 或更高版本以及 matplotlib 3.3.3 或更高版本。
splot 还使用
numpyseabornmapclassifyIpywidgets
根据您的空间分析工作流程以及您希望可视化的 PySAL 对象，splot 依赖于
- PySAL 2.0
或 PySAL 堆栈中找到的单独包
- esda
- libpysal
- spreg
- giddy
安装 splot
访问 splot 有两种方式。首先，通过以下方式通过 PySAL 2.0 元包安装 splot：
$ pip install -U pysal
or
$ conda install -c conda-forge pysal
其次，splot 可以作为单独的包安装。如果您使用 Anaconda，请通过 conda 工具安装 splot
conda install -c conda-forge splot
否则，您可以使用 pip 从 PyPI 安装 splot
pip install splot
使用方法
不同空间统计工作流程的使用示例作为 notebooks 提供
- 用于创建按 α 值的地图
- 用于评估相邻多边形之间的关系
- 用于空间时间自相关可视化，也在 giddy 中有记录
- 用于可视化单变量或多元变量分析的空间自相关
您也可以查看我们的 文档 以了解如何使用每个函数的示例。有关 splot 的开发、结构和使用的详细报告可以在 这里 找到。有关整个 PySAL 生态系统更多教程，可以在我们的 notebooks 项目 中找到。
为 splot 贡献
splot 是 Python 空间分析库中的一个开源项目，由地理学家、可视化爱好者、地图迷、用户和数据科学家组成的社区支持。作为社区，我们共同努力创建 splot，作为我们自己的空间可视化工具包，并衷心、谦卑地接受您可能为该项目带来的任何贡献和想法。
请随时查看我们的讨论空间，提出想法和贡献
- 想法收集 哪些 PySAL 对象需要支持以及新可视化可能看起来像什么
- 关于 splot API 的讨论
- 如何集成其他流行的可视化工具包，如 Bokeh 或
Altair
如果您之前从未贡献过，或者您只是刚开始发现 PySAL 和 splot 能提供什么，阅读 """Doc-strings""" 并纠正我们的文档可以是一个很好的开始。检查拼写和语法错误，或使用 pep8 和 pyflakes 清理我们的 .py 文件。这将使您熟悉与 git 一起工作，并通常使您熟悉 splot 和 PySAL 代码库。
如果您已经使用过 PySAL 和 splot，并且您在分析中缺少特定的对象视图，请随时向我们的代码库添加内容或讨论您的想法。请确保包括单元测试、文档和示例，或者（创建一个问题，以便其他人可以与您一起工作）。在这里讨论的常见 splot API 设计可以帮助您决定如何将可视化原型最佳集成到 splot 中。
除了致力于文档编写和原型设计新可视化，您还可以在GitHub issues上提交错误报告或功能请求。无论大小，任何贡献都意义重大，我们希望您能像我们一样享受成为我们社区的一部分！我们唯一的要求是，您遵守PySAL 行为准则中描述的开放性、尊重和考虑他人的原则。
路线图
我们计划在未来扩展 splot 的可视化工具集。我们计划实现的功能包括
如果您对其中任何一个或任何其他方法感兴趣，请查看相关链接或联系我们！
社区支持
下载文件
下载适合您平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解更多关于安装包的信息。