一个用于创建GTFS交通和OSM步行网络，以便在Pandana可达性分析中使用的工具。
项目描述
UrbanAccess
一个用于计算GTFS交通和OSM步行网络进行可达性分析的工具。
概述
UrbanAccess是一款用于创建多模式图网络的工具，可用于多尺度（例如，从地址级别到城市区域级别）的出行可达性分析，并使用网络分析工具Pandana。UrbanAccess使用通用交通数据规范（GTFS）数据来表示不同的运营时刻交通网络，并使用OpenStreetMap（OSM）数据来表示行人网络。UrbanAccess通过连接以下工具提供了一个通用、计算效率高、统一的可达性计算框架：1）网络数据获取、验证和处理；2）计算集成步行和交通加权网络图；3）使用Pandana进行网络分析。
UrbanAccess提供以下工具：
通过API获取GTFS和OSM网络数据
网络数据验证和区域网络聚合
计算网络阻抗
按周几和一天中的时间计算
按交通模式计算
通过包括平均乘客发车间隔来近似乘客交通站点等待时间
集成步行和交通网络以近似步行尺度可达性
生成的网络旨在使用开源网络分析工具Pandana计算可达性指标
计算累积可达性指标
使用POI进行最近特征分析
请通过推特@urbansim联系我们，或在UrbanSim论坛论坛上发帖，告诉我们您正在做什么，或者如果您认为您有一个非常好的用例。
引用和学术文献
要引用此工具和UrbanAccess方法的完整描述，请参阅以下论文：
有关其他相关文献，请参阅此处。
报告错误
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为UrbanAccess做出贡献
如果您希望在UrbanAccess中看到改进或新功能
通过GitHub问题提出功能请求。
通过创建分叉或分支并使用拉取请求来贡献您的代码，然后请求审查，以便将其作为代码库的补充。
安装最新版本
conda
UrbanAccess可在Conda Forge上使用，并可以使用以下命令安装：
conda install urbanaccess -c conda-forge
pip
UrbanAccess可在PyPI上使用，并可以使用以下命令安装：
pip install urbanaccess
开发安装
贡献代码的开发人员可以使用develop命令而不是install来安装。通过在克隆的存储库中使用git的git pull确保您使用的是代码库的最新版本。
要安装UrbanAccess，请按照以下步骤操作：
在克隆的目录中运行：python setup.py develop
要更新到最新开发版本
在克隆的存储库中使用git pull
文档和演示
UrbanAccess的文档可以在此处找到。
UrbanAccess的演示jupyter笔记本可以在演示目录中找到。
最小GTFS数据要求
使用UrbanAccess所需的最小GTFS数据类型为：stop_times、stops、routes和trips以及calendar或calendar_dates之一。
下载文件
下载适用于您的平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解更多关于安装包的信息。
源分发
构建分发
urbanaccess-0.2.2.tar.gz的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | a00ff67488eeec62d5c68bc07f1ee6cb62dc867ae0872241544dc2e924e28939 |
|
| MD5 | 67c4757b3cee367d9a3542fa9c58027c |
|
| BLAKE2b-256 | 8041cdc21b20494b86c063230d61cbfe601bf6359afffd54a3235937da3a521a |
urbanaccess-0.2.2-py2.py3-none-any.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | ec79df89277cd5508836b24794dde78ee479582b02336550e5a1ba8cbf054e54 |
|
| MD5 | ec35fe11253798de9e8425f16b250dcf |
|
| BLAKE2b-256 | 4d85e69281006f7d1c1487512e13a2546a562934d154a54c94de09e14ed9d21e |
