城市空间研究专题（Python）【价值1499元】百度网盘下载

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城市空间研究专题（Python）【价值1499元】课程介绍(A000143)：

课程概述

本课程由城市数据H H w D H团旗下的“城市数据研习社”出品。旨在讲授如何用Python强化城市空间量化研t 5 r + m ( j d究能力，课程内容从GIS到Py; k ) ({ q k p T b 7 _ l 8 [t~ 9 8hon，8 / S A 6整个微Z ~ | r z N & |专业包括5大实战案例60节课时，深度挖掘[ M . o V G ) v s城市数据价值。

证书要求

1. 在规定时间内提交课程中设置的作业

2. 课程老师对作业进行打分，所有作业均大于60分I ! 1 ] e o |，_ % O Y b可获得证书

预备知识

本微( + C专业将会以研S W k f m r究专题为D R G z A & Y ] v主，要求学员熟悉GIS分析方法，t f E y初步4 ^ 5 ) i a P @ m掌握Python语言，及numpy、pandas、matplotlib等工具包。

1. 学习GIS分析方\ J k R w法请报名城市数据团的《城市数据分析师》微专业

2. 学习Python基础语– 0 ; z q ! 4Z p ? u言请报名城市数据团的《数据分析师（Python）》微专业

课程& 1 a t { j u目录：

CH01	1.1 城市空间研究专题（Python）【价值1= m ) K + ? 0 I499元】课` T e C ) q程x 9 J %介绍
课前q 3 2 p 2准备	1l C L k S x c p I.2 环G ( } s 5 k境配置
CH02 专题1	2.1 研究思路
近十年我国城乡规划重要学术论文的总体特征	22 N d c e –.2 数据爬取：用scb \ W h \ x 6 Trapy爬取万方、知网数据e W J N G o F {
2.3 数据清洗（一）：无效字+ h ~ 0符清理
2.4 数据清洗（二）：数据重e I 1 Q 9 )! & A ] { l 8 x B J复与拆分
2.5 数据清洗（三）：数据合并与作者\ C p S单位数据处理
2.6 数据分析（一）：透视表格与数据基: \ C = h h |本分析
2.7 数v d T s / o据分析（二）：作者发文数据分析
2.8T v 1 4 / e 数据分析（三）：国家自科、社科基金论文数据分析
2.9 数据分析（四）：论文作者关系网络分析
2.J u s Z10 数据分析（五）：论文关键词分析
2.11 总结
CH03\ 2 ] / 专题2	3.1 研究思路解析
基于7 C !高铁X u R \余票的客流行为特征及其效应分析	3.2 数E [ 9 h D X & P据爬取（一x u =）6 ? Z：几行简单代码获取某| / z – i % [ * U区间某日余票数据
3.3 数据爬取（二[ ~ & 3 ? X 6 # Y）：代码优化——获取沿线区间某日余票数据
3.4 数据爬取（三）：代码再优化——构建全X 6 ^ # @ / 0 ( O天候运行的余票抓取代码
3.5 数据分析（一）：南京至上海一周余票数据统计
3.69 ! l g $ b G 0 数据分析（二）：昆山南站一天内上下净客流量值变化情况分析（1）
3.7 数据分析（三）：昆山南站一天内上下净客J m M ( 3流量值变化情况分y ] + VI : 9 w C =析（2）
3.86 y \ 7 X f 数据分析（四）：特点站点l C L [一天内上下净客流量分布特点
3.9 总结
CH04 专题3	4.1 研究思路解析
基于上市公司数据的中国城市网络空间结构	4.2 数据爬取（/ K 0 f o _一）：来源与爬取思路
44 g l _ G 8 Y ] N.3 数据爬取（二）a i 9 ; F R：selenium网页自动化
4.4 数据爬取（三）：初步尝试下载全部数据
4.5 数据4 l @ i _ | 5爬取（四）：通过代理下载全部数据
4.6 数据爬取（五）：POST请求AJAX数据
4.7 数据清洗（一）：数据的基本清洗
4.8 数: I * : *据清洗（二）：通过百度API识别公司归属地（1）
4.9 数据清洗（三）：通过百度API识别公司归属地（2）
4.10 数据分析（一）：上市公司空间分布特征
4.11 数据分析（二）：城市关联网络特征（1）
4.12 数据分析（三）：城市关联网络特征（2）
4.13 数据分析（四）：城市关联网络特征（3）
4.14 数f v = ? u z }据分析（五）：城市网络空间组织分析
4.15 数据分析（六+ m l * o）：城市网络拓扑结构复杂性分析（1）
4.16 数据分析（七）：城市网络拓扑结构复杂B i h a 6 p f性分析（2）
4^ d , @.17 总x $ b a 3 | h P结, c + Z \ T % *
CH05 专题4	5.1 研究思路解析：研究框架4 g vW r S = d、流程逻辑
规划视角下乡村人A r + s地关系基本认知方法研究	5.2 数据整理：数据基本整理
5.3 数据分析（一）：基本关) 0 s . d U J e系分析
5.4 数据分析（二）：基本评价分析
5.5 数据分析（三）：典型特征分析
5.6 总结
CH06 专题5	6.1 研究思路：研究框架Z | :、流程逻辑
大城市公共服务设施可达性评估	6.2 数据获取（一）：Scrapy框架下载二手房小区数据
6.3 数据获取（二）：云端部署爬虫下载数据
6.4 数据获* f z v \ ^取（三）：通过百度API+ M Z _ = F获取多对多交通耗时
6.5 数据清洗（一）：小i J v y S d }区数据清洗
6.6 数据清洗（二）：三项数据整合
6.7 数据分析（一）：服务设施服务人口分析
6.8 数据分析（二）：服务设9 I e施平均耗时分析
6.9 数据分析（三）：服务设施覆3 . N 4 p ;盖率分析
6.10 总结

文件目录：

├─微专业-城市空间X q C 2 3 ? w研究专题

│ │ Pytj c =hon定量城市研1 S R { %究实战_课程资料.rar

│ │ 素材.rar

│ │

│ ├* / %C / A g @ U J k I | ( % ;─Python定量城市研究实战_课程资料

│ │ ├─一. Pythonc v W M [ : _ # X语言基础

│ │ │ ├─CH01学前准备

│ │ │ │ └─环境配置

│ │ │ ├─CH02分析与研究环境

│ │ │ └─CH03Python语言入门

│ │6 y y t ` $ \ g │ └─data

│} \ U w D l | │/ v q 5 T ├─七. 综合专题三：基于上市公司数据的中国城市网络空间结构

│ │ │ ├─.i2 = / . H q | E opynb_checkpR X m s o ~ ,oints

│ │ │ ├─Ch4 5 6 7 P B Vina-Company-Net

│ │ │ │ ├─data. I 8 m ~ o 4 I.gdb

│ │ │d x ^ │ └─shp

│ │ │ ├( ? M─dat@ % | Z l + U za

│ │ │ └─py

│ │ ├─三. 数据处理

│ │ ├─九. 综合专题五：基于多源数据时空熵的城市功能混合度识% D – A v4 1 / v & ) j 3 j别评价

│ │ │ ├─.ipynb_check` [ k c Q M &points

│ │ │ ├─bd09_k } j l : ~ Y bto_wgs84

│ │ │ ├─Multi-Source-Data

│ │ │ │ ├─.idea

│ │ │ │ │n J v # 3 , └─inspect) A wionProfiles

│ │ │ │ ├[ T ] ?─data_ana

│ │ │ │ │* $ { 2 n I ├─nanjid = l n e wng_db.gg p ldb

│ │ │ │ │ └─nanjing_main.gdb

│ │ │ │ └─show

│ │ │ │ ├─nanjing_db.gdb

│ │ │ │ └─nanjing_main.gdb

│ │M 1 8 a q b │ ├─poi_data

│ │ │ ├─sample_data

│ │ │ └─SQL server数据库文件

│ │ ├─二. 数据爬取

│ │ │ ├─CH01数据存储与管理

│ │ │ │ ├─data-show

│ │ │ │ └─demo_data

│ │ │ ├─C+ , 4 ` , ~ s 1 1H02爬虫入门

│ │ │ │ ├─d) . –ata

│ │ │ │ └─data-download

│ │ │ ├─CH03用selenium爬l ? L q % G j数据

│ │; l 6 │ └─CH04用scrapy爬数据

│ │ │ ├─4.3-scrapy作用机制_demo

│ │ │ │ └─planning

│ │ │ │ └─planning

│ │ │ │: X s Y { c ├─spiders

│ │ │ │ │ └─__pycache__

│ │ │ │ └─__pycache__

│ │ │ ├I J 6 0 aR B C _ # B `─4.5-land_sz

│ │ │ │ └─sz_spider

│ │ │ │ └─sz_spie M h U W I C Ider

│ │ │ │ ├─spiders

│ │ │ │ │ └─O [ j } f V T 9 L__pyca; X 0 – J %chf Q 1 e `e__

│ │ │ │ └─__pycache__

│ │ │ └─land_nt

│ │ │ ├─apple

│ │ │ │ ├─spiders

│ │ │ │ │ └─_; m N 0_pycache__

│ │ │v & } │ └─f b ? l K M 5 7__pycache__

│ │ │ └─DataBAK

│ │ ├─五. 综合专题一：近十年我国城乡规划重要学术论[ x x = X x文2 H W O M的总体特征

│ │ │ └─data

│ │ │ └─original_data

│ │ ├─八. 综合专题四：规划视角下乡村h Z q 5 Y人地关系基本认知方法研究

│ │ │ ├─data

│ │ │ │ ├─labor_forcQ Y + 9 5 p _e

│ │ │f V 5 │ ├─labor_force_csv

│ │ │ │ └─land_use

│ │ │ │ ├─year2000.gdb

│ │ │ │ ├─year2005.gdb

│ │ │ │ ├─year2010.gdb

│ │ │7 s [ k A r l │ └─year2013.gdb

│ │ │ └─NoteBook

│ │ ├─六. 综合专题二：基于高铁余票^ ` b的客流行为特征及其效应分析

│ │ │ │ 1几u a . s 8 P s行简单代码获取某区间某日余票数= 1 ! Q H % s r \据.ipynb

│ │ │ │ 2d pR [ o i i #代码优化——获取沿线区间某日余票数据.ipynb

│ │ │ │ 3代码再优化——构建全天候运行的余票抓取代码.ipynb

│ │ │ │ 4筛选有用的余票信息（时间筛选）.ipynb

│ │ │ │ 5.筛选有用的余票信息（站点筛选）.ipynb

│ │ │ │ 6.数据分析与可视化.ipynb

│ │ │ │ _基于高铁余票的客流\ ? [ _行为特征及其效应分析i 6 S——以沪宁沿线高铁站点为例_~ X f i 6 | N J S基于高铁余票的客流行为特征及其效应分析——以沪宁沿线高铁站点为例.pdf

│ │ │ │

│ │ │ ├─.ipynb_chec2 N ; q ] p + Ikp4 h , } t goints

│ │ │ ├─; 9 E { i o x12306data

│ │ │ │ NingHP ! [u-2016-12-22.csv

│ │ │ │ NingHu-2016-12-23.csv( ~ )

│ │ │ │ NingHu-2016-12-24.csv

│ │ │ │ NingHu-2} ; * n ? *016-12-25.csv

│ │ │ │ NingHu-2016-12-26.csv

│ │ │ │ NingHu-21 x z }016-12-27.csv9 = / 7 q – 8 ] Jv 2 2

│ │z A _ │ │ NJ-p ? e vSH-train_names.% r \ E 7 F ^ mcsv

│ │ │ │ SH-NJ-train_names.csv

│ │ │– B I S │

│ │ │1 f i ` g ├─data

│ │ │ │ HuNing-2016-12-21.csv

│ │ │ │ hu_ning_ft1.js8 g P V ron

│ │ │ │ NJ-SH-th z # ]rain_names.csv

│ │ │ │ SH-NJ-station.csv

│ │ │ │ SH-NJ-train-no.csv

│ │ │ │ SH: w ) R-NJ-k \ ) 7 b Ftrain_names.csv

│ │ │ │ tickets_to_analysi.json

│ │ │ │

│ │ │ └─data2

│ │ │ 2018-07-29TEST.csv

│ │ │ HuNin_ w \g2018-07-1. D X ^ s [8Tf Z 5 i P 6 tEST.csv

│ │ │U Z \ i 8 k \ B h N? c 7 \ A 0 % ! IingG o 3 X l 0 1 XHu2018-07-18TESF 2 G f lTT E x.csv

│ │ │ SH-NJ-statiK k p Z & b /on.csv

│ │ │ SH-NJ-tz V jrain-no.csv

│ │ │ TEST2018b \ m | o / 2 6 h–Q m Q08-10-SH-& = kNJ.csv

│ │ │

│ │ ├─十. 综合专题六：大城市公共服务设施可达性评估

│ │ │ │ 课程更新说明.txt

│ │ │g ` m E M ] x d │

│ │ │ └─001爬虫代码

│ │ │ └─fang

│ │ │u s + │ scrapE N ; sy.cfg

│ │ │ │

│ │ │ └E ] 4 f 2 ] T i─fang_tx

│ │ │ │ items.py

│ │ │ │ middlewares.py

│ │ │ │ pipg n ~ U Aelines.py

│ │I e l 7 R │ │ settings= D i V 4 A K [ Z.py

│ │ │ │H s R _F r ` t { ! 0_init__.d E X U \ h Hpy

│ │ │+ M C w ; ; Q L s │

│ │ │ ├─spiders

│ │ │ │ │ cd.py

│ │ │ │ │ ip.py

│ │ │ │ │ _C D ~ , =_init__.py

│ │ │ │ │

│ │ │ │U \ 8 % S cc = I 2 [ + P ` \ └─__pycache__

│ │ │ │ cd.cpython-36.pyc

│ │ │ │ ip.cpython-36.pyc

│ │ │ │ __init__.cpythoni V / H x-36.pyc

│ │ │ │

│ │ │ └─__pycache__

│ │ │ items.cpython-36.pyc

│ │ │ middlewares.cpython-36.pyc

│ │ │ sI . { Zettings.cpython-36.pyc

│ │ │ __iniv J 7 r # = A H \t__.cpython-36.pyc

│ │ │

│ │ └─四. 面6 i ;向ArcD 4 [ | _ ,GIS的Python – Arcp4 g 2 B wy

│ │ 课程更新说明.txt

│ │

│ └─视频

│ ├─第一章：课前准) T e备

│ │ 课程1.| # B = M1城市空间研究c N D K N T l ) q专题（P) u 2 ^ # i (yth; F t + H r –on）【价值1499元】课程介绍.mp4

│ │s 8 h ! L ) 课程1.2环境配置.mp4

│ │

│ ├─第三章：高铁余票及客流特征分析

│ │ 课时3.1研究思路解H o e P ? b == 0 $ \ ~ E K j y析_recv.mp4

│ │ 课时3.2几行代码获取某区间某日余票数据_recv.; E 0 t 0 _mp4

│ │ 课时3.3获取沿线区间某日余票数据_rB r ? \ecv.mp4

│ │ 课时3.4构建全天候运行的余&W p p =amp; 1 , Q i 5 O票抓取代码_recv.mp4

│ │ 课时3.5南京至上海一周余票数据统计_r/ h Kecv.mp4

│ │ 课时3.6昆山南站客流量值变化情况分析（1）_recv.mp4

│ │ 课时3.7昆山南站客流量值变化情况分析（2）_recv.mp4

│ │ 课时3.8特定站点上下净客流量分布特点_recv.mp4

│ │ 课时3.9总结_r\ v * +ecv.mp4

│ │

│ ├─第二章：1 o j 3重要城乡规划学2 x k 4术论文分析

│ │ 课时2.10数据分析（五）：论文关键词9 $ Z n R ) 0分析.mp4

│ │ 课时2.11总结o D – f U ) [ %.mp4

│ │ 课时2.1研究思路.mp4

│ │ 课时2.2数据爬取：用scrapy爬} – b A D取万方、知网数据.mp4V R ` 9 [

│ │ 课时2.3数据清洗（一）：无效9 0 g s ; J U { UT YQ # M x字符清理.mp4

│ │ 课时2.4数据清洗（二）：数据重复与拆分.mp4

│ │ 课时2.5数据清洗（三）：数据合并与作者单位数q T R Y s据处理.mp4

│ │ 课时f = G { = E6 x A q P A2.6数据分析（一）：透视表格与数据^ B K基本分析.mp4

│ │ 课时2.7数据分析（二）：作者$ [ k e E k N D发文数据分E T t l K j析.mp4

│ │ 课时2.8数据分析（三）：国家自科、社科基金论文数据分析.mp4

│ │ 课N 6 H Q t时2.9数据分析（四）：论文作者关系网络@ * & . l分析.mp4

│ │G – Z P D . . [ \

│ ├─第五章：乡村人地关系基本特征分析

│ │ 课程5.1{ 5 d 9 A f V R0空间关系分析（三）：G值计算.mp4

│ │ 课程5.11空间关系分析（四）：无量纲化处理n c a V k v及最终数值计算.mp4

│ │ 课程5.12协调性评价.= x h ^mp4

│ │ 课程5.13变动性评价（一）：分析思路.mp4

│ │ 课程5.14变动性评价（二）：分享偏移模型.mp4

│ │ 课程] m ( A (. \ ` ~ 2 1 @ M ^ t [ X5.15变U 3 ] T V z O r i动性评价（三）：土地差异模型.mp4

│ │ 课程o U \ :5.16空间特征分析（一）：: 1 A E t , 1 j分析思路.mp4

│y ` f z f U o │ 课程5.12 P s V7空间特征分析（二）：延展度与指状度计算.mp4

│ │ 课程5.18总结.mp4

│ │ 课程5.1研究思路.mp4

│ │ 课程5.2人8 y K 9 – Y ? _地数据认识与处理-01python2内核配置o P + # 8 v.mp4

│ │ 课程5.3人地数据认识与处理-02数据认识.mp\ F * d d z4

│ │ 课程5.4人. ; 6 f } l o _地数据认识w p T x @ lu 7 E z ` B ^ \与处理-03农村劳动s E | . K U m v力密度分析.mp4

│! j i B │ 课程5.5依存关Z d x 4 9 d = z系分析.mp4

│ │ 课程5.6数量关系分析-01分村数据提取.mp4

│ │ 课程5.L E ( z ) 7 @ & B7数量关系分析-T 0 \ 6 x d C J02分村数值更新.mp4

│ │ 课程5.8空间关系-01研究思路.mp4

│ │ 课程5.9空间关系-02Nr b s (PI值计算.mp4

│ │

│ └─第四章：中B d % Q f国城市网络空间结构分析

│ 课时4.10上市公司空间分布特征.mp4

│ 课时4.11城市关: c H c r l X E A联网络特征（1）.mp4

│ 课时4.12城市关联网络特征（2）.mp4

│ 课时4.13城市关联网络特征（3）.mp4

│ 课时4.Y y Y _ M T e14城市网络空间组织分析.mp4

│ 课时4.15城市网络拓扑结构复杂性分析（1）.mp4

│ 课时4.` c T g t J s16城市网络拓扑结构复杂性分析（\ h / o a *2）.mp4

│ 课时4.17总结.m5 n 7 4p4

│ 课时4.1研究思路解析.mp4

│ 课时4.2数据来源与爬取思路.mp4

│ 课时4.3seleni` v ! P n H Yum网页自动化.mp4

│ 课时4.4初4 f N k } e 7 d步尝试下载全部数据.mp4

│ 课时4.5通过A Y @代理下载全部数据.mp4

│ 课时4.6POST请求子公司数据.mp4

│ 课时4.7数据的基本清洗.\ $ N e s 5mp4

│ 课时4.8通过百度API识别公司归属地（1）.mp4

│ 课时M L E | 9 _4.9通过百度API识别公司归属地（2）.mp4

点g D ) m I R c j击获取课程资源：城市空间研究专题（P* X 1 M L @ython）【价值1499元】百度网盘下载

https://www.51zxlm.com/zyjn/75280.html?ref=9400