Tidy data и tidyterra

“Tidy datasets are all alike, but every messy dataset is messy in its own way.” — Hadley Wickham

Узнаете аллюзию на слова русского классика? Tidy data - система репрезентации табличных данных, ставшая важной частью культуры работы с данными в R (и не только) и основой диалекта tidyverse, к которому в т.ч. относятся популярные библиотеки dplyr и ggplot2. Если коротко, принцип tidy: одна строка - одно наблюдение, что означает приоритет "длинных" таблиц над "широкими", отсутствие вложенности, дублирования и пр.

Библиотека sf распространила принципы tidy data на работу с векторными пространственными данными. Для растров такой мостик в мир tidyverse появился в прошлом году в виде библиотеки tidyterra. Она открывает для работы с рядами сеточных данных простейшие способы манипуляции таблицами, вроде фильтрации, заполнения отсутствующих значений и пр., а также позволяет напрямую отрисовывать растры в ggplot.

Рисунок: контрасты расселения на границе России и Китая по данным GHS-POP на 2020 г.

Позиционный принцип. Ч. 2

Недавно перечитывал тексты Б. Родомана и подумал, что получилась иллюстрация к его позиционному принципу (свойства объекта определяются его положением относительно других объектов) или принципу давления места:

"При перестройке географического поля изменяется пространственное положение даже у неподвижных объектов. Те, для которых новое положение оказалось удачным, процветают, а неудачники, не способные к улучшению, приходят в упадок" (Территориальные ареалы и сети, 1999, с. 81).

Кажется, что вообще значительная доля эконом-географических текстов именно об этом - о том, как изменение внешнего экономического контекста, включенность и исключенность из сетей большего уровня меняют географическое положение населенных пунктов, провоцируя изменение их функций и перетоки людей.

И R, и Python

Недавно я рассказывал про выход второго издания Geocomputation with R. Между прочим, у этой книги есть сестра - Geocomputation with Python - от той же команды разработчиков. Как пишут сами авторы, книга может стать хорошим стартом для тех, кто только начинает осваивать python для работы с географическими данными и хочет получить прочный фундамент для продолжения обучения. В ней разбираются базовые операции с векторными и растровыми данными с помощью geopandas и rasterio, с объяснением работы буквально каждой строчки кода.

🧑‍🏫 31 января в 18:10 пройдет семинар научно-учебной группы «Пространственный анализ и моделирование городских процессов»

Докладчики:

1) Логвинов Илья Александрович, аспирант Института наук о Земле СПбГУ,
ведущий экономист-аналитик института территориального планирования «Урбаника»

Динамика территориально-урбанистической структуры постсоциалистических стран в XXI в.: опыт использования подхода DEGURBA

2) Зыков Глеб Сергеевич, студент 4 курса факультета географии и геоинформационных технологий НИУ ВШЭ

Применение метода DEGURBA для классификации территорий России по степени урбанизированности на примере Краснодарского края и Республики Адыгея

📌 Подробнее о докладах читайте по ссылке

🗓 Время: 31 января, 18:10
📍 Место: Покровский б-р, д.11, ауд. G119

👉 Для участия просьба заполнить регистрационную форму по ссылке

Обращаем внимание, что семинар пройдет в очном формате.

Будем рады Вас видеть!

Трубки и карты. Ч. 1

Пользователи R легко узнают эту картину: ее стилизованное изображение долгое время служило лого библиотеки magrittr, благодаря которой в языке появилась возможность писать непрерывные пайплайны (pipe - трубка) кода с помощью оператора %>% как альтернатива вложенным функциям. Название библиотеки отсылает к автору картины, художнику Рене Магритту.

Недавно показывал картину студентам, но совсем по другому поводу — из-за надписи на ней. Если вы тоже не читаете по-французски, надпись гласит: "Это НЕ трубка". Парадокс, который сам Магритт объяснял словами: "Вы же не можете набить ее табаком? Если бы я написал, что это трубка, то солгал бы. Это лишь ее репрезентация".

Трубки и карты. Ч. 2

Любая карта — это также репрезентация или модель территории, которая нужна нам потому, что помогает понять и выразить некоторые пространственные закономерности (о соотношении карты и территории на wiki). Кроме того, это отражение наших собственных представлений о пространстве, включая позиции и установки, из которых мы задаем вопросы к данным (привет, критическая география).

У Борхеса есть короткий рассказ "О точности в науке" — о том, как в одной империи искусство картографии достигло такой высоты, что имперские картографы умудрились сделать карту страны в масштабе один к одному. И эта карта оказалась никому не нужна.

Агент-ориентированные модели. Ч. 2

Модель Шеллинга демонстрирует несколько контр-интуитивных эффектов, например, что при небольших порогах гомогенные области образуются быстрее, в то время как слишком высокие требования к числу похожих соседей могут вызвать цепные реакции перемещений агентов, так что равновесие в системе почти недостижимо, а уровень гомогенизации кратковременно падает. У модели - множество ваиантов с разными условиями игры. По ссылке - простая реализация на R.

Модель Шеллинга - пример агент-ориентированных моделей (agent-based models, ABM). В отличие от детерминистских моделей, такие модели включают элементы стохастичности (случайности поведения игроков). И если, несмотря на наличие случайности, множество симуляций приводит к одному и тому же результату, который не был заложен в модель напрямую, т.е. возникает равновесие, схожее с закономерностями, наблюдаемыми в реальном мире, это означает, что предположения о механизмах формирования этих закономерностей могут быть правдивы.

О модели Шеллинга я впервые прочитал в книге Networks, Crowds, and Markets (2010) by David Easley and Jon Kleinberg. Это классный учебник по теории игр и сетевому анализу, в котором также можно найти примеры из экологии, транспорта и других дисциплин.

Индустриальный ландшафт. Ч. 1

Главная туристическая локация северного Вьетнама - бухта Халонг. Мы побывали там в апреле, путешествуя из Ханоя. Но по дороге я увидел ландшафт, который впечатлил не меньше бухты (возможно, это признаки профдеформации).

Через полтора часа из столицы Вьетнама скоростная трасса подводит к Хайфону - третьему по величине городу в стране. Дорога огибает Хайфон с юга и затем уходит на северо-восток вдоль побережья и наверх - на мост через реку Кам. На мосту, если посмотреть направо, открывается вид на большой порт: корабли, сияющие на солнце новенькие краны грузовых терминалов, склады и тысячи разноцветных контейнеров. Редко, где есть возможность с высоты посмотреть на такой индустриальный ландшафт.