Agglomeration
Get agglomerations
[2]:
from popframe.models.region import Region
region_model = Region.from_pickle('data/Ленинградская область.pickle')
[3]:
from popframe.method.agglomeration import AgglomerationBuilder
agglomeration_builder = AgglomerationBuilder(region=region_model)
final_agglomerations = agglomeration_builder.get_agglomerations(time = 80)
final_agglomerations
[3]:
| type | core_cities | population | agglomeration_level | geometry | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Polycentric | Кудрово, Гатчина, Сертолово, Новое Девяткино, ... | 1116875 | 4 | POLYGON ((310261.047 6587674.368, 310046.437 6... |
| 1 | Polycentric | Светогорск, Выборг | 129217 | 1 | POLYGON ((264064.801 6702843.886, 263672.547 6... |
| 2 | Polycentric | Пикалево, Тихвин, Бокситогорск | 105381 | 1 | POLYGON ((535225.286 6582852.229, 535504.813 6... |
| 3 | Polycentric | Кириши, Волхов | 102494 | 1 | POLYGON ((421196.961 6582742.806, 421196.513 6... |
| 4 | Polycentric | Сланцы, Кингисепп | 115479 | 1 | POLYGON ((206722.793 6553056.587, 206615.98 65... |
| 5 | Monocentric | Луга | 58784 | 1 | POLYGON ((306605.524 6486633.39, 306526.354 64... |
| 6 | Polycentric | Подпорожье, Лодейное Поле | 44609 | 1 | POLYGON ((513102.444 6711145.664, 512912.14 67... |
| 7 | Monocentric | Приозерск | 30441 | 1 | POLYGON ((337963.013 6743785.69, 337736.871 67... |
[4]:
final_agglomerations.explore()
[4]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
Build circle frame
[5]:
from popframe.method.popuation_frame import PopulationFrame
frame_method = PopulationFrame(region=region_model)
output = frame_method.build_circle_frame()
output
[5]:
| id | name | population | level | geometry | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | Болото | 10 | Малое сельское поселение | POLYGON ((543177.545 6580637.216, 543177.376 6... |
| 1 | 1 | Большой Остров | 68 | Малое сельское поселение | POLYGON ((544624.73 6593227.683, 544624.288 65... |
| 2 | 2 | Бор | 1734 | Большое сельское поселение | POLYGON ((545358.957 6593052.346, 545356.725 6... |
| 3 | 3 | Бороватое | 10 | Малое сельское поселение | POLYGON ((544028.318 6589581.591, 544028.148 6... |
| 4 | 4 | Бочево | 10 | Малое сельское поселение | POLYGON ((538575.316 6576793.156, 538575.147 6... |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 2925 | 2925 | Апраксин Бор | 313 | Среднее сельское поселение | POLYGON ((399256.679 6560340.947, 399255.73 65... |
| 2926 | 2926 | Александровка | 313 | Среднее сельское поселение | POLYGON ((404164.108 6562086.557, 404163.159 6... |
| 2927 | 2927 | Большая Горка | 313 | Среднее сельское поселение | POLYGON ((413313.678 6573792.753, 413312.73 65... |
| 2928 | 2928 | Дроздово | 5 | Малое сельское поселение | POLYGON ((412482.916 6574810.78, 412482.796 65... |
| 2929 | 2929 | Большая Кунесть | 5 | Малое сельское поселение | POLYGON ((412183.794 6574629.673, 412183.674 6... |
2930 rows × 5 columns
[ ]:
# final_agglomerations.to_file("final_agglomerations.geojson", driver="GeoJSON")
Evaluate city agglomeration status
[6]:
towns_with_status = agglomeration_builder.evaluate_city_agglomeration_status(output, final_agglomerations)
towns_with_status
[6]:
| id | name | population | level | geometry | agglomeration_status | agglomeration_level | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | Болото | 10 | Малое сельское поселение | POLYGON ((543177.545 6580637.216, 543177.376 6... | В агломерации | 1 |
| 1 | 1 | Большой Остров | 68 | Малое сельское поселение | POLYGON ((544624.73 6593227.683, 544624.288 65... | В агломерации | 1 |
| 2 | 2 | Бор | 1734 | Большое сельское поселение | POLYGON ((545358.957 6593052.346, 545356.725 6... | В агломерации | 1 |
| 3 | 3 | Бороватое | 10 | Малое сельское поселение | POLYGON ((544028.318 6589581.591, 544028.148 6... | В агломерации | 1 |
| 4 | 4 | Бочево | 10 | Малое сельское поселение | POLYGON ((538575.316 6576793.156, 538575.147 6... | В агломерации | 1 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 2925 | 2925 | Апраксин Бор | 313 | Среднее сельское поселение | POLYGON ((399256.679 6560340.947, 399255.73 65... | Вне агломерации | 0 |
| 2926 | 2926 | Александровка | 313 | Среднее сельское поселение | POLYGON ((404164.108 6562086.557, 404163.159 6... | Вне агломерации | 0 |
| 2927 | 2927 | Большая Горка | 313 | Среднее сельское поселение | POLYGON ((413313.678 6573792.753, 413312.73 65... | Вне агломерации | 0 |
| 2928 | 2928 | Дроздово | 5 | Малое сельское поселение | POLYGON ((412482.916 6574810.78, 412482.796 65... | Вне агломерации | 0 |
| 2929 | 2929 | Большая Кунесть | 5 | Малое сельское поселение | POLYGON ((412183.794 6574629.673, 412183.674 6... | Вне агломерации | 0 |
2930 rows × 7 columns
[ ]:
# towns_with_status.to_file("towns_with_status.geojson", driver="GeoJSON")
[7]:
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
# Ваши цвета для агломераций
agglomeration_colors = {
1: "#ADD8E6", # светло-голубой
2: "#D8BFD8", # светло-фиолетовый
3: "#808000", # оливковый
4: "#FFFF99", # светло-желтый
5: "#006400" # темно-зеленый
}
# Ваши цвета для городов
city_colors = {
"Малое сельское поселение": "#F0E68C", # бледно-желтый
"Среднее сельское поселение": "#FFD700", # золотисто-желтый
"Большое сельское поселение": "#FFA07A", # светло-лососевый
"Крупное сельское поселение": "#FF8C00", # темно-оранжевый
"Малый город": "#CD5C5C", # красно-коричневый
"Средний город": "#DC143C", # красный кармин
"Большой город": "#B22222", # огненно-красный
"Крупный город": "#8B0000", # темно-красный
"Крупнейший город": "#800080", # фиолетовый
"Сверхкрупный город": "#4B0082" # индиго
}
# Чтение агломераций и городов из GeoDataFrame
gdf_agglomerations = final_agglomerations
gdf_cities = output
region_boundary = region_model.region # Ваши границы региона
# Создание подложки для карты
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 10))
# Визуализация границ региона (серым цветом с прозрачностью)
region_boundary.plot(ax=ax, color='gray', edgecolor='black', alpha=0.3)
# Визуализация агломераций
for level, color in agglomeration_colors.items():
subset = gdf_agglomerations[gdf_agglomerations['agglomeration_level'] == level]
subset.plot(ax=ax, color=color, edgecolor='black')
# Визуализация городов с различными цветами
for city_type, color in city_colors.items():
subset = gdf_cities[gdf_cities['level'] == city_type]
subset.plot(ax=ax, marker='o', color=color, markersize=10, edgecolor='black')
# Создание легенды для агломераций
agglomeration_patches = [mpatches.Patch(color=color, label=f'Агломерация Уровень {level}')
for level, color in agglomeration_colors.items()]
# Создание легенды для городов
city_patches = [mpatches.Patch(color=color, label=city_type)
for city_type, color in city_colors.items()]
# Отображение легенды для агломераций
legend_agglomeration = plt.legend(handles=agglomeration_patches, loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1), title="Агломерации")
ax.add_artist(legend_agglomeration) # Добавление первой легенды
# Отображение легенды для городов
plt.legend(handles=city_patches, loc='lower left', bbox_to_anchor=(1, 0.4), title="Города")
# Настройка осей
plt.title("Агломерации и Города")
ax.set_axis_off()
# Показать карту
plt.show()
/tmp/ipykernel_13669/1785706060.py:42: UserWarning: The GeoDataFrame you are attempting to plot is empty. Nothing has been displayed.
subset.plot(ax=ax, color=color, edgecolor='black')
/tmp/ipykernel_13669/1785706060.py:42: UserWarning: The GeoDataFrame you are attempting to plot is empty. Nothing has been displayed.
subset.plot(ax=ax, color=color, edgecolor='black')
/tmp/ipykernel_13669/1785706060.py:47: UserWarning: The GeoDataFrame you are attempting to plot is empty. Nothing has been displayed.
subset.plot(ax=ax, marker='o', color=color, markersize=10, edgecolor='black')
[8]:
unique_count = towns_with_status['agglomeration_status'].value_counts()
unique_count
[8]:
В агломерации 1457
Вне агломерации 1443
Центр агломерации 30
Name: agglomeration_status, dtype: int64
[9]:
# Визуализируем первый GeoDataFrame
m = final_agglomerations.explore()
# Добавляем второй GeoDataFrame на ту же карту
towns_with_status.explore(m=m)
[9]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
Scenario
[10]:
import pandas as pd
# update = {
# 630: {
# 'population': 300_000,
# },
# 259: {
# 'population': 150_000,
# }
# }
update = {
2618: {
'population': 500_000,
}
}
update_df = pd.DataFrame.from_dict(update, orient='index')
[11]:
final_agglomerations = agglomeration_builder.get_agglomerations(update_df)
final_agglomerations
/home/mvin/PopFrame/popframe/models/region.py:126: FutureWarning: In a future version, `df.iloc[:, i] = newvals` will attempt to set the values inplace instead of always setting a new array. To retain the old behavior, use either `df[df.columns[i]] = newvals` or, if columns are non-unique, `df.isetitem(i, newvals)`
gdf.update(update_df[['population']])
[11]:
| type | core_cities | population | agglomeration_level | geometry | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Polycentric | Тихвин, Волхов, Кириши, Пикалево, Бокситогорск | 656824 | 3 | POLYGON ((421196.961 6582742.806, 421196.513 6... |
| 1 | Polycentric | Кудрово, Гатчина, Сертолово, Новое Девяткино, ... | 1116875 | 4 | POLYGON ((310261.047 6587674.368, 310046.437 6... |
| 2 | Polycentric | Светогорск, Выборг | 129217 | 1 | POLYGON ((264064.801 6702843.886, 263672.547 6... |
| 3 | Polycentric | Сланцы, Кингисепп | 115479 | 1 | POLYGON ((206722.793 6553056.587, 206615.98 65... |
| 4 | Monocentric | Луга | 58784 | 1 | POLYGON ((306605.524 6486633.39, 306526.354 64... |
| 5 | Polycentric | Подпорожье, Лодейное Поле | 44609 | 1 | POLYGON ((513102.444 6711145.664, 512912.14 67... |
| 6 | Monocentric | Приозерск | 30441 | 1 | POLYGON ((337963.013 6743785.69, 337736.871 67... |
[12]:
from popframe.method.popuation_frame import PopulationFrame
frame_method = PopulationFrame(region=region_model)
output = frame_method.build_circle_frame(update_df)
output
/home/mvin/PopFrame/popframe/models/region.py:126: FutureWarning: In a future version, `df.iloc[:, i] = newvals` will attempt to set the values inplace instead of always setting a new array. To retain the old behavior, use either `df[df.columns[i]] = newvals` or, if columns are non-unique, `df.isetitem(i, newvals)`
gdf.update(update_df[['population']])
[12]:
| geometry | id | name | population | level | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | POLYGON ((543177.545 6580637.216, 543177.376 6... | 0 | Болото | 10 | Малое сельское поселение |
| 1 | POLYGON ((544624.73 6593227.683, 544624.288 65... | 1 | Большой Остров | 68 | Малое сельское поселение |
| 2 | POLYGON ((545358.957 6593052.346, 545356.725 6... | 2 | Бор | 1734 | Большое сельское поселение |
| 3 | POLYGON ((544028.318 6589581.591, 544028.148 6... | 3 | Бороватое | 10 | Малое сельское поселение |
| 4 | POLYGON ((538575.316 6576793.156, 538575.147 6... | 4 | Бочево | 10 | Малое сельское поселение |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 2925 | POLYGON ((399256.679 6560340.947, 399255.73 65... | 2925 | Апраксин Бор | 313 | Среднее сельское поселение |
| 2926 | POLYGON ((404164.108 6562086.557, 404163.159 6... | 2926 | Александровка | 313 | Среднее сельское поселение |
| 2927 | POLYGON ((413313.678 6573792.753, 413312.73 65... | 2927 | Большая Горка | 313 | Среднее сельское поселение |
| 2928 | POLYGON ((412482.916 6574810.78, 412482.796 65... | 2928 | Дроздово | 5 | Малое сельское поселение |
| 2929 | POLYGON ((412183.794 6574629.673, 412183.674 6... | 2929 | Большая Кунесть | 5 | Малое сельское поселение |
2930 rows × 5 columns
[13]:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
# Ваши цвета для агломераций
agglomeration_colors = {
1: "#ADD8E6", # светло-голубой
2: "#D8BFD8", # светло-фиолетовый
3: "#808000", # оливковый
4: "#FFFF99", # светло-желтый
5: "#006400" # темно-зеленый
}
# Ваши цвета для городов
city_colors = {
"Малое сельское поселение": "#F0E68C", # бледно-желтый
"Среднее сельское поселение": "#FFD700", # золотисто-желтый
"Большое сельское поселение": "#FFA07A", # светло-лососевый
"Крупное сельское поселение": "#FF8C00", # темно-оранжевый
"Малый город": "#CD5C5C", # красно-коричневый
"Средний город": "#DC143C", # красный кармин
"Большой город": "#B22222", # огненно-красный
"Крупный город": "#8B0000", # темно-красный
"Крупнейший город": "#800080", # фиолетовый
"Сверхкрупный город": "#4B0082" # индиго
}
# Чтение агломераций и городов из GeoDataFrame
gdf_agglomerations = final_agglomerations
gdf_cities = output
region_boundary = region_model.region # Ваши границы региона
# Создание подложки для карты
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 10))
# Визуализация границ региона (серым цветом с прозрачностью)
region_boundary.plot(ax=ax, color='gray', edgecolor='black', alpha=0.3)
# Визуализация агломераций
for level, color in agglomeration_colors.items():
subset = gdf_agglomerations[gdf_agglomerations['agglomeration_level'] == level]
subset.plot(ax=ax, color=color, edgecolor='black')
# Визуализация городов с различными цветами
for city_type, color in city_colors.items():
subset = gdf_cities[gdf_cities['level'] == city_type]
subset.plot(ax=ax, marker='o', color=color, markersize=10, edgecolor='black')
# Создание легенды для агломераций
agglomeration_patches = [mpatches.Patch(color=color, label=f'Агломерация Уровень {level}')
for level, color in agglomeration_colors.items()]
# Создание легенды для городов
city_patches = [mpatches.Patch(color=color, label=city_type)
for city_type, color in city_colors.items()]
# Отображение легенды для агломераций
legend_agglomeration = plt.legend(handles=agglomeration_patches, loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1), title="Агломерации")
ax.add_artist(legend_agglomeration) # Добавление первой легенды
# Отображение легенды для городов
plt.legend(handles=city_patches, loc='lower left', bbox_to_anchor=(1, 0.4), title="Города")
# Настройка осей
plt.title("Агломерации и Города")
ax.set_axis_off()
# Показать карту
plt.show()
/tmp/ipykernel_13669/3824339813.py:41: UserWarning: The GeoDataFrame you are attempting to plot is empty. Nothing has been displayed.
subset.plot(ax=ax, color=color, edgecolor='black')
/tmp/ipykernel_13669/3824339813.py:41: UserWarning: The GeoDataFrame you are attempting to plot is empty. Nothing has been displayed.
subset.plot(ax=ax, color=color, edgecolor='black')
/tmp/ipykernel_13669/3824339813.py:46: UserWarning: The GeoDataFrame you are attempting to plot is empty. Nothing has been displayed.
subset.plot(ax=ax, marker='o', color=color, markersize=10, edgecolor='black')
/tmp/ipykernel_13669/3824339813.py:46: UserWarning: The GeoDataFrame you are attempting to plot is empty. Nothing has been displayed.
subset.plot(ax=ax, marker='o', color=color, markersize=10, edgecolor='black')
