Comments 4
Подобный сервис HeatMap есть ведь в страве - можно выбрать беговые маршруты в новом городе. Идея сделать подобную свою карту интересна, но не понятно что с этой информацией делать, вот если обмениваться с друзьями, чтобы находить новые места к примеру велотренировок, помимо Крылатского - было бы интересно. Спасибо за статью!
Спасибо за комментарий! Идея в основном заключалась в том, чтобы определить популярные участки без сторонних приложений и без полноценных ГИС программ. Согласен, что практического применения не так много, и это скорее ради картинки, но можно использовать как дополнительное средство поиска похожих тренировок или заездов (опять же не прибегая к помощи сторонних приложений или их платных функций, которые могут быть условно не доступны к примеру)
Привет. @denis_afanasyev Спасибо за текст. Выступал 22.06 на GeoPython в Базеле, и, хотя использовал для подготовки статью с medium, но на твою статью тоже подглядывал.
небольшое замечание про popular_segments_h3.py
во первых не надо там import h3pandas, ты не используешь его.
а во-вторых у тебя как то сложно получается. Я в файле вывода гексагонов в репо для конференции сделал проще:
залил все треки гексагонами, посчитал тупо через Counter количество упоминаний индексов каждого гексагона. и нарисовал их через folium.
hexagons_counter = Counter()
for track in RunningTrack.objects.all():
hexagons_counter += Counter(h3.geo_to_h3(lat, lon, 8) for lat, lon in track.track.tuple)
for hexagon, quantity in hexagons_counter.items():
folium.Polygon(h3.h3_to_geo_boundary(hexagon), color='brown', fill_color='brown', weight=1, fill_opacity=get_opacity(quantity), opacity=get_opacity(quantity)).add_to(worldmap)
Даже geopython не пригодился. Что думаешь? Я использовал django, но это не обязательно.
спасибо за комментарий! согласен, что твое решение компактнее, сам c модулем collections только недавно познакомился. У меня идет вызов функции h3.polyfill_resample() через h3pandas. В общем код не оптимизирован достаточно - это было мое первое знакомство с упомянутыми библиотеками, я пытался начинать с простого
Пространственный анализ тренировок с помощью GeoPandas и Folium