数据采样和预处理：由于地理数据往往非常大，可以选择样本点进行训练，如使用分层抽样或热点区域优先，同时对数据进行降维或特征选择以减少内存消耗。怎样用python语言将这一思想应用于实践中，请举出实例

在Python中，对大规模地理数据进行采样和预处理通常涉及以下几个步骤：

1. **分层抽样**：例如，如果你的数据包含城市、街区等多级地理标签，可以使用`pandas`库的`groupby`函数按层次划分，然后从每个组中随机选取一部分样本。例如：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设df是你的地理数据
data = df.groupby('city').apply(lambda x: x.sample(frac=0.1)) # 从每个城市中抽取10%样本

2. **热点区域优先**：对于高频活动区域，你可以使用诸如点密度图（Point Density Heatmap）来确定重要地区。`geopandas`库可以方便地进行这类分析。然后针对高密度区域进行更密集的采样：

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

hot_areas = data.plot(column='activity', cmap='YlGnBu')
# 根据热点区域生成采样点
sample_points = generate_random_points_in_hot_areas(hot_areas)

3. **降维与特征选择**：可以使用`sklearn`的`PCA`或`SelectKBest`等方法。例如，保留最重要的前N个特征：

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.feature_selection import SelectKBest

# 对数据进行降维
pca = PCA(n_components=0.95)  # 保留95%方差
transformed_data = pca.fit_transform(data)

# 选择K个最佳特征
selector = SelectKBest(k=10)  # 选择10个最好的特征
selected_features = selector.transform(transformed_data)

这里只是一个基本示例，实际应用中可能需要根据特定的地理数据分析需求进行调整。记得在预处理之后检查数据质量和平衡性，以及评估采样的效果是否达到预期。