Python实现城市空间数据分析与信息熵计算方法

资源摘要信息:"本书名为《城市空间数据分析方法——PYTHON语言实现》，内容涉及使用PYTHON语言进行城市空间数据分析，并提供了一系列实用的代码工具。其中特别提到了信息熵的概念，并通过matlab代码示例来加以解释。本书不仅作为教材使用，还旨在将实验中编写的代码片段转化成可供迁移使用的工具集合，形成工具包。 书中提到了两个主要的功能代码片段，分别为单个分类POI数据的爬取与地理空间点地图的生成。第一个功能是通过百度地图开放平台的POI数据爬取API实现的，提供了按照查询条件获取特定区域内的点兴趣（Point of Interest, POI）数据，此功能封装在一个名为`baiduPOI_dataCrawler`的函数中，需要传入的参数包括查询字典（query_dic）、边界坐标（bound_coordinate）、分区信息（partition）、页数范围（page_num_range），以及可选的POI文件名列表（poi_fn_list）。第二个功能则是将下载的.csv格式的POI数据转换为pandas库中的DataFrame格式，以便进行更高效的数据处理和分析，此功能由`csv2df`函数实现。 书中还提到了第二个功能，即多个分类POI数据的爬取与描述性统计。这个功能是通过批量爬取百度地图开放平台上的POI数据实现的，相关的函数名为`baiduPOI_batchCrawler`，该函数依赖于`baiduPOI_dataCrawler`函数来获取单个分类的数据。通过这种方式，可以获取大规模的分类POI数据集，并进行后续的分析。 本书的标签为'系统开源'，意味着其代码资源是开放的，可自由获取和修改，这为学习者和研究人员提供了极大的便利。从提供的压缩包子文件名‘Urban-Spatial-Data-Analysis_python-master’来看，这可能是一个名为‘Urban-Spatial-Data-Analysis_python’的开源项目的主分支，其中包含了上述所提及的代码及工具。 此外，书中所提的‘信息熵’是信息论中的一个重要概念，它衡量的是信息内容的不确定性或者说是信息的无序程度。在城市空间数据分析中，信息熵可以用来量化城市空间的复杂性和多样性。虽然具体到matlab的信息熵代码没有详细描述，但基于标题中的描述，可以推断出代码将涉及到信息熵的计算和分析，这对于城市规划、空间经济学以及地理信息系统等领域的研究具有重要意义。 综上所述，本书不仅提供了丰富的代码工具，便于读者学习和应用PYTHON进行城市空间数据分析，还通过实际的编程案例，如POI数据爬取和信息熵计算，加深读者对城市空间数据分析方法的理解。"