Geocomputation with Python - Dorman, Michael
- Format: Broché
- 344 pages Voir le descriptif
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Présentation Geocomputation With Python Format Broché
- Livre Sciences de la vie et de la terreAuteur(s) : Dorman, Michael - Graser, Anita - Nowosad, JakubEditeur : Taylor & Francis Ltd (Sales)Langue : AnglaisParution : 01/02/2025Format : Moyen, de 350g à 1kgNombre de pages :...
Résumé : Preface 1. Geographic data in Python 2. Attribute data operations 3. Spatial data operations 4. Geometry operations 5. Raster-vector interactions 6. Reprojecting geographic data 7. Geographic data I/O 8. Making maps with Python References
Sommaire: Michael Dorman, Ph.D. is a programmer and lecturer at The Department of Environmental, Geoinformatics and Urban Planning Sciences, Ben-Gurion University of the Negev. He is working with researchers and students to develop computational workflows for spatial analysis, mostly through programming in Python, R, and JavaScript, as well as teaching those subjects. Anita Graser, Ph.D. is a Senior Scientist at the Austrian Institute of Technology (AIT), QGIS PSC member and lead developer of MovingPandas. Anita has published several books about QGIS, including Learning QGIS and QGIS Map Design, teaches Python for QGIS, and writes a popular spatial data science blog. Jakub Nowosad, Ph.D. is an Associate Professor at Adam Mickiewicz University in Pozn? and a visiting scientist at the University of M?nster. Specializing in spatial pattern analysis in environmental studies, he combines research with a dedication to education and open science principles. Dr. Nowosad is committed to developing scientific software and fostering accessible knowledge through teaching and open-source contributions. Robin Lovelace, Ph.D. is a Professor of Transport Data Science at the University of Leeds., He is the developer of high impact applications for more data-driven transport planning and policy. He has a decade's experience researching and teaching data science with geographic data and has developed numerous tools to support more data-driven policies, including the award-winning Propensity to Cycle Tool which has transformed the practice of strategic active travel network planning in the UK.
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