В настоящее время оснащенность средствами связи высока, однако в мире и сейчас существует немало мест, где людям эти средства были недоступны. Есть множество областей, где уровень сигнала критически низок или и вовсе отсутствует возможность связаться с миром. Понятна потеря связи на высочайших пиках горных вершин или под водной толщей океана, и даже в сделанных из металла лифтах в многоэтажных зданиях. Однако проблемы со связью возникающие в густонаселенных регионах России, а тем более в пределах городов-миллионников могут, а главное, должны быть устранены. Основная цель этого поста – разобрать весь алгоритм и набор Python-скриптов поиска проблемных зон связи по координатам, где была зафиксирована потеря связи.

Сегодня создание интерактивной карты на python не составляет большого труда: стоит подключить библиотеку (например, Folium или Bokeh), указать картографический сервер, и после выполнения нескольких «магических» строк кода ваши данные как на ладони!
Но что делать, если данные есть, визуализировать их хочется, а в сети, в которой вы работаете, нет доступа к картографическим серверам? В этом случае помогут Plotly и GeoPandas.

Теория шести рукопожатий – социологическая теория, согласно которой двух любых людей разделяет всего пять уровней знакомых. Любители отечественного кинематографа могли увидеть её воплощение в одном из популярных новогодних фильмов – люди из разных уголков страны оказывались связаны друг с другом. Но что делать, если необходимо в реальной задаче отобразить подобные связи на карте? В таком случае, первым делом на ум приходит GraphMining.

Часто возникает проблема визуализации данных за несколько периодов времени. Те, кто уже пытался создавать карты знают, что эту проблему можно решить с помощью разных слоёв на карте. Расскажу о своем опыте использования библиотеки folium.

В данной статье рассмотрена возможность создания интерактивной карты с помощью библиотеки folium, а также реализация возможности добавления интересующих метрик и статистик для объектов карты, с целью упростить работу аудиторов при проведении проверок.

В этой статье я расскажу о своем опыте работы с одним из инструментов визуализации в форме интерактивной карты на Jupyter Notebook – Folium.

Давайте разберем еще одну задачу визуализации на python, а именно интерактивные карты. Исследуем эпидемиологическую ситуацию в мире с помощью открытых данных от Университета Джона Хопкинса. Подробнее в статье: