pax_global_header00006660000000000000000000000064146352746020014523gustar00rootroot0000000000000052 comment=4448e7d32b08a3403c8712784d061fb696e8f2ec spaghetti-1.7.6/000077500000000000000000000000001463527460200135265ustar00rootroot00000000000000spaghetti-1.7.6/.gitattributes000066400000000000000000000001031463527460200164130ustar00rootroot00000000000000*.ipynb linguist-language=Python spaghetti/_version.py export-substspaghetti-1.7.6/.github/000077500000000000000000000000001463527460200150665ustar00rootroot00000000000000spaghetti-1.7.6/.github/CONTRIBUTING.md000066400000000000000000000032041463527460200173160ustar00rootroot00000000000000# Contributing Guidelines for `spaghetti` Thank you for your interest in contributing! We work primarily on Github. Please review the contributing procedures [here](http://pysal.org/getting_started#for-developers) and [here](https://github.com/pysal/pysal/wiki/GitHub-Standard-Operating-Procedures) so that we can accept your contributions! Alternatively, contact someone in the [development chat channel](https://gitter.im//pysal/Spaghetti). ## Contact 1. All questions, comments, & discussions should happen in a public forum, where possible. Please start a [discussion](https://github.com/pysal/spaghetti/discussions) for questions or open an [issue](https://github.com/pysal/spaghetti/issues) if there appears to be a bug. Private messages and emails will not be answered in a substantive manner. ## Style and format 1. At the time of this writing, Python 3.10, 3.11, and 3.12 are the officially supported versions. 2. This project implements the linting and formatting conventions of [`ruff`](https://docs.astral.sh/ruff/) on all incoming Pull Requests. To ensure a PR is properly linted and formatted prior to creating a Pull Request, [install `pre-commit`](https://pre-commit.com/#installation) in your development environment and then [set up the configuration of pre-commit hooks](https://pre-commit.com/#3-install-the-git-hook-scripts). 3. Import packages, classes, and functions with their full name where possible. * For example: :white_check_mark: ```python import spaghetti from shapely.geometry import Point ``` :x: ```python import spaghetti as spgh from shapely.geometry import Point as pt ``` spaghetti-1.7.6/.github/ISSUE_TEMPLATE.md000066400000000000000000000032141463527460200175730ustar00rootroot00000000000000Thank you for filing this issue! To help troubleshoot this issue, please follow the following directions to the best of your ability before submitting an issue. Feel free to delete this text once you've filled out the relevant requests. Please include the output of the following in your issue submission. If you don't know how to provide the information, commands to get the relevant information from the Python interpreter will follow each bullet point. Feel free to delete the commands after you've filled out each bullet. - Platform information: ```python >>> import os; print(os.name, os.sys.platform);print(os.uname()) ``` - Python version: ```python >>> import sys; print(sys.version) ``` - spaghetti version: ```python >>> import spaghetti; print(spaghetti.__version__) ``` - libpysal version: ```python >>> import libpysal; print(libpysal.__version__) ``` - SciPy version: ```python >>> import scipy; print(scipy.__version__) ``` - NumPy version: ```python >>> import numpy; print(numpy.__version__) ``` - GeoPandas verion (if applicable): ```python >>> import geopandas; print(geopandas.__version__) ``` Also, please upload any relevant data as [a file attachment](https://help.github.com/articles/file-attachments-on-issues-and-pull-requests/). Please **do not** upload pickled objects, since it's nearly impossible to troubleshoot them without replicating your exact namespace. Instead, provide the minimal subset of the data required to replicate the problem. If it makes you more comfortable submitting the issue, feel free to: 1. remove personally identifying information from data or code 2. provide only the required subset of the full data or code spaghetti-1.7.6/.github/ISSUE_TEMPLATE/000077500000000000000000000000001463527460200172515ustar00rootroot00000000000000spaghetti-1.7.6/.github/ISSUE_TEMPLATE/bug_report.md000066400000000000000000000031441463527460200217450ustar00rootroot00000000000000--- name: Bug report about: Create a report to help us improve title: '' labels: bug assignees: jGaboardi --- **Describe the bug** A clear and concise description of what the bug is. **To Reproduce** Steps to reproduce the behavior **Expected behavior** A clear and concise description of what you expected to happen. **Screenshots** If applicable, add screenshots to help explain your problem. **Additional context** Add any other context about the problem here. **System & Versions** - Platform information: ```python >>> import os; print(os.name, os.sys.platform);print(os.uname()) ``` - Python version: ```python >>> import sys; print(sys.version) ``` - spaghetti version: ```python >>> import spaghetti; print(spaghetti.__version__) ``` - libpysal version: ```python >>> import libpysal; print(libpysal.__version__) ``` - SciPy version: ```python >>> import scipy; print(scipy.__version__) ``` - NumPy version: ```python >>> import numpy; print(numpy.__version__) ``` - GeoPandas verion (if applicable): ```python >>> import geopandas; print(geopandas.__version__) ``` Also, please upload any relevant data as [a file attachment](https://help.github.com/articles/file-attachments-on-issues-and-pull-requests/). Please **do not** upload pickled objects, since it's nearly impossible to troubleshoot them without replicating your exact namespace. Instead, provide the minimal subset of the data required to replicate the problem. If it makes you more comfortable submitting the issue, feel free to: 1. remove personally identifying information from data or code 2. provide only the required subset of the full data or code spaghetti-1.7.6/.github/ISSUE_TEMPLATE/feature_request.md000066400000000000000000000011431463527460200227750ustar00rootroot00000000000000--- name: Feature request about: Suggest an idea for this project title: '' labels: enhancement assignees: jGaboardi --- **Is your feature request related to a problem? Please describe.** A clear and concise description of what the problem is. Ex. I'm always frustrated when [...] **Describe the solution you'd like** A clear and concise description of what you want to happen. **Describe alternatives you've considered** A clear and concise description of any alternative solutions or features you've considered. **Additional context** Add any other context or screenshots about the feature request here. spaghetti-1.7.6/.github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md000066400000000000000000000016261463527460200206740ustar00rootroot00000000000000Hello! Please make sure to check all these boxes before submitting a Pull Request (PR). Once you have checked the boxes, feel free to remove all text except the justification in point 4. 1. [ ] You have run tests on this submission, either by using [Travis Continuous Integration testing](https://github.com/pysal/pysal/wiki/GitHub-Standard-Operating-Procedures#automated-testing-w-travis-ci) testing or running `nosetests` on your changes? 2. [ ] This pull introduces new functionality covered by [docstrings](https://en.wikipedia.org/wiki/Docstring#Python) and [unittests](https://docs.python.org/3.6/library/unittest.html)? 3. [ ] You have [assigned a reviewer](https://help.github.com/articles/assigning-issues-and-pull-requests-to-other-github-users/) and added relevant [labels](https://help.github.com/articles/applying-labels-to-issues-and-pull-requests/) 4. [ ] The justification for this PR is: spaghetti-1.7.6/.github/dependabot.yml000066400000000000000000000011251463527460200177150ustar00rootroot00000000000000# To get started with Dependabot version updates, you'll need to specify which # package ecosystems to update and where the package manifests are located. # Please see the documentation for all configuration options: # https://help.github.com/github/administering-a-repository/configuration-options-for-dependency-updates version: 2 updates: - package-ecosystem: "github-actions" directory: "/" schedule: interval: "daily" reviewers: - "jGaboardi" - package-ecosystem: "pip" directory: "/" schedule: interval: "daily" reviewers: - "jGaboardi" spaghetti-1.7.6/.github/release.yml000066400000000000000000000005671463527460200172410ustar00rootroot00000000000000changelog: exclude: labels: - ignore-for-release authors: - octocat - dependabot categories: - title: Breaking Changes 🛠 labels: - Semver-Major - breaking-change - title: Exciting New Features 🎉 labels: - Semver-Minor - enhancement - title: Other Changes labels: - "*" spaghetti-1.7.6/.github/workflows/000077500000000000000000000000001463527460200171235ustar00rootroot00000000000000spaghetti-1.7.6/.github/workflows/build_docs.yml000066400000000000000000000036401463527460200217600ustar00rootroot00000000000000 name: Build Docs on: push: # Sequence of patterns matched against refs/tags tags: - 'v*' # Push events to matching v*, i.e. v1.0, v20.15.10 workflow_dispatch: inputs: version: description: Manual Doc Build default: test required: false jobs: docs: name: build & push docs runs-on: ${{ matrix.os }} timeout-minutes: 90 strategy: matrix: os: ['ubuntu-latest'] environment-file: [ci/312-latest.yaml] experimental: [false] defaults: run: shell: bash -l {0} steps: - name: checkout repo uses: actions/checkout@v4 with: fetch-depth: 0 # Fetch all history for all branches and tags. - name: setup micromamba uses: mamba-org/setup-micromamba@v1 with: environment-file: ${{ matrix.environment-file }} micromamba-version: 'latest' - name: reinstall for version run: | pip install -e . --no-deps --force-reinstall - name: make docs run: | cd docs make html - name: commit docs run: | git clone https://github.com/ammaraskar/sphinx-action-test.git --branch gh-pages --single-branch gh-pages cp -r docs/_build/html/* gh-pages/ cd gh-pages git config --local user.email "action@github.com" git config --local user.name "GitHub Action" git add . git commit -m "Update documentation" -a || true # The above command will fail if no changes were present, # so we ignore the return code. - name: push to gh-pages uses: ad-m/github-push-action@master with: branch: gh-pages directory: gh-pages github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} force: true spaghetti-1.7.6/.github/workflows/release_and_publish.yml000066400000000000000000000031271463527460200236410ustar00rootroot00000000000000# Release package on GitHub and publish to PyPI # IMPORTANT -- 1 MANUAL STEP # * FOLLOWING TAGGED RELEASE # - update CHANGELOG.md #-------------------------------------------------- name: Release & Publish on: push: # Sequence of patterns matched against refs/tags tags: - "v*" # Push events to matching v*, i.e. v1.0, v20.15.10 workflow_dispatch: inputs: version: description: Manual Release default: test required: false jobs: build: name: Create release & publish to PyPI runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout repo uses: actions/checkout@v4 with: fetch-depth: 0 # Fetch all history for all branches and tags. - name: Set up python uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: "3.x" - name: Install Dependencies run: | python -m pip install --upgrade pip python -m pip install --upgrade build twine python -m build twine check --strict dist/* - name: Create Release Notes uses: actions/github-script@v7 with: github-token: ${{secrets.GITHUB_TOKEN}} script: | await github.request(`POST /repos/${{ github.repository }}/releases`, { tag_name: "${{ github.ref }}", generate_release_notes: true }); - name: Publish distribution 📦 to PyPI uses: pypa/gh-action-pypi-publish@release/v1 with: user: __token__ password: ${{ secrets.PYPI_PASSWORD }} spaghetti-1.7.6/.github/workflows/testing.yml000066400000000000000000000044331463527460200213270ustar00rootroot00000000000000 name: Continuous Integration on: push: branches: - '*' pull_request: branches: - '*' schedule: - cron: '59 23 * * *' workflow_dispatch: inputs: version: description: Manual Unittest Run default: test required: false jobs: testing: name: ${{ matrix.os }}, ${{ matrix.environment-file }} runs-on: ${{ matrix.os }} timeout-minutes: 30 strategy: matrix: os: [ubuntu-latest] environment-file: - ci/310-oldest.yaml - ci/310-latest.yaml - ci/311-latest.yaml - ci/312-latest.yaml - ci/312-dev.yaml include: - environment-file: ci/312-latest.yaml os: macos-latest - environment-file: ci/312-latest.yaml os: windows-latest fail-fast: false defaults: run: shell: bash -l {0} steps: - name: checkout repo uses: actions/checkout@v4 with: fetch-depth: 0 # Fetch all history for all branches and tags. - name: setup micromamba uses: mamba-org/setup-micromamba@v1 with: environment-file: ${{ matrix.environment-file }} micromamba-version: 'latest' - name: environment info run: | micromamba info micromamba list - name: spatial versions run: 'python -c "import geopandas; geopandas.show_versions();"' - name: run tests run: | pytest \ spaghetti \ -v \ -r a \ -n auto \ --color yes \ --cov spaghetti \ --cov-append \ --cov-report term-missing \ --cov-report xml \ --timeout 60 - name: run docstring tests if: contains(matrix.environment-file, 'latest') || contains(matrix.environment-file, 'dev') run: | pytest \ -v \ -r a \ -n auto \ --color yes \ --doctest-only spaghetti - name: codecov uses: codecov/codecov-action@v4 with: token: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }} file: ./coverage.xml name: spaghetti-codecov spaghetti-1.7.6/.gitignore000066400000000000000000000003151463527460200155150ustar00rootroot00000000000000*.swp *.pyc .rope* .idea/ *.ipynb notebooks/.ipynb_checkpoints/ .ipynb_checkpoints/ .DS_Store *.egg *.egg-info dist build eggs parts bin var sdist develop-eggs .installed.cfg lib lib64 __pycache__ .log spaghetti-1.7.6/.pre-commit-config.yaml000066400000000000000000000003241463527460200200060ustar00rootroot00000000000000files: "spaghetti\/" repos: - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit rev: "v0.4.9" hooks: - id: ruff - id: ruff-format ci: autofix_prs: false autoupdate_schedule: quarterly spaghetti-1.7.6/CHANGELOG.md000066400000000000000000001112071463527460200153410ustar00rootroot00000000000000 # Changes ## Version 1.5.0 (2020-05-04) We closed a total of 9 issues (enhancements and bug fixes) through 3 pull requests, since our last release on 2020-05-03. ## Highlights * New logo! * Minimum/maximum spanning trees * Refactored *K* Function * More notebooks and tutorials * Further improved and refactored testing ## Issues Closed - GHA for release and publish (#487) - Attempting GHA release workflow #2 (#489) - Attempting GHA release workflow (#488) - Version bump for release v1.5.0.rc0 (#486) - [WIP] Update Network K Function (#469) - Break spatial analysis tutorial into several notebooks (#478) ## Pull Requests - Attempting GHA release workflow #2 (#489) - Attempting GHA release workflow (#488) - Version bump for release v1.5.0.rc0 (#486) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi ------------------------------------ ## Version 1.5.0.rc0 (2020-05-02) We closed a total of 100 issues (enhancements and bug fixes) through 38 pull requests, since our last release on 2020-02-24. ## Issues Closed - [WIP] Update Network K Function (#469) - Break spatial analysis tutorial into several notebooks (#478) - Update, review, and rename K statistic (#477) - toy PR to test codecov.yml (#485) - toy PR to test tcodecov.yml (#484) - treebeard CI (#481) - Docs funding (#483) - [WIP] Dropping "change" param in codecov.yml (#479) - Add funding source? (#480) - add funding sources to README (#482) - [BUG] Correction to NetworkK formulation (#470) - Revert "[Bug] Addressing bug in K-Function formation" (#476) - [Bug] Addressing bug in K-Function formation (#471) - [TST] add codecov.yml (#472) - no post until 24 codecov reports (#475) - attempting custom codecov reports (#474) - update install docs (#473) - Network L Function (#467) - Remove G and F functions (#466) - Removing G and F functions (#468) - [TEST] regular 3x3 lattice for network analysis testing (#442) - DOC: correct comments for K-function related code (#465) - Updating docs with new sphinx release (#464) - Remedy for non-transparent favicon (#463) - stylize the minimum spanning tree plot in README.md (#462) - Updating pinned requirements versions (#461) - Streamling GHA (#460) - [ENH] Functionality for spanning trees (#449) - [ENH][WIP] Min/Max Spanning Trees functionality (#459) - Update Python version support in CONTRIBUTING.md (#458) - Adding network arc spatial weights notebook (#457) - Appveyor still being triggered (#454) - Corrections for Caveat notebook (#456) - CHANGELOG.txt --> CHANGELOG.md (#455) - [TST] GitHub Actions only; Migrate away from Travis/Appveyor (#453) - Customizing/improving GitHub Actions (#452) - Trying out GitHub Actions for additional testing (#451) - [ENH] caveats notebook (#426) - [WIP][ENH] New notebook for caveats (#445) - release v1.4.3 (#404) - logo update, rearrange (#448) - updating README logo (#447) - package import warning? (#427) - Improved docstrings for NetworkF and NetworkG (#444) - analysis.ffunction() may not be correct (#225) - [MAINT] re-evaluate testing structure (#438) - [TST] Updating tests and testing structure (#443) - moving watermark to notebook reqs (#441) - appveyor — rebuild the master 3.8 PYPI (#436) - [MAINT] DRYing off unittests (#439) - Docs for v1.4.2.post1 were not rebuilt (#434) - rebuilding docs for post release (#435) - release v1.4.2 (#392) - pushing changelog for 1.4.2post1 (#433) - version bump v1.4.2 --> 1.4.2post1 (#432) - fixing conda-forge failure (#431) - final PR before v1.4.2 release — updating CHANGELOG.md (#430) - updating README (#429) - [WIP][ENH] longest and largest network components (#424) - Add a fully connected attribute (#425) - [ENH] longest/largest connected component (#414) - add logos to website (#345) ## Pull Requests - Update, review, and rename K statistic (#477) - toy PR to test codecov.yml (#485) - Docs funding (#483) - [WIP] Dropping "change" param in codecov.yml (#479) - add funding sources to README (#482) - [Bug] Addressing bug in K-Function formation (#471) - no post until 24 codecov reports (#475) - attempting custom codecov reports (#474) - update install docs (#473) - Removing G and F functions (#468) - DOC: correct comments for K-function related code (#465) - Updating docs with new sphinx release (#464) - Remedy for non-transparent favicon (#463) - stylize the minimum spanning tree plot in README.md (#462) - Updating pinned requirements versions (#461) - Streamling GHA (#460) - [ENH][WIP] Min/Max Spanning Trees functionality (#459) - Update Python version support in CONTRIBUTING.md (#458) - Adding network arc spatial weights notebook (#457) - Corrections for Caveat notebook (#456) - CHANGELOG.txt --> CHANGELOG.md (#455) - [TST] GitHub Actions only; Migrate away from Travis/Appveyor (#453) - Customizing/improving GitHub Actions (#452) - Trying out GitHub Actions for additional testing (#451) - [WIP][ENH] New notebook for caveats (#445) - logo update, rearrange (#448) - updating README logo (#447) - Improved docstrings for NetworkF and NetworkG (#444) - [TST] Updating tests and testing structure (#443) - moving watermark to notebook reqs (#441) - [MAINT] DRYing off unittests (#439) - rebuilding docs for post release (#435) - pushing changelog for 1.4.2post1 (#433) - version bump v1.4.2 --> 1.4.2post1 (#432) - fixing conda-forge failure (#431) - final PR before v1.4.2 release — updating CHANGELOG.md (#430) - updating README (#429) - [WIP][ENH] longest and largest network components (#424) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi - Serge Rey ------------------------------------ ## Version 1.4.2.post2 (2020-02-24) We closed a total of 1 issues (enhancements and bug fixes) through 1 pull requests, since our last release on 2020-02-24. ## Issues Closed - rebuilding docs for post release (#435) ## Pull Requests - Docs for v1.4.2.post1 were not rebuilt (#434) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi ------------------------------------ ## Version 1.4.2post1 (2020-02-24) We closed a total of 0 issues (enhancements and bug fixes) through 2 pull requests, since our last release on 2020-02-24. ## Pull Requests - version bump v1.4.2 --> 1.4.2post1 (#432) - fixing conda-forge failure (#431) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi ------------------------------------ ## Version 1.4.2 (2020-02-24) We closed a total of 57 issues (enhancements and bug fixes) through 18 pull requests, since our last release on 2020-01-25. ## Highlights * Python 3.8 support and Windows OS testing * Increased robustness of `regular_lattices()`, which now can create a lattice from any bounds, including bounding box of a shapefile or GeoDataFrame * Point type A to point type B shortest path extraction * Longest and largest network component identification * Network component extraction * New "Integrations and Applications" notebook * General cleanup, including bug and typo fixes ## Issues Closed - updating README (#429) - [WIP][ENH] longest and largest network components (#424) - Add a fully connected attribute (#425) - [ENH] longest/largest connected component (#414) - add logos to website (#345) - attempting fast finish again (#428) - pushing fix for environment.yml (#423) - Add 3.8 as a supported Python version in docs (#422) - [ENH] matplotlib-scalebar for notebooks/binders (#416) - using a true scalebar in notebook plots (#421) - [REQ] requirements for notebooks/binders? (#413) - adding notebook reqs files (#420) - support multiplatform testing (#407) - make sure data set is downloaded for appveyor.yml (#419) - Migrate testing functionality from nose to pytest (#417) - [ENH] moving towards multi-platform testing (#418) - [On Hold] too many emails from Travis CI (#322) - origin-destination point patterns for shortest_paths() (#412) - The Transportation Problem notebook (#103) - transportation problem ipynb and type-a to type-b shortest paths (#415) - [WIP][ENH] origin for lattice (#405) - add testing for Python 3.8 (#408) - [BUG] typo in Travis CI badge URL (#410) - silently hands RuntimeWarning in NetworkK (#411) - adding py3.8 to travis (#409) - [DOC] notebook doc pngs (#406) - release v1.4.1 (#365) - rebuilding docs for version bump (#402) - Version bump to v1.4.1 (#401) - Binder is broken for network-analysis (#399) - Some tutorial links giving 404 (#400) - Fix links 2 (#398) - Fix links for notebooks (#397) - [DOC] Reorg for tutorials page (#396) - Traveling Salesperson Notebook (#110) - create new TSP notebook with pulp (#100) - [WIP] TSP notebook (#386) - [DOC] paths docstring missing (#394) - correcting routes doc (#395) ## Pull Requests - final PR before v1.4.2 release — updating CHANGELOG.md (#430) - updating README (#429) - [WIP][ENH] longest and largest network components (#424) - pushing fix for environment.yml (#423) - Add 3.8 as a supported Python version in docs (#422) - using a true scalebar in notebook plots (#421) - adding notebook reqs files (#420) - make sure data set is downloaded for appveyor.yml (#419) - [ENH] moving towards multi-platform testing (#418) - transportation problem ipynb and type-a to type-b shortest paths (#415) - [WIP][ENH] origin for lattice (#405) - adding py3.8 to travis (#409) - [DOC] notebook doc pngs (#406) - rebuilding docs for version bump (#402) - Version bump to v1.4.1 (#401) - Fix links 2 (#398) - Fix links for notebooks (#397) - [WIP] TSP notebook (#386) - correcting routes doc (#395) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi - Serge Rey --------------------------------------------- ## Version 1.4.1 (2020-01-25) We closed a total of 93 issues (enhancements and bug fixes) through 35 pull requests, since our last release on 2019-12-31. ## Issues Closed - Binder is broken for network-analysis (#399) - Some tutorial links giving 404 (#400) - Fix links 2 (#398) - Fix links for notebooks (#397) - [DOC] Reorg for tutorials page (#396) - Traveling Salesperson Notebook (#110) - create new TSP notebook with pulp (#100) - [WIP] TSP notebook (#386) - [DOC] paths docstring missing (#394) - correcting routes doc (#395) - [ENH] add back `build` badge (#393) - [BUG] Stale links on pysal.org/spaghetti (#387) - Rebuild docs (#391) - force read-add conn-comp notebook (#390) - repushing missing notebooks (#389) - Stale links (#388) - [ENH] shortest-path extraction (#380) - [ENH] regular lattice generator (#385) - [WIP][ENH] addressing shortest path extract (#382) - mention the pysal/notebook project (#384) - point pattern --> network error message (#383) - [ENH] connected components demo notebook (#381) - updating README.md (#379) - data type testing (#378) - spaghetti should handle native cg.Point/Chain objects (#217) - Native geometries (#377) - adding CoC link to README.md (#376) - update CHANGELOG.md format (#375) - all reqs found in requirements*.txt necessary? (#346) - [ENH] explore overlapping "nearest point" calculation — DRY (#320) - altering reference format in docs (#372) - Clear instructions for black/pre-commit for contributing (#369) - Contrib precommit (#371) - alldistances vs. distancematrix? (#351) - distance matrix and tree storage (#370) - update readme (#367) - Adding citations for facility location notebook (#366) - v1.4 release checklist (#340) - updating README.md (#364) - add pre-commit black for PRs? (#333) - trying out the black pre-commit hook (#363) - adding descartes to environment.yml (#362) - Attempt binder3 (#361) - need readthedocs.yml? (#360) - need all tarball tests? (#359) - Attempt binder2 (#358) - using environment.yml for binder (#357) - Add blob/master/ to notebooks link (#354) - addressing #354 (#356) - Citation review (#355) - launch binder (#78) - version 1.3.1 --> 1.4 bump (#353) - updating version and docs (#352) - improve spaghetti homepage and notebooks? (#332) - Review docs for links, etc. (#338) - Spelling and default value of `n_processes` (#341) - [WIP] TSP notebook (#330) - [ENH][WIP]extension of #339: Rahul799 docs/bugfix (#342) ## Pull Requests - Fix links 2 (#398) - Fix links for notebooks (#397) - [WIP] TSP notebook (#386) - correcting routes doc (#395) - [ENH] add back `build` badge (#393) - Rebuild docs (#391) - force read-add conn-comp notebook (#390) - repushing missing notebooks (#389) - Stale links (#388) - [WIP][ENH] addressing shortest path extract (#382) - mention the pysal/notebook project (#384) - point pattern --> network error message (#383) - [ENH] connected components demo notebook (#381) - updating README.md (#379) - data type testing (#378) - Native geometries (#377) - adding CoC link to README.md (#376) - update CHANGELOG.md format (#375) - altering reference format in docs (#372) - Contrib precommit (#371) - distance matrix and tree storage (#370) - update readme (#367) - Adding citations for facility location notebook (#366) - updating README.md (#364) - trying out the black pre-commit hook (#363) - adding descartes to environment.yml (#362) - Attempt binder3 (#361) - Attempt binder2 (#358) - using environment.yml for binder (#357) - addressing #354 (#356) - Citation review (#355) - version 1.3.1 --> 1.4 bump (#353) - updating version and docs (#352) - [WIP] TSP notebook (#330) - [ENH][WIP]extension of #339: Rahul799 docs/bugfix (#342) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi ----------------------------------------------------- ## Version 1.4.0 (2019-12-31) We closed a total of 84 issues (enhancements and bug fixes) through 31 pull requests, since our last release on 2019-07-29. ### Issues Closed - updating version and docs (#352) - improve spaghetti homepage and notebooks? (#332) - Review docs for links, etc. (#338) - Spelling and default value of `n_processes` (#341) - [WIP] TSP notebook (#330) - [ENH][WIP]extension of #339: Rahul799 docs/bugfix (#342) - Revert "order analysis.py classes/functions alphabetically" (#350) - order analysis.py classes/functions alphabetically (#349) - updating requirement_dev.txt (#347) - update README.md (#348) - tarball jobs failing on Travis (#343) - updating README.md (#344) - links in the docs,reviewed (#339) - automatically generate docstrings for class members (#336) - Update docs (#337) - Updating .travis.yml (#335) - fix indentation in `.travis.yml` (#334) - update README.md badges (#331) - Citation stipulation for notebooks (#327) - Notebooks update part 2 (#329) - Notebooks update (#328) - update email address in notebooks (#324) - Plotting error in Facility_Location.ipynb (#325) - Updating Notebooks (#326) - module 'pysal.explore.spaghetti' has no attribute 'element_as_gdf' (#323) - [ENH] util.compute_length() — DRY (#318) - swapping out distance calculation function (#319) - adjusting snapping image in README.md (#317) - inaccurate documentation — Network.split_arcs() (#315) - Split arcs update (#316) - streamline badges in README.md (#313) - streaming badges on README.md (#314) - adding +travis to notification recipients (#312) - broken "development guidelines" link (#309) - updating broken dev link (#311) - Update Travis CI schema (#299) - Update travis CI for new testing schema (#308) - adding static docs badge (#310) - mock c modules for doc dependencies (#288) - doi missing from citation (#306) - adding Zenodo DOI to README.md and website (#307) - blackify setup.py (#305) - Change Read the Docs to GitHub? (#301) - updating README to reflect GitHub docs (#304) - switching to github docs as per #301 (#303) - get_versions() function (#302) - code formatting with black (#293) - blackifying code (#293) (#300) - rtree missing libspatialindex_c library file (#294) - updating install instructions (addressing #294) (#296) - updating install instructions + version bump (#298) - updating font for "Warning" (#297) - update of install instructions in README.md (#295) ### Pull Requests - updating version and docs (#352) - [WIP] TSP notebook (#330) - [ENH][WIP]extension of #339: Rahul799 docs/bugfix (#342) - Revert "order analysis.py classes/functions alphabetically" (#350) - order analysis.py classes/functions alphabetically (#349) - updating requirement_dev.txt (#347) - update README.md (#348) - updating README.md (#344) - Update docs (#337) - Updating .travis.yml (#335) - fix indentation in `.travis.yml` (#334) - update README.md badges (#331) - Notebooks update part 2 (#329) - Notebooks update (#328) - Updating Notebooks (#326) - swapping out distance calculation function (#319) - adjusting snapping image in README.md (#317) - Split arcs update (#316) - streaming badges on README.md (#314) - adding +travis to notification recipients (#312) - updating broken dev link (#311) - Update travis CI for new testing schema (#308) - adding static docs badge (#310) - adding Zenodo DOI to README.md and website (#307) - blackify setup.py (#305) - updating README to reflect GitHub docs (#304) - switching to github docs as per #301 (#303) - blackifying code (#293) (#300) - updating install instructions + version bump (#298) - updating font for "Warning" (#297) - update of install instructions in README.md (#295) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi - Rahul799 ----------------------------------------------------- ## Version 1.3.1 (2019-07-29) We closed a total of 21 issues (enhancements and bug fixes) through 7 pull requests, since our last release on 2019-05-21. ### Issues Closed - updating font for "Warning" (#297) - update of install instructions in README.md (#295) - remove geopandas version stipulation (#291) - updating citation langauge (#290) - build error beginning (07/01/2019) (#289) - update css (#287) - update readthedocs.yml? (#284) - spaghetti api docs rendering incorrectly (#285) - docs table left aligned (#286) - remove extra line in .travis.yml (#283) - update Changelog (#282) - Manually updated CHANGELOG following stable release. (#281) - v1.3 release (#264) - Bump version 1.3rc2 --> 1.3 (#280) ### Pull Requests - updating font for "Warning" (#297) - update of install instructions in README.md (#295) - updating citation langauge (#290) - docs table left aligned (#286) - remove extra line in .travis.yml (#283) - update Changelog (#282) - Bump version 1.3rc2 --> 1.3 (#280) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi - Wei Kang ----------------------------------------------------- ## Version 1.3 (2019-05-21) We closed a total of 14 issues (enhancements and bug fixes) through 5 pull requests, since our last release on 2019-05-14. ### Issues Closed - Manually updated CHANGELOG following stable release (#281) - v1.3 release (#264) - add `requirements_dev.txt` to `MANIFEST.in` (#277) - Update changelog (#279) - version bump to include req_dev in MANIFEST.in (#278) - v1.2 --> 1.3rc1 (for release candidate) (#276) - Updating notebooks prior to v1.3 release (#275) - updating README (#274) - update notebooks following prior to v1.3 release (#158) ### Pull Requests - Update changelog (#279) - version bump to include req_dev in MANIFEST.in (#278) - v1.2 --> 1.3rc1 (for release candidate) (#276) - Updating notebooks prior to v1.3 release (#275) - updating README (#274) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi ----------------------------------------------------- ## Version 1.3rc2 (2019-05-14) We closed a total of 9 issues (enhancements and bug fixes) through 4 pull requests, since our last release on 2019-05-14. ### Issues Closed - version bump to include req_dev in MANIFEST.in (#278) - v1.2 --> 1.3rc1 (for release candidate) (#276) - Updating notebooks prior to v1.3 release (#275) - updating README (#274) - update notebooks following prior to v1.3 release (#158) ### Pull Requests - version bump to include req_dev in MANIFEST.in (#278) - v1.2 --> 1.3rc1 (for release candidate) (#276) - Updating notebooks prior to v1.3 release (#275) - updating README (#274) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi ----------------------------------------------------- ## Version 1.3rc1 (2019-05-14) We closed a total of 54 issues (enhancements and bug fixes) through 18 pull requests, since our last release on 2019-02-27. ### Issues Closed - Updating notebooks prior to v1.3 release (#275) - updating README (#274) - update notebooks following prior to v1.3 release (#158) - TypeError: '>' not supported between instances of '_NodeCursor' and '_NodeCursor' (#196) - Update docsite (#273) - fix docs building (#272) - docs failing with rtree (#268) - 3.5 --> 3.7 readthedocs (#269) - updating README.md (#271) - conda-forge recipe (#265) - Solo owner/maintainer (#270) - update requirements in README (#266) - updating requirements in README (#267) - Switch snapping to Rtree package? (#259) - update python versions in setup.py (#262) - updating supported python versions in setup.py (#263) - Drop 3.5, Add 3.7 testing (#260) - adding support for python3.7 (#261) - Update Facility_Location.ipynb (#257) - Further failures in TravisCI builds. (`rake`) (#256) - bumping down geopandas requirement to 0.3.0 (#255) - bumping geopandas req version to 0.4.1 (#254) - TravisCI build failing with `geopandas` (#253) - Streamline setup travis (#252) - Remove redundancies in `requirements_xxx.txt` files (#250) - Removing redundant requirements (#251) - pandas.core error leading to Travis CI failure (#240) - uniform .travis.yml (#248) - switching from pip to conda for reqs install resolves .travis error (#249) - v1.2.rc1? (#246) - updating GitHub version badge (#247) - update version badges (#245) - AttributeError: module 'spaghetti' has no attribute 'element_as_gdf' (#242) - bump from rc to stable (#244) - v1.2rc1 bump (#243) - adding pandas as a requirement (#241) ### Pull Requests - Updating notebooks prior to v1.3 release (#275) - updating README (#274) - Update docsite (#273) - fix docs building (#272) - 3.5 --> 3.7 readthedocs (#269) - updating README.md (#271) - updating requirements in README (#267) - Switch snapping to Rtree package? (#259) - updating supported python versions in setup.py (#263) - adding support for python3.7 (#261) - Update Facility_Location.ipynb (#257) - bumping down geopandas requirement to 0.3.0 (#255) - bumping geopandas req version to 0.4.1 (#254) - Streamline setup travis (#252) - switching from pip to conda for reqs install resolves .travis error (#249) - updating GitHub version badge (#247) - bump from rc to stable (#244) - v1.2rc1 bump (#243) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi - Wei Kang - Levi John Wolf - @Tomgertin ----------------------------------------------------- ## Version 1.2 (2019-02) This is a stable release of v1.2rc1 with no changes to code. ----------------------------------------------------- ## Version 1.2rc1 (2019-02-27) We closed a total of 160 issues (enhancements and bug fixes) through 60 pull requests, since our last release on 2018-11-01. ### Issues Closed - Coverage testing (#239) - update .travis.yml and introduce .coveragerc similar to pysal/giddy#81 (#238) - Update `bug` template (#237) - Update issue templates (#236) - Add .github directory based on libpysal (#234) - Adding community info (#235) - remove README.rst (#223) - Removing README.rst and updating setup.py (#233) - pysal/giddy#77 (reference labels) (#231) - Ref docs (#232) - Api site doc (#230) - correction in notebooks/Network_Usage.ipynb (#229) - edges_to_arcs naming convention (#227) - altering edges_to_arcs crosswalk name (#228) - Improve in-line docs -- 24PullRequests for Christmas (#202) - updating utils.py docs (#226) - updating all analysis.py docs (#224) - Docs split arcs (#222) - Docs allneighbordistances (#221) - updating docs for full_distance_matrix (#220) - notes for simulate_observations (#219) - Docs net funcs (#218) - bug in snapping points? (#125) - Deprecation: Container-Based Linux Build Environments (#188) - Remove sorted edges (#216) - purpose of class SortedEdges(OrderedDict)? (#90) - geometry notes in _newpoint_coords (#215) - count_per_link -- updating docs (#214) - TravisCI error raise ReadTimeoutError(self._pool, None, 'Read timed out.') (#213) - variable declaration correction in _snap_to_link (#212) - compute_distance_to_vertices -- in-line doc improvement (#211) - improved in-line comments in network.Network.distancebandweights (#210) - improved in-line comments in network.Network.contiguityweights (#209) - improved in-line comments in network.Network._docs_evaluate_napts (#208) - improved in-line comments in network.Network._yield_napts (#207) - improved in-line comments in network.Network.extractgraph (#206) - improved in-line comments in network.Network.extract_components (#205) - improved in-line comments in network.Network._round_sig (#204) - improved in-line comments in network.Network.__init__ (#203) - improved in-line comments in _extractnetwork (#201) - minor spaghetti/util.py doc clean (#200) - update notebooks following #185 (#187) - README graphic legend update (#197) - Update notebooks (#199) - correcting arc -- arcs attribute (#193) - attribute declaration error (network.Network.arc) (#192) - (from pysal.network) Edge ID data structure #933 (#176) - (from pysal.network) network ring bug #655 (#184) - Debug of data structure/algo that led to ring/graph errors (#185) - Creating Network instance from road shapefile fails; ValueError: list.remove(x): x not in list (#9) - (from pysal.network) Revisit graph weights in network module #496 (#186) - Updating spaghetti ReadTheDocs (#183) - tree not recorded in same network arc (#180) - Nearest tree update (#182) - clean/create more coherent and uniform variable names (#49) - Updating/standardizing network/graph element naming (#181) - Dijkstra maintenance (#179) - [MAINT] dijkstra (#178) - Adding .png of snapped point to README.md (#177) - fixing bug in distancebandweights (#175) - bug in network.Network.distancebandweights (#174) - determine necessity of test_distance_band_weights (#62) - updating ReadTheDocs following #172 (#173) - Pep8 docs review (#172) - record connected components (#168) - [WIP] contiguityweights and connected_components (#171) - add break condition in contiguityweights() (#170) - Edge Weighting pysal/pysal #609 (#66) - Merge unittest scripts (#169) - Further streamline unittests (#157) - api docs (#162) - network element as geodataframe (#143) - Refactor element as gdf (#167) - Restructure docs (#166) - Non responsive docs (#165) - typo in dijkstra reference (#163) - Update api docs (#164) - Update api (#161) - cleaning up notebooks/Snapping_Demonstration.ipynb (#160) - Update notebooks (#159) - add minor test for _round_sig (#152) - Round sig test (#156) - updating element_as_gdf.rst (#155) - Update doc element to gdf (#154) - Streamline unittests (#147) - Streamline unittests (#153) - ENH: element_to_gdf() (#145) - correcting list comp syntax in _round_sig (#151) - error in _round_sig() when a coordinate is 0.0 (#150) - [ENH] streets/network and points need to be in the same CRS/EPSG (#71) - update markdown docs fromSpaghetti_Pointpatterns_Empirical.ipynb (#146) - updating typo in notebooks/Spaghetti_Pointpatterns_Empirical.ipynb (#149) - Minor notebook update (#148) - update spaghetti info on pysal.site (#144) - fix RuntimeWarning in analysis.py (#140) - usage of networkx (#141) - updating notebooks (#142) - update spaghetti landing site notebook links (#139) - rerunning notebooks (#138) - travis build still failing (#127) ### Pull Requests - Coverage testing (#239) - Update `bug` template (#237) - Update issue templates (#236) - Adding community info (#235) - Removing README.rst and updating setup.py (#233) - Ref docs (#232) - Api site doc (#230) - correction in notebooks/Network_Usage.ipynb (#229) - altering edges_to_arcs crosswalk name (#228) - updating utils.py docs (#226) - updating all analysis.py docs (#224) - Docs split arcs (#222) - Docs allneighbordistances (#221) - updating docs for full_distance_matrix (#220) - notes for simulate_observations (#219) - Docs net funcs (#218) - Remove sorted edges (#216) - geometry notes in _newpoint_coords (#215) - count_per_link -- updating docs (#214) - variable declaration correction in _snap_to_link (#212) - compute_distance_to_vertices -- in-line doc improvement (#211) - improved in-line comments in network.Network.distancebandweights (#210) - improved in-line comments in network.Network.contiguityweights (#209) - improved in-line comments in network.Network._docs_evaluate_napts (#208) - improved in-line comments in network.Network._yield_napts (#207) - improved in-line comments in network.Network.extractgraph (#206) - improved in-line comments in network.Network.extract_components (#205) - improved in-line comments in network.Network._round_sig (#204) - improved in-line comments in network.Network.__init__ (#203) - improved in-line comments in _extractnetwork (#201) - minor spaghetti/util.py doc clean (#200) - Update notebooks (#199) - correcting arc -- arcs attribute (#193) - Debug of data structure/algo that led to ring/graph errors (#185) - Updating spaghetti ReadTheDocs (#183) - Nearest tree update (#182) - Updating/standardizing network/graph element naming (#181) - Dijkstra maintenance (#179) - Adding .png of snapped point to README.md (#177) - fixing bug in distancebandweights (#175) - updating ReadTheDocs following #172 (#173) - Pep8 docs review (#172) - [WIP] contiguityweights and connected_components (#171) - Merge unittest scripts (#169) - Refactor element as gdf (#167) - Restructure docs (#166) - Non responsive docs (#165) - Update api docs (#164) - Update api (#161) - cleaning up notebooks/Snapping_Demonstration.ipynb (#160) - Update notebooks (#159) - Round sig test (#156) - updating element_as_gdf.rst (#155) - Update doc element to gdf (#154) - Streamline unittests (#153) - ENH: element_to_gdf() (#145) - correcting list comp syntax in _round_sig (#151) - updating typo in notebooks/Spaghetti_Pointpatterns_Empirical.ipynb (#149) - updating notebooks (#142) - rerunning notebooks (#138) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi ----------------------------------------------------- ## Version 1.1.1 (2018-10-31) We closed a total of 5 issues (enhancements and bug fixes) through 2 pull requests, since our last release on 2018-10-30. ### Issues Closed - removed .txt format CHANGELOG (#129) - rel: v1.1.0 -- Adjusting CHANGELOG.md prior to tagged release (#128) - prepare new release for pypi -- v1.1.0 (#57) ### Pull Requests - removed .txt format CHANGELOG (#129) - rel: v1.1.0 -- Adjusting CHANGELOG.md prior to tagged release (#128) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi ----------------------------------------------------- ## Version 1.1.0 (2018-10-30) We closed a total of 82 issues (enhancements and bug fixes) through 25 pull requests, since our last release on 2018-08-10. ### Issues Closed - prepare new release for pypi -- v1.1.0 (#57) - refreshing documentation (#124) - option to add distance from point to snapped location (#75) - attempting pyproj_fix (#122) - [WIP] Add snap dist (#123) - travis CI build failing with `KeyError: 'PROJ_LIB'` (#121) - resolving obs_to_node question (#120) - why convert obs_to_node from defaultdict to list? (#93) - network.PointPatterns condense code chunk (#74) - condensing idvariable code chunk (#119) - Network Cross Nearest Neighbor (#102) - refreshing docs (#117) - shortest path look up from allneighborsdistances? (#115) - adding shortest path traceback for point patterns (#116) - ImportError: No module named 'boto3' (#113) - adding boto3 test req for current fiona bug (#114) - [WIP] cleanup_nearest_neighbor (#112) - duplicate neighbor distance functions? (#91) - network.allneighbordistances documentation not accurate (#111) - [WIP] General package maintenance (#109) - new badges (#96) - tools/ (#99) - updating thumbnails in docs (#108) - [WIP] updating docs, badges, tools, etc. (#107) - initializing new sphinx docs based on submodule_template (#98) - new labels for issues (#105) - populating sphinx docs (#37) - tests for analysis and util (#44) - NetworkF (#94) - rename functions to be more pythonic (#104) - add poisson distribution to tests (#106) - initial sphix docs attempt (#67) - bumping version to 1.1.0 (#97) - adding in new tests for utils.py (#95) - add flag for util.generatetree() (#92) - [completed atm] - docstrings cleanup (#89) - clean docstrings (#77) - adding MANIFEST.in (#88) - clearing Facility_Location.ipynb (#87) - removing typo in Facility_Location (#86) - clearing Facility_Location.ipynb (#85) - updating Facility_Location.ipynb for typos (#84) - adding Facility_Location.ipynb (#83) - new notebook ideas (#48) - adding windows functionality for 'last updated' (#82) - ensure nearest nodes are returned as np.array() (#73) - snapping trouble when the initial node in KDtree is the nearest (#72) - add Github version badge (#80) - add open issues badge (#79) - update notebooks as per pysal/pysal#1057 (#81) - [Complete/Needs Review] updating `in_shp` parameter in spaghetti.Network (#69) - [ENH] geopandas.GeoDataFrame for PointPattern (#28) - update in_shp kwarg in spaghetti.Network (#68) - removing undeclared edge_time attribute (#65) - update README.txt (#33) - [ENH] Add badges (#31) - Publish on Zenodo (#36) ### Pull Requests - refreshing documentation (#124) - attempting pyproj_fix (#122) - [WIP] Add snap dist (#123) - resolving obs_to_node question (#120) - condensing idvariable code chunk (#119) - refreshing docs (#117) - adding shortest path traceback for point patterns (#116) - [WIP] cleanup_nearest_neighbor (#112) - [WIP] General package maintenance (#109) - updating thumbnails in docs (#108) - [WIP] updating docs, badges, tools, etc. (#107) - initializing new sphinx docs based on submodule_template (#98) - bumping version to 1.1.0 (#97) - adding in new tests for utils.py (#95) - [completed atm] - docstrings cleanup (#89) - adding MANIFEST.in (#88) - clearing Facility_Location.ipynb (#87) - removing typo in Facility_Location (#86) - clearing Facility_Location.ipynb (#85) - updating Facility_Location.ipynb for typos (#84) - adding Facility_Location.ipynb (#83) - adding windows functionality for 'last updated' (#82) - ensure nearest nodes are returned as np.array() (#73) - [Complete/Needs Review] updating `in_shp` parameter in spaghetti.Network (#69) - removing undeclared edge_time attribute (#65) The following individuals contributed to this release: - James Gaboardi -------------------------------------------------------------- ## GitHub Stats for 2017/03/15 - 2018/07/28 (tag: None) These lists are automatically generated,and may be incomplete or contain duplicates. We closed a total of 39 issues, 12 pull requests and 27 regular issues; this is the full list (generated with the script :file:`tools/github_stats.py`): ### Pull Requests (12): * `#25`: preparing for pypi release * `#23`: Py2topy3 * `#24`: Spaghetti/update travis * `#16`: adding an api.py file to spaghetti * `#17`: Spag/analysis cosmetics * `#14`: removing `math` in favor of `numpy` for calcs * `#13`: minor doc commit to practice git workflow * `#11`: adding a license * `#10`: setting up travis ci * `#8`: the first of the new network tutorial notebooks for pysal/spaghetti * `#7`: rename makes geonet redundant * `#6`: updated package name and short description in __init__ ### Issues (27): * `#5`: update import scheme for new package name * `#26`: Prepare a release of spaghetti for pypi * `#32`: pip * `#25`: preparing for pypi release * `#19`: api.py tests * `#29`: trailing comma not allowed with surrounding parenthesis * `#27`: Necessity of __future__? * `#21`: `spaghetti` currently only python 2.7.x compatible * `#22`: Geopandas read * `#23`: Py2topy3 * `#24`: Spaghetti/update travis * `#20`: Generalize the Network input API for libpysal/#59 * `#18`: adding gitter badge to README.md * `#15`: spaghetti needs an api.py module * `#17`: Spag/analysis cosmetics * `#16`: adding an api.py file to spaghetti * `#4`: test release and setup.py * `#3`: add a readme * `#14`: removing `math` in favor of `numpy` for calcs * `#13`: minor doc commit to practice git workflow * `#12`: Pp notebook * `#11`: adding a license * `#2`: set up testing for travis * `#10`: setting up travis ci * `#8`: the first of the new network tutorial notebooks for pysal/spaghetti * `#7`: rename makes geonet redundant * `#6`: updated package name and short description in __init__ spaghetti-1.7.6/LICENSE.txt000066400000000000000000000027001463527460200153500ustar00rootroot00000000000000Copyright 2017 PySAL-spaghetti Developers Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, are permitted provided that the following conditions are met: 1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer. 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer in the documentation and/or other materials provided with the distribution. 3. Neither the name of the copyright holder nor the names of its contributors may be used to endorse or promote products derived from this software without specific prior written permission. THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT HOLDER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE. spaghetti-1.7.6/README.md000066400000000000000000000244621463527460200150150ustar00rootroot00000000000000

# [pysal/spaghetti](http://pysal.org/spaghetti/) # *SPA*tial *G*rap*H*s: n*ET*works, *T*opology, & *I*nference Spaghetti is an open-source Python library for the analysis of network-based spatial data. Originating from the `network` module in [PySAL (Python Spatial Analysis Library)](http://pysal.org), it is under active development for the inclusion of newly proposed methods for building graph-theoretic networks and the analysis of network events. *An example of a network's [minimum spanning tree](https://pysal.org/spaghetti/generated/spaghetti.spanning_tree.html#spaghetti.spanning_tree):*

|[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/spaghetti.svg)](https://badge.fury.io/py/spaghetti)| [![Conda Version](https://img.shields.io/conda/vn/conda-forge/spaghetti.svg)](https://anaconda.org/conda-forge/spaghetti) | ![tag](https://img.shields.io/github/v/release/pysal/spaghetti?include_prereleases&sort=semver) | [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/pysal/spaghetti/main) |:---:|:---:|:---:|:---:| |[![Downloads](https://pepy.tech/badge/spaghetti)](https://pepy.tech/project/spaghetti) | [![Conda Downloads](https://img.shields.io/conda/dn/conda-forge/spaghetti.svg)](https://anaconda.org/conda-forge/spaghetti) | [![Documentation](https://img.shields.io/static/v1.svg?label=docs&message=current&color=9cf)](http://pysal.org/spaghetti/) | [![Discord](https://img.shields.io/badge/Discord-join%20chat-7289da?style=flat&logo=discord&logoColor=cccccc&link=https://discord.gg/BxFTEPFFZn)](https://discord.gg/BxFTEPFFZn) | ![Pypi python versions](https://img.shields.io/pypi/pyversions/spaghetti.svg) | [![Conda Recipe](https://img.shields.io/badge/recipe-spaghetti-red.svg)](https://github.com/conda-forge/spaghetti-feedstock) | [![codecov](https://codecov.io/gh/pysal/spaghetti/branch/main/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/pysal/spaghetti) | [![Ruff](https://img.shields.io/endpoint?url=https://raw.githubusercontent.com/astral-sh/ruff/main/assets/badge/v2.json)](https://github.com/astral-sh/ruff) | [![Continuous Integration](https://github.com/pysal/spaghetti/actions/workflows/testing.yml/badge.svg)](https://github.com/pysal/spaghetti/actions/workflows/testing.yml) | [![status](https://joss.theoj.org/papers/52b8d0c81bbf311465b45bfc26379e74/status.svg)](https://joss.theoj.org/papers/52b8d0c81bbf311465b45bfc26379e74) | [![DOI](https://zenodo.org/badge/88305306.svg)](https://zenodo.org/badge/latestdoi/88305306) | [![License](https://img.shields.io/badge/License-BSD%203--Clause-blue.svg)](https://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause) ## Examples The following are a selection of some examples that can be launched individually as interactive binders from the links on their respective pages. Additional examples can be found in the [Tutorials](https://pysal.org/spaghetti/tutorials.html) section of the documentation. See the [`pysal/notebooks`](http://pysal.org/notebooks) project for a [`jupyter-book`](https://github.com/choldgraf/jupyter-book) version of this repository. * [Quickstart](https://pysal.org/spaghetti/notebooks/quickstart.html) * [Shortest Path Visualization](https://pysal.org/spaghetti/notebooks/shortest-path-visualization.html) * [Caveats](https://pysal.org/spaghetti/notebooks/caveats.html) ## Installation Python >= [3.10](https://docs.python.org/3.10/) is tested for support by `spaghetti`. Please make sure that you are operating in a Python >= 3.10 environment. **Installing with `conda` via [`conda-forge`](https://github.com/conda-forge/spaghetti-feedstock) (highly recommended)** To install `spaghetti` and all its dependencies, we recommend using the [`conda`](https://docs.conda.io/en/latest/) manager, specifically with the [`conda-forge`](https://conda-forge.org) channel. This can be obtained by installing the [`Anaconda Distribution`](https://docs.continuum.io/anaconda/) (a free Python distribution for data science), or through [`miniconda`](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html) (minimal distribution only containing Python and the conda package manager). Using `conda`, `spaghetti` can be installed as follows: ``` $ conda config --set channel_priority strict $ conda install --channel conda-forge spaghetti ``` Also, `geopandas` provides [a nice example](https://geopandas.readthedocs.io/en/latest/getting_started/install.html#creating-a-new-environment) to create a fresh environment for working with spatial data. **Installing with [`PyPI`](https://pypi.org/project/spaghetti/)** ``` $ pip install spaghetti ``` *or* download the source distribution (`.tar.gz`) and decompress it to your selected destination. Open a command shell and navigate to the decompressed folder. ``` $ pip install . ``` ***Warning*** When installing via `pip`, you have to ensure that the required dependencies for `spaghetti` are installed on your operating system. Details on how to install these packages are linked below. Using `conda` (above) avoids having to install the dependencies separately. Install the most current development version of `spaghetti` by running: ``` $ pip install git+https://github.com/pysal/spaghetti ``` ## Requirements - [`esda`](https://pysal.org/esda/) - [`geopandas`](https://geopandas.org/en/stable/) - [`libpysal`](https://pysal.org/libpysal/) - [`libspatialindex`](https://libspatialindex.org/en/stable/) - [`numpy`](https://numpy.org/devdocs/) - [`rtree`](https://rtree.readthedocs.io/en/stable/) - [`scipy`](http://scipy.github.io/devdocs/) - [`shapely`](https://shapely.readthedocs.io/en/stable/) ## History `spaghetti` was created and has evolved in line with the Python Spatial Analysis Library ecosystem for the specific purpose of utilizing the functionality of spatial weights in [`libpysal`](https://pysal.org/libpysal/) for generating network segment contiguity objects. The PySAL project was started in the mid-2000s when installation was difficult to maintain. Due to the non-triviality of relying on dependencies to secondary packages, a conscious decision was made to limit dependencies and build native PySAL data structures in cases where at all possible. Therefore, the original `pysal.network` submodule was developed to address the need for integrating support for network data structures with PySAL weights data structures, with the target audience being spatial data scientists and anyone interested in investigating network-centric phenomena within PySAL. Owing to the co-development of network functionality found within `spaghetti` and the evolution of the wider PySAL ecosystem, today, the package provides specialized network functionality that easily integrates with the rest of PySAL. This allows users of `spaghetti`’s network functionality to access spatial analysis functionality that complements network analysis, such as spatial statistical tools with `esda` and integration with core components of `libpysal`: `libpysal.weights` (mentioned above), `libpysal.cg` (computational geometry and data structures), `libpysal.io` (input-output), and `libpysal.examples` (built-in example data). ## Contribute PySAL-spaghetti is under active development and contributors are welcome. If you have any suggestions, feature requests, or bug reports, please open new [issues](https://github.com/pysal/spaghetti/issues) on GitHub. To submit patches, please review [PySAL's documentation for developers](https://pysal.org/docs/devs/), the PySAL [development guidelines](https://github.com/pysal/pysal/wiki), the `spaghetti` [contributing guidelines](https://github.com/pysal/spaghetti/blob/main/.github/CONTRIBUTING.md) before opening a [pull request](https://github.com/pysal/spaghetti/pulls). Once your changes get merged, you’ll automatically be added to the [Contributors List](https://github.com/pysal/spaghetti/graphs/contributors). ## Support If you are having issues, please [create an issue](https://github.com/pysal/spaghetti/issues), start a [discussion](https://github.com/pysal/spaghetti/discussions), or talk to us in [PySAL's Discord channel](https://discord.gg/BxFTEPFFZn). All questions, comments, & discussions should happen in a public forum, where possible. Private messages and emails will not be answered in a substantive manner. ## Code of Conduct As a PySAL-federated project, `spaghetti` follows the [Code of Conduct](https://github.com/pysal/governance/blob/main/conduct/code_of_conduct.rst) under the [PySAL governance model](https://github.com/pysal/governance). ## License The project is licensed under the [BSD 3-Clause license](https://github.com/pysal/spaghetti/blob/main/LICENSE.txt). ## BibTeX Citation If you use PySAL-spaghetti in a scientific publication, we would appreciate using the following citations: ``` @article{Gaboardi2021, doi = {10.21105/joss.02826}, url = {https://doi.org/10.21105/joss.02826}, year = {2021}, publisher = {The Open Journal}, volume = {6}, number = {62}, pages = {2826}, author = {James D. Gaboardi and Sergio Rey and Stefanie Lumnitz}, title = {spaghetti: spatial network analysis in PySAL}, journal = {Journal of Open Source Software} } @misc{Gaboardi2018, author = {Gaboardi, James D. and Laura, Jay and Rey, Sergio and Wolf, Levi John and Folch, David C. and Kang, Wei and Stephens, Philip and Schmidt, Charles}, month = {oct}, year = {2018}, title = {pysal/spaghetti}, url = {https://github.com/pysal/spaghetti}, doi = {10.5281/zenodo.1343650}, keywords = {graph-theory,network-analysis,python,spatial-networks,topology} } ``` ## Funding This project is/was partially funded through: [](https://atlantardc.wordpress.com) Atlanta Research Data Center: [A Polygon-Based Approach to Spatial Network Allocation](https://atlantardc.files.wordpress.com/2018/05/ardc-newsletter_2018_2.pdf) [](https://www.nsf.gov/index.jsp) National Science Foundation Award #1825768: [National Historical Geographic Information System](https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1825768&HistoricalAwards=false) spaghetti-1.7.6/ci/000077500000000000000000000000001463527460200141215ustar00rootroot00000000000000spaghetti-1.7.6/ci/310-latest.yaml000066400000000000000000000004541463527460200166050ustar00rootroot00000000000000name: test channels: - conda-forge dependencies: - python=3.10 # required - esda - geopandas - libpysal - numpy - pandas - pip - rtree - scipy - shapely - watermark # testing - codecov - pytest - pytest-cov - pytest-doctestplus - pytest-timeout - pytest-xdist spaghetti-1.7.6/ci/310-oldest.yaml000066400000000000000000000004511463527460200166000ustar00rootroot00000000000000name: test channels: - conda-forge dependencies: - python=3.10 # required - esda=2.1 - geopandas=0.12 - libpysal=4.6 - numpy=1.22 - pandas=1.4 - pip - rtree=1.0 - scipy=1.8 - shapely=2.0 # testing - codecov - pytest - pytest-cov - pytest-timeout - pytest-xdist spaghetti-1.7.6/ci/311-latest.yaml000066400000000000000000000004541463527460200166060ustar00rootroot00000000000000name: test channels: - conda-forge dependencies: - python=3.11 # required - esda - geopandas - libpysal - numpy - pandas - pip - rtree - scipy - shapely - watermark # testing - codecov - pytest - pytest-cov - pytest-doctestplus - pytest-timeout - pytest-xdist spaghetti-1.7.6/ci/312-dev.yaml000066400000000000000000000013041463527460200160640ustar00rootroot00000000000000name: test channels: - conda-forge dependencies: - python=3.12 # required - geos # for shapely - matplotlib # for esda - numpy - pip - rtree - watermark # testing - codecov - pytest - pytest-cov - pytest-doctestplus - pytest-timeout - pytest-xdist - pip: # dev versions of packages - --pre --index-url https://pypi.anaconda.org/scientific-python-nightly-wheels/simple --extra-index-url https://pypi.org/simple - pandas - scipy - git+https://github.com/pysal/esda.git@main - git+https://github.com/geopandas/geopandas.git@main - git+https://github.com/pysal/libpysal.git@main - git+https://github.com/shapely/shapely.git@main spaghetti-1.7.6/ci/312-latest.yaml000066400000000000000000000006571463527460200166140ustar00rootroot00000000000000name: test channels: - conda-forge dependencies: - python=3.12 # required - esda - geopandas - libpysal - numpy - pandas - pip - rtree - scipy - shapely - watermark # testing - codecov - pytest - pytest-cov - pytest-doctestplus - pytest-timeout - pytest-xdist # for docs build action (this env only) - nbsphinx - numpydoc - sphinx - sphinxcontrib-bibtex - sphinx_bootstrap_theme spaghetti-1.7.6/codecov.yml000066400000000000000000000005421463527460200156740ustar00rootroot00000000000000codecov: notify: after_n_builds: 6 coverage: range: 50..95 round: nearest precision: 1 status: project: default: threshold: 2% patch: default: threshold: 2% target: 80% ignore: - "tests/*" comment: layout: "reach, diff, files" behavior: once after_n_builds: 6 require_changes: true spaghetti-1.7.6/docs/000077500000000000000000000000001463527460200144565ustar00rootroot00000000000000spaghetti-1.7.6/docs/.buildinfo000066400000000000000000000003461463527460200164350ustar00rootroot00000000000000# Sphinx build info version 1 # This file hashes the configuration used when building these files. When it is not found, a full rebuild will be done. config: 23a3f8d9c1559fbe5ac06f8019bbbead tags: 645f666f9bcd5a90fca523b33c5a78b7 spaghetti-1.7.6/docs/.nojekyll000066400000000000000000000000021463527460200162760ustar00rootroot00000000000000 spaghetti-1.7.6/docs/Makefile000066400000000000000000000015231463527460200161170ustar00rootroot00000000000000# Minimal makefile for Sphinx documentation # # You can set these variables from the command line. SPHINXOPTS = SPHINXBUILD = sphinx-build SPHINXPROJ = spaghetti SOURCEDIR = . BUILDDIR = _build # Put it first so that "make" without argument is like "make help". help: @$(SPHINXBUILD) -M help "$(SOURCEDIR)" "$(BUILDDIR)" $(SPHINXOPTS) $(O) .PHONY: help Makefile # Catch-all target: route all unknown targets to Sphinx using the new # "make mode" option. $(O) is meant as a shortcut for $(SPHINXOPTS). %: Makefile @rsync -r --exclude '.ipynb_checkpoints/' ../notebooks/ ./notebooks/ @$(SPHINXBUILD) -M $@ "$(SOURCEDIR)" "$(BUILDDIR)" $(SPHINXOPTS) $(O) github: @make html sync: @rsync -avh _build/html/ ../docs/ --delete @make clean touch .nojekyll clean: rm -rf $(BUILDDIR)/* rm -rf auto_examples/ rm -rf generated/ spaghetti-1.7.6/docs/_static/000077500000000000000000000000001463527460200161045ustar00rootroot00000000000000spaghetti-1.7.6/docs/_static/images/000077500000000000000000000000001463527460200173515ustar00rootroot00000000000000spaghetti-1.7.6/docs/_static/images/ardc_logo.png000066400000000000000000001206511463527460200220150ustar00rootroot00000000000000‰PNG  IHDRî>sSbKGD˙˙˙ ˝§“ pHYs.#.#xĄ?vˇ$IDATxÚíťdĹőöoËôîb˝¸»{pwtpÁ!ĽŃ DÜI€0¸kHĆ î ĂîδĚ÷Ü˙wNňr¨+Ý}»»ŞűÔóÜgvgşď­[ręWoť:ĺyš4iҤI“&Mš45!ĺ EľŇůB1“/łôo˙w)ú9IľPś=_(./OĎŠçĺ Ĺ“ó…â˝ůBq$_(Včg­ď^şßyt˙9łĺ Ĺ!śÇ,ĺ“󨕨I“±ź‰Nľ2`µţşďâA:+kµÝцdý3) uWĎÂXŔăÁtůBqˇ|ˇxpľPĽ,_(ŢE€=±N@ŻőňźSÍŠć ĹË) Qľ<Č+|JŰ­)××ĎW ®l®Żż®4üíżßѤ)¦úŕ©1ĐÔĄíß{čúŮOűCW·mť3!Í U}á|ˇ¸NľPü[ľP|‹şj€ę\•„@˝"î+˙Îůx™&{ĺ ĹyDţńť´}Z ëi€s##¬̧ŕ5…7ö9ň…âsůBń鼞˘w»?_(΄Ưꏍř|ˇx_ľP|žŢ÷i˝ţ{=Iŕ9ůBqÓ|ˇ¸}ľPüMľP\ŽŔ€?×±[hC“ć ŨŻ<Őaő˙RľPĽ”ę‡|ˇ¸-µŘÄ€ů´ Î{–ę~˛? 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The following two basic problems are solved. Problem 1: construct the tree of minimal total length between the n vertices. (A tree is a graph with one and only one path between any two vertices.) Problem 2: find the path of minimal total length between two given vertices.}, author = {Dijkstra, E. W.}, doi = {10.1007/BF01386390}, isbn = {0029-599X (Print) 0945-3245 (Online)}, issn = {0029-599X}, journal = {Numerische Mathematik}, number = {1}, pages = {269--271}, pmid = {18215627}, title = {{A Note on Two Problems in Connexion with Graphs}}, volume = {1}, year = {1959} } @article{Baddeley2020, author = {Baddeley, Adrian and Nair, Gopalan and Rakshit, Suman and McSwiggan, Greg and Davies, Tilman M.}, doi = {10.1016/j.spasta.2020.100435}, journal = {Spatial Statistics}, keywords = {Distance metric,K-function,Kernel density estimation,Nonparametric estimation,Pair correlation function,Stationary process}, number = {xxxx}, pages = {100435}, publisher = {Elsevier B.V.}, title = {{Analysing point patterns on networks - A review}}, year = {2020} } @article{doi:10.1111/j.1538-4632.2001.tb00448.x, author = {Okabe, Atsuyuki and Yamada, Ikuho}, title = {{The K-Function Method on a Network and Its Computational Implementation}}, journal = {Geographical Analysis}, volume = {33}, number = {3}, pages = {271-290}, doi = {10.1111/j.1538-4632.2001.tb00448.x}, abstract = {This paper proposes two statistical methods, called the network K-function method and the network cross K-function method, for analyzing the distribution of points on a network. First, by extending the ordinary K-function method defined on a homogeneous infinite plane with the Euclidean distance, the paper formulates the K-function method and the cross K-function method on a finite irregular network with the shortest-path distance. Second, the paper shows advantages of the network K-function methods, such as that the network K-function methods can deal with spatial point processes on a street network in a small district, and that they can exactly take the boundary effect into account. Third, the paper develops the computational implementation of the network K-functions, and shows that the computational order of the K-function method is O(n2Q log nQ) and that of the network cross K-function is O(nQ log U3Q), where nQ is the number of nodes of a network.}, year = {2001} } %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Chapter 3 @inbook{doi:10.1002/9781119967101.ch3, author = {Okabe, Atsuyki and Sugihara, Kokichi}, publisher = {John Wiley \& Sons, Ltd}, isbn = {9781119967101}, title = {Basic Computational Methods for Network Spatial Analysis}, booktitle = {Spatial Analysis along Networks}, chapter = {3}, pages = {45-80}, doi = {10.1002/9781119967101.ch3}, year = {2012}, keywords = {basic computational methods in network spatial analysis, practical computational methods, data structures for one-layer networks, winged-edge data, retrieving local information, attribute data representation, winged-edge, new nodes inserted and existing nodes deleted, nonplanar network data structure, multiple-layered networks, basic geometric computations, time complexity of algorithm, and measuring efficiency, three basic computational methods, and minimum spanning tree}, abstract = {Summary This chapter contains sections titled: Data structures for one-layer networks Data structures for nonplanar networks Basic geometric computations Basic computational methods on networks} } %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Chapter 5 @inbook{doi:10.1002/9781119967101.ch5, author = {Okabe, Atsuyki and Sugihara, Kokichi}, publisher = {John Wiley \& Sons, Ltd}, isbn = {9781119967101}, title = {Network Nearest-Neighbor Distance Methods}, booktitle = {Spatial Analysis along Networks}, chapter = {5}, pages = {101-118}, doi = {10.1002/9781119967101.ch5}, year = {2012}, keywords = {network nearest-neighbor distance methods, neighborhood, an underlying concept common to spatial methods, network-constrained NND, neighborhood and shortest-path distance, event to next nearest event, network NND method, NND extension on plane or planar NND, network auto NND and network cross NND method, network cross NND methods, straightforward extension, local cross NND to global cross NND, network NND for lines, computational methods, for auto NND and cross NND}, abstract = {Summary This chapter contains sections titled: Network auto nearest-neighbor distance methods Network cross nearest-neighbor distance methods Network nearest-neighbor distance method for lines Computational methods for the network nearest-neighbor distance methods} } %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Chapter 6 @inbook{doi:10.1002/9781119967101.ch6, author = {Okabe, Atsuyki and Sugihara, Kokichi}, publisher = {John Wiley \& Sons, Ltd}, isbn = {9781119967101}, title = {Network K Function Methods}, booktitle = {Spatial Analysis along Networks}, chapter = {6}, pages = {119-136}, doi = {10.1002/9781119967101.ch6}, year = {2012}, keywords = {network K function methods, distance-based methods, point pattern analysis in spatial, NND and network K function, network K function, extension of K as planar K function, K function in spatial statistics, or Ripley's K function, the planar K function, most used in spatial analysis, network K function, network auto K and the network cross K function, auto K function with one type of point, and cross K with two, global Voronoi cross K, point of type A to collection of type B points, shortest-path distance and network geometric characteristics, shortest-path distances and corresponding Euclidean distances}, abstract = {Summary This chapter contains sections titled: Network auto K function methods Network cross K function methods Network K function methods in relation to geometric characteristics of a network Computational methods for the network K function methods} } @inbook{doi:10.1002/9780470549094.ch5, author = {Ă“Sullivan, D. and Unwin, D. J.}, publisher = {John Wiley \& Sons, Ltd}, isbn = {9780470549094}, title = {Point Pattern Analysis}, booktitle = {Geographic Information Analysis}, chapter = {5}, pages = {121-156}, doi = {10.1002/9780470549094.ch5}, year = {2010}, keywords = {point separation, standard deviation, observed VMR, estimation methods, computationally intensive}, abstract = {Summary This chapter contains sections titled: Introduction Describing a Point Pattern Assessing Point Patterns Statistically Monte Carlo Testing Conclusions} } @article{Ripley1976, author = {Ripley, Brian David}, doi = {10.2307/3212829}, journal = {Journal of Applied Probability}, number = {2}, pages = {255--266}, title = {{The Second-Order Analysis of Stationary Point Processes}}, volume = {13}, year = {1976} } @article{Ripley1977, author = {Ripley, Brian David}, journal = {Journal of the Royal Statistical Society}, number = {2}, pages = {172--212}, title = {{Modelling Spatial Patterns}}, volume = {39}, year = {1977}, doi = {10.1111/j.2517-6161.1977.tb01615.x} } @Article{pysal2007, author={Rey, Sergio J. and Anselin, Luc}, title={{PySAL: A Python Library of Spatial Analytical Methods}}, journal={The Review of Regional Studies}, year=2007, volume={37}, number={1}, pages={5-27}, keywords={Open Source; Software; Spatial}, url = {https://rrs.scholasticahq.com/article/8285.pdf} } @book{AnselinRey2014, address = {Chicago}, author = {Anselin, Luc and Rey, Sergio J.}, publisher = {{GeoDa Press}}, title = {{Modern Spatial Econometrics in Practice: A Guide to {GeoDa}, {GeoDaSpace} and {PySAL}}}, year = {2014} } @Article{rey_open_2015, Title = {Open {Geospatial} {Analytics} with {PySAL}}, Author = {Rey, Sergio J. and Anselin, Luc and Li, Xun and Pahle, Robert and Laura, Jason and Li, Wenwen and Koschinsky, Julia}, Journal = {{ISPRS International Journal of Geo-Information}}, Year = {2015}, Number = {2}, Pages = {815--836}, Volume = {4}, Keywords = {open science}, doi = {doi:10.3390/ijgi4020815} } @misc{esda:_2019, author={S.J. Rey and L.J. Wolf and W. Kang and P. Stephens and J. Laura and C. Schmidt and D. Arribas-Bel and S. Lumnitz and J.C. Duque and D.C. Folch and L. Anselin and N. Malizia and J.D. Gaboardi and F. Fernandes and M. Seth and mhwang4 and mlyons-tcc}, title={{pysal/esda}}, month=jul, year={2019}, publisher={Zenodo}, version={v2.1.1}, doi={10.5281/zenodo.3265190} } @article{doi:10.1111/gean.12211, author = {Gaboardi, James D. and Folch, David C. and Horner, Mark W.}, title = {{Connecting Points to Spatial Networks: Effects on Discrete Optimization Models}}, journal = {Geographical Analysis}, year = {2020}, volume = {52}, issue = {2}, pages = {299--322}, doi = {10.1111/gean.12211}, abstract = {To accommodate network allocation, population polygons are frequently transformed into singular, weighted centroids which are then integrated into the network either by snapping each centroid to the nearest network segment or by generating an artificial connector that becomes part of the network. In this article, an investigation of the connection method of network allocation is undertaken with two primary foci: (1) how the density of centroid connectors effects travel cost along the network; and (2) how the algorithms utilized to determine the placement of connectors are affected by the density of connectors. We hypothesize that both issues have an effect on network travel cost and, therefore, on network-based modeling. These hypotheses are tested on three nested spatial networks in the New England region of the United States. Two fundamental facility location models, the p-median problem, and p-center problem, are solved at each spatial extent while varying the density of connectors from one to four. When generating more than one connector thought must be given to the method of connection, the angle of dispersion, the acceptable tolerance of connector length, segment crossing, and saturated connectivity. A novel and thorough framework is proposed to address these concerns.} } @incollection{Cliff1981, address = {London}, author = {Cliff, A.D. and Haggett, P.}, booktitle = {Quantitative Geography: A British View}, chapter = {22}, editor = {Wrigley, N. and Bennett, R.J.}, pages = {225--234}, publisher = {Routledge {\&} Kegan Paul}, title = {{Graph Theory}}, year = {1981} } @article{Tansel1983a, author = {Tansel, Barbaros C. and Francis, Richard L .and Lowe, Timothy J.}, journal = {Management Science}, number = {4}, pages = {482--497}, title = {{State of the Art---Location on Networks: A survey. Part I: The p-center and p-median Problems}}, volume = {29}, year = {1983}, doi = {https://doi.org/10.1287/mnsc.29.4.482}, } @book{AhujaRavindraK, publisher = {Prentice Hall}, isbn = {013617549X}, year = {1993}, title = {{Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications}}, language = {eng}, address = {Englewood Cliffs, N.J.}, author = {Ahuja, Ravindra K. and Magnanti, Thomas L. and Orlin, James B.}, keywords = {Network analysis (Planning); Mathematical optimization}, lccn = {92026702}, } @incollection{Labbe1995, author = {LabbĂ©, Martine and Peeters, Dominique and Thisse, Jacques-Fran{\c{c}}ois}, booktitle = {Network Routing}, chapter = {7}, doi = {10.1016/S0927-0507(05)80111-2}, isbn = {9780444821416}, issn = {09270507}, pages = {551--624}, publisher = {Elsevier}, series = {Handbooks in Operations Research and Management Science}, title = {{Location on Networks}}, volume = {8}, year = {1995} } @incollection{Kuby2009, title = {{Network Analysis}}, editor = {Rob Kitchin and Nigel Thrift}, booktitle = {{International Encyclopedia of Human Geography}}, publisher = {Elsevier}, address = {Oxford}, pages = {391--398}, year = {2009}, isbn = {978-0-08-044910-4}, doi = {https://doi.org/10.1016/B978-008044910-4.00481-8}, author = {Kuby, M.J. and Roberts, T.D. and Upchurch, C.D. and S. Tierney} } @article{Barthelemy2011, author = {BarthĂ©lemy, Marc}, isbn = {0370-1573}, issn = {03701573}, journal = {Physics Reports}, number = {1--3}, pages = {1--101}, pmid = {24906003}, publisher = {Elsevier B.V.}, title = {{Spatial networks}}, volume = {499}, year = {2011}, doi = {https://doi.org/10.1016/j.physrep.2010.11.002}, } @book{Okabe2012, address = {West Sussex, UK}, author = {Okabe, Atsuyki and Sugihara, Kokichi}, publisher = {John Wiley {\&} Sons, Inc.}, title = {{Spatial Analysis Along Networks}}, year = {2012}, doi = {10.1002/9781119967101} } @book{daskin2013, author = {Mark S. Daskin}, publisher = {John Wiley \& Sons, Ltd}, isbn = {9781118537015}, title = {{Network and Discrete Location: Models, Algorithms, and Applications, Second Edition}}, doi = {10.1002/9781118537015}, year = {2013}, keywords = {location taxonomy, analytic models, continuous models, discrete location models, network models, maximum covering model, ambulance location, landfill location}, } @article{Ducruet2014, author = {Ducruet, CĂ©sar and Beauguitte, Laurent}, doi = {10.1007/s11067-013-9222-6}, issn = {15729427}, journal = {Networks and Spatial Economics}, number = {3--4}, pages = {297--316}, title = {{Spatial Science and Network Science: Review and Outcomes of a Complex Relationship}}, volume = {14}, year = {2014} } @article{Weber2016, author = {Weber, Joe}, doi = {10.1080/00330124.2015.1106324}, issn = {0033-0124}, journal = {The Professional Geographer}, number = {January}, pages = {1--11}, title = {{The Properties of Topological Network Connectivity Measures and Their Application to U.S. Urban Freeway Networks}}, volume = {0124}, year = {2016} } @article{Okabe2006a, author = {Okabe, Atsuyuki and Okunuki, Keiichi and Shiode, Shino}, doi = {10.1111/j.0016-7363.2005.00674.x}, isbn = {1538-4632}, issn = {0016-7363}, journal = {Geographical Analysis}, pages = {57--66}, title = {{SANET: A Toolbox for Spatial Analysis on a Network}}, volume = {38}, year = {2006} } @inproceedings{Hagberg2008, address = {Pasadena, CA USA}, author = {Hagberg, A.A. and Schult, D.A. and Swart, P.J.}, booktitle = {Proceedings of the 7th Python in Science Conference (SciPy 2008)}, editor = {Varoquaux, G. and Vaught, T. and Millman, J.}, isbn = {3333333333}, issn = {1540-9295}, pages = {11--15}, title = {{Exploring Network Structure, Dynamics, and Function using NetworkX}}, year = {2008} } @article{Foti2012, author = {Foti, Fletcher and Waddell, Paul and Luxen, Dennis}, journal = {{4th Transportation Research Board Conference on Innovations in Travel Modeling (ITM)}}, pages = {1--14}, title = {{A Generalized Computational Framework for Accessibility: From the Pedestrian to the Metropolitan Scale}}, year = {2012} } @article{Boeing2017, author = {Boeing, Geoff}, doi = {10.1016/j.compenvurbsys.2017.05.004}, issn = {01989715}, journal = {Computers, Environment and Urban Systems}, pages = {126--139}, publisher = {Elsevier Ltd}, title = {{OSMnx: New Methods for Acquiring, Constructing, Analyzing, and Visualizing Complex Street Networks}}, volume = {65}, year = {2017} } @article{Hakimi1964, author = {Hakimi, S. 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S. and Bergman, L.}, doi = {10.1287/opre.19.6.1363}, isbn = {0030364X}, issn = {0030-364X}, journal = {Operations Research}, number = {6}, pages = {1363--1373}, title = {{The Location of Emergency Service Facilities}}, volume = {19}, year = {1971} } @article{Toregas1972, author = {Toregas, Constantine and ReVelle, Charles S.}, doi = {10.1017/CBO9781107415324.004}, isbn = {9788578110796}, issn = {1098-6596}, journal = {Papers of the Regional Science Association}, number = {1}, pages = {133 -- 144}, pmid = {25246403}, title = {{Optimal Location Under Time or Distance Constraints}}, volume = {28}, year = {1972} } @article{Church1974, author = {Church, Richard L. and ReVelle, C.S.}, doi = {doi.org/10.1111/j.1435-5597.1974.tb00902.x}, isbn = {10568190 (ISSN)}, issn = {10568190}, journal = {Papers in Regional Science Association}, pages = {101--118}, title = {{The Maximal Covering Location Problem}}, volume = {32}, year = {1974} } @article{ReVelle2005, author = {ReVelle, C. S. and Eiselt, H. A.}, doi = {10.1016/j.ejor.2003.11.032}, isbn = {1410516709}, issn = {01679295}, journal = {European Journal of Operational Research}, pages = {1--19}, title = {{Location analysis: A synthesis and survey}}, volume = {165}, year = {2005} } @misc{tom_russell_2019_3379659, author = {Tom Russell and Elco Koks}, title = {{tomalrussell/snkit: v1.6.0}}, month = aug, year = {2019}, publisher = {Zenodo}, version = {v1.6.0}, doi = {10.5281/zenodo.3379659} } @article{Bektas2014, author = {BektaĹź, Tolga and Gouveia, Luis}, doi = {10.1016/j.ejor.2013.07.038}, issn = {03772217}, journal = {European Journal of Operational Research}, number = {3}, pages = {820--832}, title = {{Requiem for the Miller-Tucker-Zemlin subtour elimination constraints?}}, volume = {236}, year = {2014} } @article{Miller1960, author = {Miller, C. E. and Tucker, A. W. and Zemlin, R. 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L. and Hell, Pavol}, title = {On the History of the Minimum Spanning Tree Problem}, year = {1985}, volume = {7}, number = {1}, doi = {10.1109/MAHC.1985.10011}, journal = {IEEE Annals of the History of Computing}, pages = {43-57} } @article{Moran1950, author = {Moran, P. A. P.}, doi = {10.2307/2332142}, journal = {Biometrika}, number = {1/2}, pages = {17-23}, title = {{Notes on Continuous Stochastic Phenomena}}, volume = {37}, year = {1950} } @article{Getis1992, author = {Getis, Arthur and Ord, J. K.}, doi = {10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x}, journal = {Geographical Analysis}, number = {3}, pages = {189--206}, title = {{The Analysis of Spatial Association by Use of Distance Statistics}}, volume = {24}, year = {1992} } @article{Lumnitz2020, author = {Lumnitz, Stefanie and Arribas-Bell, Dani and Cortes, Renan X. and Gaboardi, James D. and Griess, Verena and Kang, Wei and Oshan, Taylor M. and Wolf, Levi and Rey, Sergio}, doi = {10.21105/joss.01882}, journal = {Journal of Open Source Software}, number = {47}, pages = {1--4}, title = {splot - visual analytics for spatial statistics}, volume = {5}, year = {2020} } @misc{splot:package:_2020, author = {Stefanie Lumnitz and Dani Arribas-Bel and Renan Xavier Cortes and James Gaboardi and Verena Griess and Wei Kang and Taylor Oshan and Levi John Wolf and Sergio Rey}, title = {splot - visual analytics for spatial statistics}, month = mar, year = 2020, publisher = {Zenodo}, version = {v.1.1.3}, doi = {10.5281/zenodo.3724199}, } @article{Anselin1995, author = {Anselin, Luc}, doi = {10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x}, journal = {Geographical Analysis}, number = {2}, pages = {93--115}, title = {{Local indicators of spatial association --- LISA}}, volume = {27}, year = {1995} } @book{moran:_cliff81, Address = {London}, Author = {Cliff, A.D. and Ord, J.K.}, Publisher = {Pion}, Title = {Spatial Processes: Models and Applications}, Year = {1981} } @article{Gaboardi2021, doi = {10.21105/joss.02826}, year = {2021}, publisher = {{The Open Journal}}, volume = {6}, number = {62}, pages = {2826}, author = {James D. Gaboardi and Sergio Rey and Stefanie Lumnitz}, title = {{spaghetti: spatial network analysis in PySAL}}, journal = {{Journal of Open Source Software}} } @article{Rey2021, author = {Rey, S.J. and Anselin, L. and Amaral, P. and Arribas-Bel, D. and Cortes, R.X. and Gaboardi, J.D. and Kang, W. and Knaap, E. and Li, Z. and Lumnitz, S. and Oshan, T.M. and Shao, H. and Wolf, L.J.}, title = {{The PySAL Ecosystem: Philosophy and Implementation}}, journal = {Geographical Analysis}, year = {2021}, doi = {10.1111/gean.12276}, abstract = {PySAL is a library for geocomputation and spatial data science. Written in Python, the library has a long history of supporting novel scholarship and broadening methodological impacts far afield of academic work. Recently, many new techniques, methods of analyses, and development modes have been implemented, making the library much larger and more encompassing than that previously discussed in the literature. As such, we provide an introduction to the library as it stands now, as well as the scientific and conceptual underpinnings of its core set of components. Finally, we provide a prospective look at the library's future evolution.} } spaghetti-1.7.6/docs/api.rst000066400000000000000000000012311463527460200157560ustar00rootroot00000000000000.. _api_ref: .. currentmodule:: spaghetti API reference ============= .. _network_api: Network feature instantiation ----------------------------- .. autosummary:: :toctree: generated/ spaghetti.Network spaghetti.PointPattern Network feature extraction and creation --------------------------------------- .. autosummary:: :toctree: generated/ spaghetti.extract_component spaghetti.spanning_tree spaghetti.element_as_gdf spaghetti.regular_lattice Save and load a network ----------------------- .. autosummary:: :toctree: generated/ spaghetti.network.Network.savenetwork spaghetti.network.Network.loadnetwork spaghetti-1.7.6/docs/conf.py000066400000000000000000000240371463527460200157630ustar00rootroot00000000000000# -*- coding: utf-8 -*- # # SPAGHETTI documentation build configuration file, based on `giddy`. This file is # execfile()d with the current directory set to its containing dir. Note that not all # possible configuration values are present in this autogenerated file. All configuration # values have a default; values that are commented out serve to show the default. If # extensions (or modules to document with autodoc) are in another directory, add these # directories to sys.path here. If the directory is relative to the documentation root, # use os.path.abspath to make it absolute, like shown here. import sphinx_bootstrap_theme import spaghetti # -- General configuration ------------------------------------------------ # If your documentation needs a minimal Sphinx version, state it here. # # needs_sphinx = '1.0' # Add any Sphinx extension module names here, as strings. They can be # extensions coming with Sphinx (named 'sphinx.ext.*') or your custom # ones. extensions = [ #'sphinx_gallery.gen_gallery', "sphinx.ext.autodoc", "sphinx.ext.autosummary", "sphinx.ext.viewcode", "sphinxcontrib.bibtex", "sphinx.ext.mathjax", "sphinx.ext.doctest", "sphinx.ext.intersphinx", "numpydoc", "nbsphinx", ] bibtex_bibfiles = ["_static/references.bib"] # Add any paths that contain templates here, relative to this directory. templates_path = ["_templates"] # The suffix(es) of source filenames. # You can specify multiple suffix as a list of string: # # source_suffix = ['.rst', '.md'] source_suffix = ".rst" # The master toctree document. master_doc = "index" # General information about the project. project = "spaghetti" copyright = "2017-, pysal developers" author = "pysal developers" # The version info for the project you're documenting, acts as replacement for # |version| and |release|, also used in various other places throughout the # built documents. # # The full version. version = spaghetti.__version__ release = spaghetti.__version__ # The language for content autogenerated by Sphinx. Refer to documentation # for a list of supported languages. # # This is also used if you do content translation via gettext catalogs. # Usually you set "language" from the command line for these cases. language = "en" # List of patterns, relative to source directory, that match files and # directories to ignore when looking for source files. # This patterns also effect to html_static_path and html_extra_path exclude_patterns = ["_build", "Thumbs.db", ".DS_Store", "tests/*"] # The name of the Pygments (syntax highlighting) style to use. pygments_style = "sphinx" # If true, `todo` and `todoList` produce output, else they produce nothing. todo_include_todos = False # -- Options for HTML output ---------------------------------------------- # The theme to use for HTML and HTML Help pages. See the documentation for # a list of builtin themes. # # html_theme = "alabaster" html_theme = "bootstrap" html_theme_path = sphinx_bootstrap_theme.get_html_theme_path() html_title = "%s v%s Manual" % (project, version) # (Optional) Logo of your package. Should be small enough to fit the navbar (ideally 24x24). # Path should be relative to the ``_static`` files directory. # html_logo = "_static/images/package_logo.jpg" # (Optional) PySAL favicon html_favicon = "_static/images/pysal_favicon.ico" # Theme options are theme-specific and customize the look and feel of a theme # further. For a list of options available for each theme, see the # documentation. # html_theme_options = { # Navigation bar title. (Default: ``project`` value) "navbar_title": project, # Render the next and previous page links in navbar. (Default: true) "navbar_sidebarrel": False, # Render the current pages TOC in the navbar. (Default: true) #'navbar_pagenav': True, #'navbar_pagenav': False, # No sidebar "nosidebar": True, # Tab name for the current pages TOC. (Default: "Page") #'navbar_pagenav_name': "Page", # Global TOC depth for "site" navbar tab. (Default: 1) # Switching to -1 shows all levels. "globaltoc_depth": 2, # Include hidden TOCs in Site navbar? # # Note: If this is "false", you cannot have mixed ``:hidden:`` and # non-hidden ``toctree`` directives in the same page, or else the build # will break. # # Values: "true" (default) or "false" "globaltoc_includehidden": "true", # HTML navbar class (Default: "navbar") to attach to History ------- `Spaghetti` was created and has evolved in line with the Python Spatial Analysis Library ecosystem for the specific purpose of utilizing the functionality of spatial weights in `libpysal `_ for generating network segment contiguity objects. The PySAL project was started in the mid-2000s when installation was difficult to maintain. Due to the non-triviality of relying on dependencies to secondary packages, a conscious decision was made to limit dependencies and build native PySAL data structures in cases where at all possible. Therefore, the original `pysal.network` submodule was developed to address the need for integrating support for network data structures with PySAL weights data structures, with the target audience being spatial data scientists and anyone interested in investigating network-centric phenomena within PySAL. Owing to the co-development of network functionality found within `spaghetti` and the evolution of the wider PySAL ecosystem, today, the package provides specialized network functionality that easily integrates with the rest of PySAL. This allows users of `spaghetti`’s network functionality to access spatial analysis functionality that complements network analysis, such as spatial statistical tools with `esda` and integration with core components of `libpysal`: `libpysal.weights` (mentioned above), `libpysal.cg` (computational geometry and data structures), `libpysal.io` (input-output), and `libpysal.examples` (built-in example data). Development ----------- Development of `spaghetti` is hosted on GitHub_. Support ------- All questions, comments, & discussions should happen in a public forum, where possible. Please start a `discussion `_ for questions, talk to us in `PySAL's Discord channel `_, or open an `issue `_ if there appears to be a bug. Private messages and emails will not be answered in a substantive manner. Citing `spaghetti` ------------------ If you use PySAL-spaghetti in a scientific publication, we would appreciate using the following BibTeX citations:: @article{Gaboardi2021, doi = {10.21105/joss.02826}, url = {https://doi.org/10.21105/joss.02826}, year = {2021}, publisher = {The Open Journal}, volume = {6}, number = {62}, pages = {2826}, author = {James D. Gaboardi and Sergio Rey and Stefanie Lumnitz}, title = {spaghetti: spatial network analysis in PySAL}, journal = {Journal of Open Source Software} } @misc{Gaboardi2018, author = {Gaboardi, James D. and Laura, Jay and Rey, Sergio and Wolf, Levi John and Folch, David C. and Kang, Wei and Stephens, Philip and Schmidt, Charles}, month = {oct}, year = {2018}, title = {pysal/spaghetti}, url = {https://github.com/pysal/spaghetti}, doi = {10.5281/zenodo.1343650}, keywords = {graph-theory,network-analysis,python,spatial-networks,topology} } Citing Work ----------- * **Lovelace, R**. `Open source tools for geographic analysis in transport planning`. Journal of Geographical Systems (2021): 1-32. https://doi.org/10.1007/s10109-020-00342-2. * **Rey, Sergio J., et al**. `The PySAL Ecosystem: Philosophy and Implementation`. Geographical Analysis (2022): 467-487. https://doi.org/10.1111/gean.12276. * **Barboza-Salerno, Gia E., and Jacquelyn CA Meshelemiah**. `Gun Violence on Walkable Routes to and from School: Recommendations for Policy and Practice`. Journal of Urban Health (2023): 1-16. https://doi.org/10.1007/s11524-023-00802-2 * **Barboza, Gia, and Jacquelyn Meshelemiah**. `Danger, Students Beware, School Ahead! Gun Violence Exposure Near Schools in Compton, California`. (2023). https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2976516/v1 Funding ------- This project is/was partially funded through: .. figure:: _static/images/ardc_logo.png :target: https://atlantardc.wordpress.com :width: 150 :align: left The Atlanta Research Data Center: `A Polygon-Based Approach to Spatial Network Allocation `_ .. figure:: _static/images/nsf_logo.png :target: https://www.nsf.gov/index.jsp :width: 100 :align: left National Science Foundation Award #1825768: `National Historical Geographic Information System `_ .. raw:: html PySAL Logo .. toctree:: :hidden: :maxdepth: 3 :caption: Contents: Installation Tutorials API References .. _PySAL: https://github.com/pysal/pysal .. _GitHub: https://github.com/pysal/spaghetti spaghetti-1.7.6/docs/installation.rst000066400000000000000000000050641463527460200177160ustar00rootroot00000000000000.. Installation Python 3.10_ is tested for support by `spaghetti`. Please make sure that you are operating in a Python >= 3.10 environment. Installation ============ Installing with ``conda`` via `spaghetti-feedstock`_ (highly recommended) ------------------------------------------------------------------------- To install `spaghetti` and all its dependencies, we recommend using the conda_ manager, specifically with the conda-forge_ channel. This can be obtained by installing the `Anaconda Distribution`_ (a free Python distribution for data science), or through miniconda_ (minimal distribution only containing Python and the ``conda`` package manager). Using ``conda``, `spaghetti` can be installed as follows:: $ conda config --set channel_priority strict $ conda install --channel conda-forge spaghetti Also, ``geopandas`` provides `a nice example`_ to create a fresh environment for working with spatial data. Installing with `Python Package Index`_ --------------------------------------- :: $ pip install spaghetti *or* download the source distribution (``.tar.gz``) and decompress it to your selected destination. Open a command shell and navigate to the decompressed folder. :: $ pip install . .. role:: rubric **Warning** When installing via ``pip``, you have to ensure that the required dependencies for `spaghetti` are installed on your operating system. Details on how to install these packages are linked here_. Using ``conda`` (above) avoids having to install the dependencies separately. Development Version ------------------- Install the most current development version of `spaghetti` by running:: $ pip install git+https://github.com/pysal/spaghetti You can also fork_ the `pysal/spaghetti`_ repo and create a local clone of your fork. By making changes to your local clone and submitting a pull request to `pysal/spaghetti`_, you can contribute to the spaghetti development. | .. _3.10: https://docs.python.org/3.10/ .. _spaghetti-feedstock: https://github.com/conda-forge/spaghetti-feedstock .. _a nice example: https://geopandas.readthedocs.io/en/latest/getting_started/install.html#creating-a-new-environment .. _conda: https://docs.conda.io/en/latest/ .. _conda-forge: https://conda-forge.org .. _Anaconda Distribution: https://docs.continuum.io/anaconda/ .. _miniconda: https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html .. _Python Package Index: https://pypi.org/project/spaghetti/ .. _pysal/spaghetti: https://github.com/pysal/spaghetti .. _fork: https://help.github.com/articles/fork-a-repo/ .. _here: https://github.com/pysal/spaghetti#requirements spaghetti-1.7.6/docs/references.rst000066400000000000000000000001441463527460200173300ustar00rootroot00000000000000.. reference for the docs References ========== .. bibliography:: _static/references.bib :all: spaghetti-1.7.6/docs/tutorials.rst000066400000000000000000000037061463527460200172440ustar00rootroot00000000000000.. tutorials Tutorials ========= .. toctree:: :maxdepth: 1 :caption: Basic functionality: notebooks/quickstart.ipynb notebooks/pointpattern-attributes.ipynb notebooks/connected-components.ipynb notebooks/shortest-path-visualization.ipynb .. toctree:: :maxdepth: 1 :caption: Advanced functionality and known limitations: notebooks/network-segmentation.ipynb notebooks/network-spatial-dependence.ipynb notebooks/network-spatial-weights.ipynb notebooks/spanning-trees.ipynb notebooks/caveats.ipynb .. toctree:: :maxdepth: 1 :caption: Integrations & applications: notebooks/network-spatial-autocorrelation.ipynb notebooks/facility-location.ipynb notebooks/transportation-problem.ipynb notebooks/tsp.ipynb Citations: * Advanced functionality: * Spatial Dependence: :cite:`Ripley1976`, :cite:`Ripley1977`, :cite:`doi:10.1002/9780470549094.ch5`, :cite:`doi:10.1111/j.1538-4632.2001.tb00448.x`, :cite:`doi:10.1002/9781119967101.ch6` * Spatial Weights: :cite:`pysal2007`, :cite:`AnselinRey2014`, :cite:`rey_open_2015` * Spanning Trees: :cite:`GrahamHell_1985`, :cite:`AhujaRavindraK`, :cite:`doi:10.1002/9781119967101.ch3` * Integrations & applications: * Spatial Autocorrelation: :cite:`Moran1950`, :cite:`moran:_cliff81`, :cite:`Anselin1995`, :cite:`Getis1992`, :cite:`esda:_2019`, :cite:`splot:package:_2020`, :cite:`Lumnitz2020` * Facility Location: :cite:`Hakimi1964`, :cite:`ReVelle1970`, :cite:`Toregas1971`, :cite:`Toregas1972`, :cite:`Church1974`, :cite:`ReVelle2005` * The Transportation Problem: :cite:`Hitchcock1941`, :cite:`Koopmans1949`, :cite:`Phillips1981a`, :cite:`Gass2005`, :cite:`Church2009`, :cite:`daskin2013` * The Traveling Salesperson Problem: :cite:`Dantzig1954`, :cite:`Flood1956`, :cite:`Miller1960`, :cite:`Cummings2000`, :cite:`Miller2001`, :cite:`Bektas2014` spaghetti-1.7.6/environment.yml000066400000000000000000000005471463527460200166230ustar00rootroot00000000000000name: notebooks-environment channels: - conda-forge dependencies: - python=3.12 - esda - geopandas - libspatialindex - matplotlib - matplotlib-scalebar - numpy - pandas - pulp - rtree - scipy - seaborn - shapely - splot - watermark - pip - pip: - mip - ortools - git+https://github.com/pysal/spaghetti.git@main spaghetti-1.7.6/notebooks/000077500000000000000000000000001463527460200155315ustar00rootroot00000000000000spaghetti-1.7.6/notebooks/caveats.ipynb000066400000000000000000161066321463527460200202410ustar00rootroot00000000000000{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "---------------\n", "\n", "**If any part of this notebook is used in your research, please cite with the reference found in** **[README.md](https://github.com/pysal/spaghetti#bibtex-citation).**\n", "\n", "\n", "----------------\n", "## Caveats\n", "### Demonstrating known caveats and tweaks in `spaghetti`\n", "\n", "**Author: James D. Gaboardi** ****\n", "\n", "**This notebook demonstrates the following limitations and caveats:**\n", "\n", "1. Limitations in non-planarity\n", "2. Relaxing vertex coordinate precision\n", "3. Distance matrices and shortest paths between (dis)connected components\n", "4. Understanding network generation" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:20.286603Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:20.276357Z" } }, "outputs": [], "source": [ "%config InlineBackend.figure_format = \"retina\"" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:20.336387Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:20.289822Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Last updated: 2022-11-01T23:06:20.324050-04:00\n", "\n", "Python implementation: CPython\n", "Python version : 3.10.6\n", "IPython version : 8.6.0\n", "\n", "Compiler : Clang 13.0.1 \n", "OS : Darwin\n", "Release : 22.1.0\n", "Machine : x86_64\n", "Processor : i386\n", "CPU cores : 8\n", "Architecture: 64bit\n", "\n" ] } ], "source": [ "%load_ext watermark\n", "%watermark" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:22.718222Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:20.343736Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Watermark: 2.3.1\n", "\n", "geopandas : 0.12.1\n", "shapely : 1.8.5.post1\n", "numpy : 1.23.4\n", "libpysal : 4.6.2\n", "matplotlib: 3.6.1\n", "spaghetti : 1.6.8\n", "json : 2.0.9\n", "\n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "/Users/the-gaboardi/miniconda3/envs/py310_spgh_dev/lib/python3.10/site-packages/spaghetti/network.py:39: FutureWarning: The next major release of pysal/spaghetti (2.0.0) will drop support for all ``libpysal.cg`` geometries. This change is a first step in refactoring ``spaghetti`` that is expected to result in dramatically reduced runtimes for network instantiation and operations. Users currently requiring network and point pattern input as ``libpysal.cg`` geometries should prepare for this simply by converting to ``shapely`` geometries.\n", " warnings.warn(f\"{dep_msg}\", FutureWarning)\n" ] } ], "source": [ "import geopandas\n", "import libpysal\n", "from libpysal.cg import Point, Chain\n", "import matplotlib\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", "import numpy\n", "import shapely\n", "import spaghetti\n", "\n", "%matplotlib inline\n", "%watermark -w\n", "%watermark -iv" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "##### Helper functions for arc and vertex labeling" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:22.726267Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:22.720503Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def arc_labels(a, b, s, c=\"comp_label\", offset=[-0.025, 0.025]):\n", " \"\"\"Label each network arc.\"\"\"\n", " def _lab_loc(_x):\n", " \"\"\"Helper for labeling network arcs.\"\"\"\n", " xy = _x.geometry.interpolate(0.5, normalized=True).coords[0]\n", " xy = tuple([_xy+o for (_xy,o) in zip(xy,offset)])\n", " return xy\n", " kws = {\"ha\":\"right\", \"va\":\"bottom\",\"weight\":\"bold\",\"color\":\"k\",\"size\":s}\n", " a.apply(lambda x: b.annotate(text=x[c], xy=_lab_loc(x), **kws), axis=1)\n", "\n", "def vert_labels(v, b, s, offset=[0.025, 0.025], col=\"comp_label\", c=\"r\"):\n", " \"\"\"Label each network vertex.\"\"\"\n", " def _lab_loc(_x):\n", " \"\"\"Internal helper for labeling vertices.\"\"\"\n", " xy = _x.geometry.coords[0]\n", " xy = tuple([_xy+o for (_xy,o) in zip(xy,offset)])\n", " return xy\n", " kws = {\"ha\":\"left\", \"va\":\"bottom\",\"weight\":\"bold\",\"color\":c,\"size\":s}\n", " v.apply(lambda x: b.annotate(text=x[col], xy=_lab_loc(x), **kws), axis=1)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "-----------------------\n", "### 1. Limitations in non-planarity\n", "\n", "##### 1.a — Barbed wire example\n", "\n", "###### Create some line segments of ``libpysal.cg.Chain`` objects" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:22.736284Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:22.728754Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "[,\n", " ,\n", " ,\n", " ,\n", " ,\n", " ,\n", " ]" ] }, "execution_count": 5, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "lines = [\n", " Chain([Point((2,7)), Point((2,3))]),\n", " Chain([Point((2,3)), Point((0,3))]),\n", " Chain([Point((0,3)), Point((0,5))]),\n", " Chain([Point((0,5)), Point((5,5))]),\n", " Chain([Point((5,5)), Point((5,7))]),\n", " Chain([Point((5,7)), Point((3,7))]),\n", " Chain([Point((3,7)), Point((3,3))])\n", "]\n", "lines" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "###### Instantiate a ``spaghetti.Network`` object" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:22.742927Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:22.738414Z" } }, "outputs": [], "source": [ "ntw = spaghetti.Network(in_data=lines, extractgraph=False)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "###### Extract the network vertices and arcs" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:22.772075Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:22.746016Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
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idgeometrycomp_label
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" ], "text/plain": [ " id geometry comp_label\n", "0 0 POINT (2.00000 7.00000) 0\n", "1 1 POINT (2.00000 3.00000) 0\n", "2 2 POINT (0.00000 3.00000) 0\n", "3 3 POINT (0.00000 5.00000) 0\n", "4 4 POINT (5.00000 5.00000) 0\n", "5 5 POINT (5.00000 7.00000) 0\n", "6 6 POINT (3.00000 7.00000) 0\n", "7 7 POINT (3.00000 3.00000) 0" ] }, "execution_count": 7, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "vertices_df, arcs_df = spaghetti.element_as_gdf(ntw, vertices=True, arcs=True)\n", "vertices_df" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:22.785992Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:22.773608Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
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idgeometrycomp_label
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List of tuples # (source start file, target name, title, author, # dir menu entry, description, category) texinfo_documents = [ ( master_doc, "%s" % project, "%s Documentation" % project, author, "%s" % project, "SPAtial GrapHs: nETworks, Topology, & Inference", "Miscellaneous", ) ] # ----------------------------------------------------------------------------- # Autosummary # ----------------------------------------------------------------------------- # Generate the API documentation when building autosummary_generate = True # avoid showing members twice numpydoc_show_class_members = False numpydoc_use_plots = True class_members_toctree = True numpydoc_show_inherited_class_members = True numpydoc_xref_param_type = True # automatically document class members autodoc_default_options = {"members": True, "undoc-members": True} # display the source code for Plot directive plot_include_source = True def setup(app): app.add_css_file("pysal-styles.css") # Example configuration for intersphinx: refer to the Python standard library. intersphinx_mapping = { "esda": ("https://pysal.org/esda/", None), "geopandas": ("https://geopandas.org/en/latest/", None), "libpysal": ("https://pysal.org/libpysal/", None), "matplotlib": ("https://matplotlib.org/stable/", None), "networkx": ("https://networkx.org/documentation/stable/", None), "numpy": ("https://numpy.org/doc/stable/", None), "pandas": ("https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/", None), "pointpats": ("https://pysal.org/pointpats/", None), "python": ("https://docs.python.org/3.12/", None), "scipy": ("https://docs.scipy.org/doc/scipy/", None), } # This is processed by Jinja2 and inserted before each notebook nbsphinx_prolog = r""" {% set docname = env.doc2path(env.docname, base=None) %} .. only:: html .. role:: raw-html(raw) :format: html .. nbinfo:: This page was generated from `{{ docname }}`__. 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Originating from the `network` module in `PySAL (Python Spatial Analysis Library) `_, it is under active development for the inclusion of newly proposed methods for building graph-theoretic networks and the analysis of network events. An installation guide, API reference, and usage tutorials are provided here through the links above. .. raw:: html
Network Representations
Network Spatial Dependence
" ] }, "metadata": { "image/png": { "height": 601, "width": 749 } }, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "base = arcs_df.plot(lw=3, color=\"k\", alpha=.35, figsize=(9, 9))\n", "vertices_df.plot(ax=base, fc=\"r\", ec=\"k\", markersize=50, zorder=2)\n", "# vertex labels\n", "vert_labels(vertices_df, base, 14)\n", "vert_labels(vertices_df, base, 14, offset=[-0.15, 0.025], col=\"id\", c=\"k\")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "The plot above shows network arcs in gray with vertices in red. Also, vertices are labled in black and component membership is labeled in red. Since there are no actual intersections between segments ``(0,1),(3,4)`` or ``(3,4),(6,7)``, there are no vertices. Therefore, a shortest path from vertex ``0`` to ``7`` must follow the route ``{1,2,3,4,5,6}`` for a total of 21 units of distance." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:23.220092Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:23.217090Z" } }, "outputs": [], "source": [ "ntw.full_distance_matrix(n_processes=1, gen_tree=True)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 11, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:23.226272Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:23.222130Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "[6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]" ] }, "execution_count": 11, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "ntw.network_trees[0][7]" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 12, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:23.236166Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:23.232373Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "21.0" ] }, "execution_count": 12, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "ntw.distance_matrix[0][7]" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "--------------------------\n", "\n", "##### 1.b — Goalpost example\n", "###### Create some line segments of ``libpysal.cg.Chain`` objects" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 13, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:23.245826Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:23.238968Z" }, "scrolled": true }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "[,\n", " ]" ] }, "execution_count": 13, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "U = [Chain([Point((2,2)), Point((2,1)), Point((4,1)), Point((4,2))])]\n", "I = [Chain([Point((3,0)), Point((3,1))])]\n", "arcs = U + I\n", "arcs" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "###### Instantiate a ``spaghetti.Network`` object" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 14, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:23.255230Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:23.248724Z" } }, "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "/Users/the-gaboardi/miniconda3/envs/py310_spgh_dev/lib/python3.10/site-packages/libpysal/weights/weights.py:172: UserWarning: The weights matrix is not fully connected: \n", " There are 2 disconnected components.\n", " There is 1 island with id: (4, 5).\n", " warnings.warn(message)\n", "/Users/the-gaboardi/miniconda3/envs/py310_spgh_dev/lib/python3.10/site-packages/libpysal/weights/weights.py:172: UserWarning: The weights matrix is not fully connected: \n", " There are 2 disconnected components.\n", " There are 2 islands with ids: (0, 3), (4, 5).\n", " warnings.warn(message)\n" ] } ], "source": [ "ntw = spaghetti.Network(in_data=arcs)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "###### Examine the components\n", "There are two components." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 15, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:23.262934Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:23.257767Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "2" ] }, "execution_count": 15, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "ntw.network_n_components" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Component ``0`` includes 4 vertices (the \"goal\") and component ``1`` includes 2 (the \"post\")." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 16, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:23.269431Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:23.265722Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "{0: [0, 1, 2, 3], 1: [4, 5]}" ] }, "execution_count": 16, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "ntw.network_component_vertices" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "###### Extract the network vertices and arcs" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 17, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:23.285292Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:23.271267Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
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idgeometrycomp_label
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\n", "
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idgeometrycomp_label
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This is also demonstrated below when overlaying a plot of [libpysal.weights.W](https://pysal.org/libpysal/generated/libpysal.weights.W.html#libpysal.weights.W). This is accomplished below with arcs also shown with component membership (black nodes connected with black edges and labeled in black)." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 20, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:24.364498Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:23.775743Z" } }, "outputs": [ { "data": { "image/png": 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This is clearly seen in the upper two segments of the network exterior where each segment is a single object, not broken at joining segments. In order to properly use the ``Soho_Network.shp`` dataset as a network, geometric preprocessing would need to be performed in order to extract all intersections.\n", "\n", "-----------------------\n", "### 2. Precision limitations and/or known issues with digitization\n", "##### Revisting the \"goalpost\" network — Slightly imprecise coordinates\n", "Here the \"I\" of the goalpost has been digitized slightly short of the intersection with the \"U\" component." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 31, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:30.939054Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:30.921668Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Network components:\t 2\n", "Network vertices:\t {0: [0, 1, 2, 3, 4], 1: [5, 6]}\n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "/Users/the-gaboardi/miniconda3/envs/py310_spgh_dev/lib/python3.10/site-packages/libpysal/weights/weights.py:172: UserWarning: The weights matrix is not fully connected: \n", " There are 2 disconnected components.\n", " There is 1 island with id: (5, 6).\n", " warnings.warn(message)\n", "/Users/the-gaboardi/miniconda3/envs/py310_spgh_dev/lib/python3.10/site-packages/libpysal/weights/weights.py:172: UserWarning: The weights matrix is not fully connected: \n", " There are 2 disconnected components.\n", " There are 2 islands with ids: (0, 4), (5, 6).\n", " warnings.warn(message)\n" ] } ], "source": [ "U = [Chain([Point((2,2)), Point((2,1)), Point((3,1)), Point((4,1)), Point((4,2))])]\n", "I = [Chain([Point((3,0)), Point((3,0.99999))])]\n", "arcs = U + I\n", "ntw = spaghetti.Network(in_data=arcs)\n", "print(\"Network components:\\t\", ntw.network_n_components)\n", "print(\"Network vertices:\\t\", ntw.network_component_vertices)\n", "vertices_df, arcs_df = spaghetti.element_as_gdf(ntw, vertices=True, arcs=True)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 32, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:31.411798Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:30.942396Z" } }, "outputs": [ { "data": { "image/png": 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This is shown in the distance matrix by ``inf`` values in the 4th and 5th columns, and by identical origin-destination shortest paths in the network trees." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 39, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:32.621916Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:32.617648Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "array([ 0., 1., 3., 4., inf, inf])" ] }, "execution_count": 39, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "ntw.distance_matrix[0]" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 40, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:32.629076Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:32.624541Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "{0: [0], 1: [0], 2: [1, 0], 3: [2, 1, 0], 4: [4], 5: [5]}" ] }, "execution_count": 40, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "ntw.network_trees[0]" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2020-03-23T21:05:39.054867Z", "start_time": "2020-03-23T21:05:39.048776Z" } }, "source": [ "Like the example in ``cell 21`` above, by inserting a vertex complete network connectivity can be achieved." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 41, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:32.637167Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:32.631568Z" } }, "outputs": [], "source": [ "U = [Chain([Point((2,2)), Point((2,1)), Point((3,1)), Point((4,1)), Point((4,2))])]\n", "I = [Chain([Point((3,0)), Point((3,1))])]\n", "arcs = U + I\n", "ntw = spaghetti.Network(in_data=arcs)\n", "ntw.full_distance_matrix(n_processes=1, gen_tree=True)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 42, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:32.646557Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:32.640727Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "{0: [0, 1, 2, 3, 4, 5]}" ] }, "execution_count": 42, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "ntw.network_component_vertices" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 43, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:32.656442Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:32.650026Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "array([[0., 1., 2., 3., 4., 3.],\n", " [1., 0., 1., 2., 3., 2.],\n", " [2., 1., 0., 1., 2., 1.],\n", " [3., 2., 1., 0., 1., 2.],\n", " [4., 3., 2., 1., 0., 3.],\n", " [3., 2., 1., 2., 3., 0.]])" ] }, "execution_count": 43, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "ntw.distance_matrix" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 44, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:32.665599Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:32.659692Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "array([0., 1., 2., 3., 4., 3.])" ] }, "execution_count": 44, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "ntw.distance_matrix[0]" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 45, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:32.673206Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:32.668058Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "{0: [0], 1: [0], 2: [1, 0], 3: [2, 1, 0], 4: [3, 2, 1, 0], 5: [2, 1, 0]}" ] }, "execution_count": 45, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "ntw.network_trees[0]" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "-----------------------\n", "\n", "### 4. Understanding network generation\n", "\n", "##### Why does the `spaghetti.Network` object have so many vertices?\n", "\n", "The core procedure for generating network representations is performed within the internal `spaghetti.Network._extractnetwork()` method. Here it is important to note that a `spaghetti.Network` instance is built up from the individual, constituent euclidean units of each line segment object. Therefore, the resulting network structure will generally have:\n", "1. More vertices and links than may expected, and;\n", "2. Many degree-2 vertices, which differs from a truly graph-theoretic object.\n", "\n", "This is demonstrated below with a sinuous line." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 46, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:06:32.680190Z", "start_time": "2022-11-02T03:06:32.675834Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def sine_chain(npts):\n", " \"\"\"Create a sine line.\"\"\"\n", " xs = numpy.linspace(1, 10, npts)\n", " xys = zip(xs, numpy.sin(xs))\n", " pts = [Point((x, y)) for (x, y) in xys]\n", " chain = Chain(pts)\n", " return chain\n", "\n", "def sine_linestring_gdf(in_df, drop_col=\"id\", dissolve_by=\"comp_label\"):\n", " \"\"\"Merge all line segments into a single line segment.\"\"\"\n", " out_df = in_df.copy()\n", " out_df = out_df.dissolve(by=dissolve_by)\n", " out_df.reset_index(drop=True, inplace=True)\n", " out_df.drop(columns=drop_col, inplace=True)\n", " return out_df" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Create a sine line" ] }, 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" ] }, "metadata": { "image/png": { "height": 126, "width": 1489 } }, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "for sine_points in [2, 4, 4*2, 4**2, 4**3]:\n", " fig, axarr = plt.subplots(1,3, figsize=(15, 15))\n", " \n", " # raw sine network and vertices\n", " ntw = spaghetti.Network(in_data=sine_chain(sine_points))\n", " vertices_df, arcs_df = spaghetti.element_as_gdf(ntw, vertices=True, arcs=True)\n", " arcs_df.plot(ax=axarr[0], lw=3, color=\"k\", alpha=.35, )\n", " vertices_df.plot(ax=axarr[0], fc=\"r\", ec=\"k\", markersize=50, zorder=2)\n", " axarr[0].axis(\"off\")\n", " \n", " # sine line and vertices\n", " sine_df = sine_linestring_gdf(arcs_df)\n", " sine_endpoints = sine_df.geometry.squeeze().boundary\n", " sine_verts = geopandas.GeoDataFrame(geometry=[sine_endpoints])\n", " sine_df.plot(ax=axarr[1], lw=3, color=\"k\", alpha=.35)\n", " sine_verts.plot(ax=axarr[1], fc=\"r\", ec=\"k\", markersize=50, zorder=2)\n", " axarr[1].axis(\"off\")\n", " \n", " # sine line converted to network and vertices\n", " ntw = spaghetti.Network(in_data=sine_df)\n", " vertices_df, arcs_df = spaghetti.element_as_gdf(ntw, vertices=True, arcs=True)\n", " arcs_df.plot(ax=axarr[2], lw=3, color=\"k\", alpha=.35, figsize=(15, 5))\n", " vertices_df.plot(ax=axarr[2], fc=\"r\", ec=\"k\", markersize=50, zorder=2)\n", " vert_labels(vertices_df, base, 14, col=\"id\", c=\"k\")\n", " axarr[2].axis(\"off\")\n", " \n", " fig.tight_layout()" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "-----------------------" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python [conda env:py310_spgh_dev]", "language": "python", "name": "conda-env-py310_spgh_dev-py" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.10.6" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 4 } spaghetti-1.7.6/notebooks/connected-components.ipynb000066400000000000000000051200751463527460200227330ustar00rootroot00000000000000{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "---------------\n", "\n", "**If any part of this notebook is used in your research, please cite with the reference found in** **[README.md](https://github.com/pysal/spaghetti#bibtex-citation).**\n", "\n", "\n", "----------------\n", "\n", "## Connected components in a spatial network\n", "### Identifying and visualizing the parts of a network\n", "\n", "**Author: James D. Gaboardi** ****\n", "\n", "**This notebook is a walk-through for:**\n", "\n", "1. Instantiating a simple network with `libpysal.cg.Chain` objects\n", "2. Working with the network components and isolated rings\n", "3. Visualizing the components and (non)articulation vertices\n", "4. Longest vs. Largest components\n", "5. 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See more [here]( https://pysal.org/spopt/notebooks/facloc-real-world.html)*\n", "\n", "\n", "**Author: James D. Gaboardi** ****\n", "\n", "**This notebook provides a use case for:**\n", "\n", "1. Introducing four fundamental optimal facility location models\n", "2. Utilizing the data structures provided by `spaghetti` as input for optimization problems\n", "3. 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This change is a first step in refactoring ``spaghetti`` that is expected to result in dramatically reduced runtimes for network instantiation and operations. 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Since the neighborhood can't afford to have a library on every corner, the committee must decide on where to locate them and how to do so in a transparent manner. There are currently ***14*** candidate sites in the neighborhood for Little Free Libraries and the community can afford to support up to ***5*** locations, but would preferably support ***3*** locations with the extra budget going towards new books and unforseen maintenance costs. The committee also must locate all the libraries within ***1 km*** of all households, but preferably with ***.8km***. As it turns out one of the committee members is an Operations Research professor at the local university, Dr. Minimax, and volunteers to build 4 models to optimally site the Little Free Libraries acording to objective functions and specific sets of contraints. She puts forth 4 facility location models:\n", "\n", " * **Location Set Covering Problem**\n", " * Site the minimum number of facilities to cover all demand (clients) within a specified service radius.\n", " * Originally Published:\n", " Toregas, C. and ReVelle, Charles. 1972. Optimal Location Under Time or Distance Constraints.\n", " Papers of the Regional Science Association. 28(1):133 - 144.\n", " \n", " * ***p*-median Problem**\n", " * Site a predetermined number of facilities while minimizing total weighted distance.\n", " * Originally Published:\n", " S. L. Hakimi. 1964. Optimum Locations of Switching Centers and the Absolute Centers and Medians\n", " of a Graph. Operations Research. 12 (3):450-459.\n", " \n", " * ***p*-center Problem**\n", " * Site a predetermined number of facilities while minimizing the worst-case travel distance.\n", " * Originally Published:\n", " S. L. Hakimi. 1964. Optimum Locations of Switching Centers and the Absolute Centers and Medians\n", " of a Graph. Operations Research. 12 (3):450-459.\n", " \n", " * **Maximal Covering Location Problem**\n", " * Site a predetermined number of facilities while maximizing demand coverage within a specified service radius.\n", " * Originally Published:\n", " Church, R. L and C. ReVelle. 1974. The Maximal Covering Location Problem.\n", " Papers of the Regional Science Association. 32:101-18." ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "-------------------\n", "\n", "### 1.2 Set parameters as per the scenario layed out above" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.174738Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.170381Z" } }, "outputs": [], "source": [ "# n clients and n facilities\n", "client_count, facility_count = 400, 14\n", "\n", "# candidate facilites to site\n", "p_facilities = 3\n", "\n", "# maximum coverage meters\n", "max_coverage = 1000.0\n", "\n", "# minimum coverage meters\n", "min_coverage = 800.0\n", "\n", "random_seeds = {\"client\": 3006, \"facility\": 1520}\n", "\n", "title = \"Neighborhood X\"" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### 1.3. Define a class and functions for solving the models and analyzing the results" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.222149Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.181024Z" } }, "outputs": [], "source": [ "class FacilityLocationModel:\n", " \"\"\"Solve a facility location optimization model\n", " \n", " Parameters \n", " ----------\n", " name : str\n", " Problem model name; must also be defined as a class method.\n", " cij : numpy.ndarray\n", " cost matrix from origins (index of i) to destination (index of j).\n", " Default is None.\n", " ai : numpy.ndarray\n", " Client weight vector. Default is None.\n", " s : float\n", " service radius. Default is None.\n", " p : int\n", " Density of facilities to site. Default is None.\n", " write_lp : str\n", " file name (and path) of the LP file to write out.\n", " print_sol : bool\n", " print select results. Default is True.\n", " \n", " Methods\n", " -------\n", " build_lscp : build location set covering problem\n", " build_pmp : build p-median problem\n", " build_pcp : build p-center problem\n", " build_mclp : build maximal covering location problem\n", " add_vars : add variables to a model\n", " add_constrs : add contraints to a model\n", " add_obj : add an objective function to a model\n", " optimize : solve a model\n", " record_decisions : record optimal decision variables\n", " non_obj_vals : record non-objective values stats (eg. percent covered)\n", " print_results : print selected results\n", "\n", " Attributes \n", " ----------\n", " model : ortools.linear_solver.pywraplp.Solver\n", " proxy of = 1\n", " x1 + x3 >= 1\n", " x2 >= 1\n", " (2) assignment constraints\n", " x1_1 + x1_2 + x1_3 = 1\n", " (3) facility constraints\n", " y1 + y2 + y3 = p\n", " (4) opening constraints\n", " - x1_1 + y1 >= 0\n", " - x2_1 + y1 >= 0\n", " - x3_1 + y1 >= 0\n", " (5) minimax constraints\n", " cost1_1*x1_1 + cost1_2*x1_2 + cost1_3*x1_3 - W <= 0\n", " (6) maximal coverage constraints\n", " - x1 + y1 + y3 >= 0\n", " - x2 + y4 >= 0\n", " Parameters\n", " ----------\n", " constr : int {1, 2, 3, 4, 5, 6}\n", " Contraint type to add to model. See above for explanation.\n", " Default is None.\n", " \"\"\"\n", " # 1 - set covering constraints\n", " if constr == 1:\n", " for i in self.r_cli:\n", " self.model.Add(\n", " self.model.Sum(\n", " [self.aij[i, j] * self.fac_vars[j] for j in self.r_fac]\n", " )\n", " >= 1\n", " )\n", " # 2 - assignment constraints\n", " elif constr == 2:\n", " for i in self.r_cli:\n", " self.model.Add(\n", " self.model.Sum([self.cli_vars[i, j] for j in self.r_fac]) == 1\n", " )\n", " # 3 - facility constraint\n", " elif constr == 3:\n", " self.model.Add(\n", " self.model.Sum([self.fac_vars[j] for j in self.r_fac]) == self.p\n", " )\n", " # 4 - opening constraints\n", " elif constr == 4:\n", " for i in self.r_cli:\n", " for j in self.r_fac:\n", " self.model.Add(self.fac_vars[j] - self.cli_vars[i, j] >= 0)\n", " # 5 - minimax constraints\n", " elif constr == 5:\n", " for i in self.r_cli:\n", " self.model.Add(\n", " self.model.Sum(\n", " [self.cij[i, j] * self.cli_vars[i, j] for j in self.r_fac]\n", " )\n", " <= self.W\n", " )\n", " # 6 - max coverage constraints\n", " elif constr == 6:\n", " for i in self.r_cli:\n", " self.model.Add(\n", " self.model.Sum(\n", " [self.aij[i, j] * self.fac_vars[j] for j in self.r_fac]\n", " )\n", " >= self.cli_vars[i]\n", " )\n", "\n", " def add_obj(self):\n", " \"\"\"Add an objective function to a model.\"\"\"\n", " if self.name == \"lscp\":\n", " self.model.Minimize(self.model.Sum([self.fac_vars[j] for j in self.r_fac]))\n", "\n", " elif self.name == \"pmp\":\n", " obj = [\n", " self.sij[i, j] * self.cli_vars[i, j]\n", " for i in self.r_cli\n", " for j in self.r_fac\n", " ]\n", " self.model.Minimize(self.model.Sum(obj))\n", "\n", " elif self.name == \"pcp\":\n", " self.model.Minimize(self.W)\n", "\n", " elif self.name == \"mclp\":\n", " obj = [self.ai.flatten()[i] * self.cli_vars[i] for i in self.r_cli]\n", " self.model.Maximize(self.model.Sum(obj))\n", "\n", " def optimize(self, write_lp=False):\n", " \"\"\" Solve the model.\n", " Parameters\n", " ----------\n", " write_lp : bool\n", " write out the linear programming formulation\n", " \"\"\"\n", "\n", " def _redirect_to_file(self, text):\n", " \"\"\" Write out the model in linear programming format.\n", " Parameters\n", " ----------\n", " text : str\n", " full lp formulation in str format\n", " \"\"\"\n", " original = sys.stdout\n", " sys.stdout = open(self.name + \".lp\", \"w\")\n", " print(text)\n", " sys.stdout = original\n", "\n", " self.model.Solve()\n", " # linear programming formulation\n", " if write_lp:\n", " self.lp_formulation = self.model.ExportModelAsLpFormat(True)\n", " self._redirect_to_file(self.lp_formulation)\n", " # WallTime() in milliseconds\n", " self.solve_minutes = self.model.WallTime() * 1.66667e-5\n", " self.obj_val = self.model.Objective().Value()\n", "\n", " def record_decisions(self):\n", " \"\"\"Record decision variable relationship following optimization.\"\"\"\n", " # facility-to-dataframe index location lookup\n", " self.fac2iloc = {v.name(): k for k, v in self.fac_vars.items()}\n", " # client-to-dataframe index location lookup\n", " self.cli2iloc = {}\n", " # facility-to-client lookup\n", " self.fac2cli = {}\n", "\n", " # record client/service relationships\n", " for j in self.r_fac:\n", " if self.fac_vars[j].solution_value() > 0:\n", " jvar = self.fac_vars[j].name()\n", " self.fac2cli[jvar] = []\n", " for i in self.r_cli:\n", " ivar = None\n", " if self.name == \"lscp\":\n", " if self.aij[i, j] > 0:\n", " ivar = \"x[%i]\" % i\n", " self.fac2cli[jvar].append(ivar)\n", " elif self.name == \"mclp\":\n", " if self.cli_vars[i].solution_value() > 0:\n", " if self.aij[i, j] > 0:\n", " ivar = self.cli_vars[i].name()\n", " self.fac2cli[jvar].append(ivar)\n", " else:\n", " if self.cli_vars[i, j].solution_value() > 0:\n", " ivar = self.cli_vars[i, j].name()\n", " ivar = ivar.split(\",\")[0] + \"]\"\n", " self.fac2cli[jvar].append(ivar)\n", " if ivar:\n", " self.cli2iloc[ivar] = i\n", "\n", " # client-to-facility lookup\n", " self.cli2fac = {}\n", " for cv in list(self.cli2iloc.keys()):\n", " self.cli2fac[cv] = []\n", " for k, v in self.fac2cli.items():\n", " if cv in v:\n", " self.cli2fac[cv].append(k)\n", "\n", " # count of uncovered clients\n", " self.n_cli_uncov = self.n_cli - len(self.cli2iloc.keys())\n", "\n", " # clients of clients covered by n facilities\n", " if self.name == \"lscp\" or self.name == \"mclp\":\n", " self.cli2ncov = {}\n", " for c, fs in self.cli2fac.items():\n", " self.cli2ncov[c] = len(fs)\n", " most_coverage = max(self.cli2ncov.values())\n", " self.ncov2ncli = {}\n", " for cov_count in range(most_coverage + 1):\n", " if cov_count == 0:\n", " self.ncov2ncli[cov_count] = self.n_cli_uncov\n", " continue\n", " if not cov_count in list(self.cli2ncov.keys()):\n", " self.ncov2ncli[cov_count] = 0\n", " for c, ncov in self.cli2ncov.items():\n", " if ncov >= cov_count:\n", " self.ncov2ncli[cov_count] += 1\n", "\n", " def non_obj_vals(self):\n", " \"\"\"Record non-objective values.\"\"\"\n", " if self.name == \"pmp\":\n", " self.mean_dist = self.obj_val / float(self.ai_sum)\n", "\n", " if self.name == \"mclp\":\n", " self.perc_served = (self.obj_val / float(self.ai_sum)) * 100.0\n", "\n", " def print_results(self):\n", " \"\"\"Print select results.\"\"\"\n", " print(\"Solve Time:\", self.solve_minutes, \"minutes\")\n", "\n", " # solve time and objective value\n", " if self.name == \"lscp\":\n", " u1 = \"facilities needed for total coverage within a \"\n", " u2 = \"%f meter service radius\" % self.s\n", " if self.name == \"pmp\":\n", " u1 = \"total weighted distance with \"\n", " u2 = \"%i selected facilities\" % self.p\n", " if self.name == \"pcp\":\n", " u1 = \"worst case distance with \"\n", " u2 = \"%i selected facilities\" % self.p\n", " if self.name == \"mclp\":\n", " u1 = \"residents within %f meters of \" % self.s\n", " u2 = \"%i selected facilities\" % self.p\n", " units = u1 + u2\n", "\n", " print(\"Obj. Value:\", self.obj_val, units)\n", "\n", " if self.name == \"pmp\":\n", " print(\"Mean weighted distance per\", \"person: %f\" % self.mean_dist)\n", " if self.name == \"mclp\":\n", " print(\n", " \"Percent of %i\" % self.ai_sum, \"clients covered: %f\" % self.perc_served\n", " )\n", "\n", " # coverage values\n", " if self.name == \"lscp\" or self.name == \"mclp\":\n", " for ncov, ncli in self.ncov2ncli.items():\n", " if ncov == 0:\n", " print(\"--- %i clients are not covered\" % ncli)\n", " else:\n", " if ncov == 1:\n", " sp = \"y\"\n", " else:\n", " sp = \"ies\"\n", " print(\n", " \"--- %i clients are covered\" % ncli,\n", " \"by %i\" % ncov,\n", " \"facilit\" + sp,\n", " )" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.230653Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.225247Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def add_results(model, cli_df, fac_df, print_solution=False):\n", " \"\"\"Add decision variable relationships to a dataframe.\n", " Parameters\n", " ----------\n", " model : ortools.linear_solver.pywraplp.Solver\n", " proxy of 0.5:\n", " alpha = 0.5\n", " # decision variable info for legend\n", " dvs_to_leg = {}\n", " # plot facilities\n", " for dv in df.dv:\n", " fac = df[df.dv == dv]\n", " fac.plot(\n", " ax=base,\n", " marker=\"*\",\n", " markersize=pt1_size * 3.0,\n", " alpha=0.8,\n", " zorder=3,\n", " edgecolor=\"k\",\n", " facecolor=dv_colors[dv],\n", " )\n", " # update decision variable info with set color\n", " dvs_to_leg[dv] = {\"facecolor\": dv_colors[dv]}\n", " # plot clients & service areas\n", " for f, c in model.fac2cli.items():\n", " fc = plot_res[\"cli_var\"][plot_res[\"cli_var\"].dv.isin(c)]\n", " fc.plot(\n", " ax=base,\n", " markersize=50,\n", " edgecolor=\"k\",\n", " facecolor=dv_colors[f],\n", " alpha=alpha,\n", " zorder=2,\n", " )\n", " # update decision variable info with set client counts\n", " dvs_to_leg[f].update({\"clients\": fc.shape[0]})\n", " # create service area polygon\n", " service_area = concave_hull(df, fc, f)\n", " service_area.plot(\n", " ax=base, edgecolor=\"k\", alpha=0.2, facecolor=dv_colors[f], zorder=1\n", " )\n", " else:\n", " dvs_to_leg = None\n", "\n", " if not model:\n", "\n", " class _ShellModel:\n", " \"\"\"Object to mimic `model` when not present.\"\"\"\n", "\n", " def __init__(self, plot_aux):\n", " try:\n", " self.n_cli = plot_aux[\"cli_tru\"].shape[0]\n", " try:\n", " self.n_fac = plot_aux[\"fac_tru\"].shape[0]\n", " except KeyError:\n", " pass\n", " except KeyError:\n", " pass\n", "\n", " try:\n", " model = _ShellModel(plot_aux)\n", " except (TypeError, KeyError):\n", " model = None\n", "\n", " if not for_multiplot:\n", " # create legend patches\n", " patches = create_patches(\n", " model=model,\n", " for_multiplot=for_multiplot,\n", " pt1_size=pt1_size,\n", " pt2_size=pt2_size,\n", " buffered=buffered,\n", " legend_aux=add_to_legend,\n", " dvs_to_leg=dvs_to_leg,\n", " )\n", " add_legend(patches, for_multiplot=for_multiplot)\n", " add_north_arrow(base)\n", " add_scale(base)\n", "\n", " if save_fig:\n", " plt.savefig(model.name + \".png\")\n", "\n", " # if for a multiplot explicityly return items to add to legend\n", " if for_multiplot:\n", " return add_to_legend" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.266321Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.257458Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def multi_plotter(\n", " models,\n", " plot_aux=None,\n", " plot_res=None,\n", " select=None,\n", " title=None,\n", " figsize=(14, 14),\n", " shape=(2, 2),\n", "):\n", " \"\"\"plot multiple base axes as one figure\n", " Parameters\n", " ----------\n", " models : list\n", " solved model objects\n", " select : dict\n", " facility-to-selection count lookup.\n", " shape : tuple\n", " dimension for subplot array. Default is (2,2).s\n", " plot_aux : see plotter()\n", " plot_res : see plotter()\n", " title : see plotter()\n", " figsize : see plotter()\n", " \"\"\"\n", " pt1_size, pt2_size = 300, 60\n", " # convert list of models to array\n", " mdls = numpy.array(models).reshape(shape)\n", " fig, axarr = plt.subplots(\n", " mdls.shape[0], mdls.shape[1], figsize=figsize, sharex=\"col\", sharey=\"row\"\n", " )\n", " # add super title to subplot array\n", " plt.suptitle(title, fontsize=30)\n", " fig.subplots_adjust(hspace=0.1, wspace=0.005, top=0.925)\n", " # create each subplot\n", " for i in range(mdls.shape[0]):\n", " for j in range(mdls.shape[1]):\n", " add_to_legend = plotter(\n", " base=axarr[i, j],\n", " plot_aux=plot_aux,\n", " plot_res=plot_res,\n", " model=mdls[i, j],\n", " pt1_size=pt1_size,\n", " pt2_size=pt2_size,\n", " )\n", " axarr[i, j].set_aspect(\"equal\")\n", " add_to_legend = set(add_to_legend)\n", " # decision variable color set\n", " dv_colors = dv_colorset(plot_res[\"fac_var\"].dv)\n", " dvs_to_leg = {f: dv_colors[f] for m in models for f in m.fac2cli.keys()}\n", " # set ordered dict of {iloc:fac_var, color, x-selected}\n", " # *** models[0] can be any of the solved models\n", " dvs_to_leg = {\n", " models[0].fac2iloc[k]: (k, v, select[k]) for k, v in dvs_to_leg.items()\n", " }\n", " dvs_to_leg = OrderedDict(sorted(dvs_to_leg.items()))\n", " # create legend patches\n", " patches = create_patches(\n", " model=None,\n", " pt1_size=pt1_size,\n", " pt2_size=pt2_size,\n", " legend_aux=add_to_legend,\n", " dvs_to_leg=dvs_to_leg,\n", " for_multiplot=True,\n", " )\n", " add_legend(patches, for_multiplot=True)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 11, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.273801Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.269570Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def add_north_arrow(base):\n", " \"\"\"add a north arrow to an axes\n", " Parameters\n", " ----------\n", " base : see plotter()\n", " \"\"\"\n", " arw = \"rarrow, pad=0.25\"\n", " bbox_props = dict(boxstyle=arw, fc=\"w\", ec=\"k\", lw=2, alpha=0.75)\n", " base.text(\n", " 221200,\n", " 267200,\n", " \" z \",\n", " bbox=bbox_props,\n", " fontsize=\"large\",\n", " fontweight=\"heavy\",\n", " ha=\"center\",\n", " va=\"center\",\n", " rotation=90,\n", " )" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 12, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.281121Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.277335Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def add_scale(base):\n", " \"\"\"add a scale bar to an axes\n", " Parameters\n", " ----------\n", " base : see plotter()\n", " \"\"\"\n", " scalebar = ScaleBar(1, units=\"m\", location=\"lower left\")\n", " base.add_artist(scalebar)\n", " base.set(xticklabels=[], xticks=[], yticklabels=[], yticks=[]);" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 13, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.296822Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.283716Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def create_patches(\n", " model=None,\n", " pt1_size=None,\n", " pt2_size=None,\n", " buffered=None,\n", " legend_aux=None,\n", " dvs_to_leg=None,\n", " for_multiplot=False,\n", "):\n", " \"\"\"create all patches to add to the legend.\n", " Parameters\n", " ----------\n", " for_multiplot : bool\n", " for a single plot (True), or multiplot (False).\n", " Default is False.\n", " model : see plotter()\n", " pt1_size : see plotter()\n", " pt2_size : see plotter()\n", " buffered : see plotter()\n", " legend_aux : see plotter()\n", " dvs_to_leg : see plotter()\n", " Returns\n", " -------\n", " patches : list\n", " legend handles matching plotted items\n", " \"\"\"\n", " if pt1_size:\n", " ms1 = float(pt1_size) / 6.0\n", " if pt2_size:\n", " ms2 = float(pt2_size) / 8.0\n", " # streets -- always plot\n", " strs = mlines.Line2D([], [], color=\"k\", linewidth=2, alpha=1, label=\"Streets\")\n", " # all patches to add to legend\n", " patches = [strs]\n", " # non-results data\n", " if legend_aux:\n", " if \"buffer\" in legend_aux:\n", " label = \"Street buffer (%sm)\" % buffered\n", " strbuff = mpatches.Patch(\n", " edgecolor=\"None\", facecolor=\"y\", linewidth=2, alpha=0.5, label=label\n", " )\n", " patches.append(strbuff)\n", " if \"cli_tru\" in legend_aux:\n", " try:\n", " if dvs_to_leg:\n", " pcolor = \"k\"\n", " msize = ms2 / 3.0\n", " plabel = \"Uncovered Households \" + \"($n$=%i)\" % model.n_cli_uncov\n", " else:\n", " pcolor = \"r\"\n", " msize = ms1\n", " plabel = \"Households ($n$=%i)\" % model.n_cli\n", " cli_tru = mlines.Line2D(\n", " [],\n", " [],\n", " color=pcolor,\n", " marker=\"o\",\n", " ms=msize,\n", " linewidth=0,\n", " alpha=1,\n", " markeredgecolor=\"k\",\n", " label=plabel,\n", " )\n", " patches.append(cli_tru)\n", " except AttributeError:\n", " pass\n", " if \"fac_tru\" in legend_aux:\n", " if dvs_to_leg:\n", " pcolor = \"k\"\n", " msize = ms2\n", " pmarker = \"*\"\n", " no_fac = model.n_fac - len(list(model.fac2cli.keys()))\n", " plabel = \"Unselected Facilities ($n$=%i)\" % no_fac\n", " else:\n", " pcolor = \"b\"\n", " msize = ms1\n", " pmarker = \"o\"\n", " plabel = \"Little Free Library candidates\" + \"($n$=%i)\" % model.n_fac\n", " fac_tru = mlines.Line2D(\n", " [],\n", " [],\n", " color=pcolor,\n", " marker=pmarker,\n", " ms=msize,\n", " markeredgecolor=\"k\",\n", " linewidth=0,\n", " alpha=1,\n", " label=plabel,\n", " )\n", " patches.append(fac_tru)\n", " if \"cli_snp\" in legend_aux:\n", " label = \"Households snapped to network\"\n", " cli_snp = mlines.Line2D(\n", " [],\n", " [],\n", " color=\"r\",\n", " marker=\"o\",\n", " ms=ms2,\n", " linewidth=0,\n", " alpha=1,\n", " markeredgecolor=\"k\",\n", " label=label,\n", " )\n", " patches.append(cli_snp)\n", " if \"fac_snp\" in legend_aux:\n", " label = \"LFL candidates snapped to network\"\n", " fac_snp = mlines.Line2D(\n", " [],\n", " [],\n", " color=\"b\",\n", " marker=\"o\",\n", " ms=ms2,\n", " markeredgecolor=\"k\",\n", " linewidth=0,\n", " alpha=1,\n", " label=label,\n", " )\n", " patches.append(fac_snp)\n", " # results data for single plot\n", " if dvs_to_leg and not for_multiplot:\n", " # add facility, client, and service area patches to legend\n", " for k, v in dvs_to_leg.items():\n", " fdv_label = \"Little Free Library %s\" % k\n", " fdv = mlines.Line2D(\n", " [],\n", " [],\n", " color=v[\"facecolor\"],\n", " marker=\"*\",\n", " ms=ms1 / 2.0,\n", " markeredgecolor=\"k\",\n", " linewidth=0,\n", " alpha=0.8,\n", " label=fdv_label,\n", " )\n", " cdv_label = \"Households served by %s \" % k + \"($n$=%i)\" % v[\"clients\"]\n", " cdv = mlines.Line2D(\n", " [],\n", " [],\n", " color=v[\"facecolor\"],\n", " marker=\"o\",\n", " ms=ms1 / 6.0,\n", " markeredgecolor=\"k\",\n", " linewidth=0,\n", " alpha=0.5,\n", " label=cdv_label,\n", " )\n", " serv_label = \"%s service area\" % k\n", " serv = mpatches.Patch(\n", " edgecolor=\"k\",\n", " facecolor=v[\"facecolor\"],\n", " linewidth=2,\n", " alpha=0.25,\n", " label=serv_label,\n", " )\n", " patches.extend([fdv, cdv, serv])\n", " # results data for multiplot\n", " if dvs_to_leg and for_multiplot:\n", " for idx, (k, v, n) in dvs_to_leg.items():\n", " fdv = mlines.Line2D(\n", " [],\n", " [],\n", " color=v,\n", " marker=\"*\",\n", " ms=ms1 / 2,\n", " markeredgecolor=\"k\",\n", " linewidth=0,\n", " alpha=0.8,\n", " label=\"%s ($n$=%i)\" % (k, n),\n", " )\n", " patches.append(fdv)\n", " return patches" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 14, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.304823Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.299884Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def add_legend(patches, for_multiplot=False):\n", " \"\"\"Add a legend to a plot\n", " Parameters\n", " ----------\n", " patches : list\n", " legend handles matching plotted items\n", " for_multiplot : create_patches \n", " \"\"\"\n", " if for_multiplot:\n", " anchor = (1.1, 1.65)\n", " else:\n", " anchor = (1.005, 1.016)\n", " legend = plt.legend(\n", " handles=patches,\n", " loc=\"upper left\",\n", " fancybox=True,\n", " framealpha=0.85,\n", " bbox_to_anchor=anchor,\n", " fontsize=\"x-large\",\n", " labelspacing=1.5,\n", " borderpad=2.\n", " )\n", " legend.get_frame().set_facecolor(\"white\")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 15, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.312547Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.308485Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def dv_colorset(dvs):\n", " \"\"\"decision variables color set\n", " Parameters\n", " ---------\n", " dvs : geopandas.GeoSeries\n", " facility decision variables\n", " Returns\n", " -------\n", " dv_colors : dict\n", " decision variable to set color lookup\n", " \"\"\"\n", " dv_colors = [\n", " \"fuchsia\",\n", " \"mediumseagreen\",\n", " \"blueviolet\",\n", " \"darkslategray\",\n", " \"lightskyblue\",\n", " \"saddlebrown\",\n", " \"cyan\",\n", " \"darkgoldenrod\",\n", " \"limegreen\",\n", " \"peachpuff\",\n", " \"coral\",\n", " \"mediumvioletred\",\n", " \"darkcyan\",\n", " \"thistle\",\n", " \"lavender\",\n", " ]\n", " dv_colors = {dv: dv_colors[idx] for idx, dv in enumerate(dvs)}\n", " return dv_colors" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 16, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.318335Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.315061Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def get_buffer(in_data, buff=50):\n", " \"\"\" geopandas.GeoDataFrame should be in a meters projection.\n", " Parameters\n", " ----------\n", " in_data : geopandas.GeoDataFrame\n", " GeoDataFrame of a shapefile representing a road network.\n", " buff : int or float\n", " Desired buffer distance. Default is 50 (meters). \n", " Returns\n", " -------\n", " out_data : geopandas.GeoDataFrame\n", " Single polygon of the unioned street buffers.\n", " \"\"\"\n", " b1 = in_data.buffer(buff) # Buffer\n", " ub = b1.unary_union # Buffer Union\n", " b2 = geopandas.GeoSeries(ub)\n", " out_data = geopandas.GeoDataFrame(b2, crs=in_data.crs, columns=[\"geometry\"])\n", " return out_data" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "\n", "#### Utilizing [libpysal.cg.alpha_shapes](https://pysal.org/libpysal/api.html#alpha-shapes)\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 17, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.325421Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.320663Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def concave_hull(fac_df, cli_df, f, smoother=10):\n", " \"\"\"Create `libpysal.cg.alpha_shape_auto()` object\n", " for service area representation.\n", " Parameters\n", " ----------\n", " fac_df : geopandas.GeoDataFrame\n", " GeoDataFrame of facility locations.\n", " cli_df : geopandas.GeoDataFrame\n", " GeoDataFrame of client locations.\n", " f : str\n", " facility decision variable name.\n", " smoother : float or int\n", " buffer (meters). Default is 10.\n", " Returns\n", " -------\n", " ccv : geopandas.GeoDataFrame\n", " polygon representing facility service area\n", " \"\"\"\n", " # client location coordinates\n", " c_array = numpy.array(\n", " cli_df.geometry.apply(lambda pt: [pt.x, pt.y]).squeeze().tolist()\n", " )\n", " # facility location coordinates\n", " f_array = numpy.array(\n", " fac_df[fac_df.dv == f].geometry.apply(lambda pt: [pt.x, pt.y]).squeeze()\n", " )\n", " # coordinates of all location in the set\n", " pts_array = numpy.vstack((c_array, f_array))\n", " # create alpha shape (concave hull)\n", " ccv = cg.alpha_shape_auto(pts_array, step=4)\n", " ccv = geopandas.GeoDataFrame([ccv.buffer(smoother)], columns=[\"geometry\"])\n", " return ccv" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 18, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.332966Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.327905Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def simulated_geo_points(in_data, needed=20, seed=0, to_file=None):\n", " \"\"\"Generate synthetic spatial data points within an area.\n", " Parameters\n", " ----------\n", " in_data : geopandas.GeoDataFrame\n", " A single polygon of the unioned street buffers.\n", " needed : int\n", " Number of points in the buffer. Default is 20.\n", " seed : int\n", " Seed for pseudo-random number generation. Default is 0.\n", " to_file : str\n", " File name for write out.\n", " Returns\n", " -------\n", " sim_pts : geopandas.GeoDataFrame\n", " Points within the buffer.\n", " \"\"\"\n", " geoms = in_data.geometry\n", " area = tuple(in_data.total_bounds)\n", " simulated_points_list = []\n", " simulated_points_all = False\n", " numpy.random.seed(seed)\n", " while simulated_points_all == False:\n", " x = numpy.random.uniform(area[0], area[2], 1)\n", " y = numpy.random.uniform(area[1], area[3], 1)\n", " point = Point(x, y)\n", " if geoms.intersects(point)[0]:\n", " simulated_points_list.append(point)\n", " if len(simulated_points_list) == needed:\n", " simulated_points_all = True\n", " sim_pts = geopandas.GeoDataFrame(\n", " simulated_points_list, columns=[\"geometry\"], crs=in_data.crs\n", " )\n", " if to_file:\n", " sim_pts.to_file(to_file + \".shp\")\n", " return sim_pts" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 19, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.344714Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.335944Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def analytics_matrix(mdls):\n", " \"\"\"Create stylized dataframe visualization of distance analytics.\n", " Parameters\n", " ----------\n", " mdls : models\n", " all modeling scenarios\n", " Returns\n", " -------\n", " df : geopandas.GeoDataFrame\n", " distance analytics matrix\n", " style : pandas.io.formats.style.Styler\n", " style dataframe view\n", " \"\"\"\n", " mdls = models\n", " model_names = [m.name for m in mdls]\n", " stats = [\"abs_min\", \"abs_max\", \"mean_means\", \"mean_stds\"]\n", " # instantiate dataframe\n", " df = geopandas.GeoDataFrame()\n", " df[\"stats\"] = stats\n", " for n in model_names:\n", " df[n] = numpy.nan\n", " # calculate stat for each model\n", " for m in mdls:\n", " mins, maxs, stds, means = [], [], [], []\n", " for f, cs in m.fac2cli.items():\n", " rows = numpy.array([m.cli2iloc[c] for c in cs])\n", " col = numpy.array([m.fac2iloc[f]])\n", " dists = m.cij[rows[:, None], col]\n", " mins.append(dists.min()), maxs.append(dists.max()),\n", " stds.append(dists.std()), means.append(dists.mean())\n", " # fill cells\n", " calcs = [\n", " numpy.array(mins).min(),\n", " numpy.array(maxs).max(),\n", " numpy.array(means).mean(),\n", " numpy.array(stds).mean(),\n", " ]\n", " label_calc = {k: calcs[idx] for idx, k in enumerate(stats)}\n", " for k, v in label_calc.items():\n", " df.loc[(df[\"stats\"] == k), m.name] = v\n", " # stylize\n", " cm = seaborn.light_palette(\"green\", as_cmap=True, reverse=True)\n", " style = df.style.background_gradient(\n", " axis=1, cmap=cm, subset=model_names\n", " )\n", " return df, style" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 20, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:46.356057Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.348449Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def selection_matrix(mdls):\n", " \"\"\"create stylized dataframe visualization of selected decision variables.\n", " Parameters\n", " ----------\n", " mdls : models\n", " all modeling scenarios\n", " Returns\n", " -------\n", " df : geopandas.GeoDataFrame\n", " variable selection matrix\n", " style : pandas.io.formats.style.Styler\n", " style dataframe view\n", " \"\"\"\n", "\n", " def _highlight_membership(s):\n", " \"\"\"highlight set membership in pandas.DataFrame.\"\"\"\n", " return [\"background-color: limegreen\" if v == \"$\\in$\" else \"\" for v in s]\n", "\n", " # set index and coluns in empty dataframe\n", " var_index = [v.name() for k, v in models[0].fac_vars.items()]\n", " df = geopandas.GeoDataFrame(index=var_index, columns=[m.name for m in models])\n", " # if site was selected in a model label with\n", " # latex symbol for 'element of a set' ($\\in$)\n", " for m in models:\n", " for f in df.index:\n", " if f in list(m.fac2cli.keys()):\n", " df.loc[f, m.name] = \"$\\in$\"\n", " # label all other cells with latex ($\\\\notin$)\n", " df.fillna(\"$\\\\notin$\", inplace=True)\n", " for idx in df.index:\n", " sel = df.loc[idx][df.loc[idx] == \"$\\in$\"].shape[0]\n", " df.loc[idx, \"$\\sum$\"] = sel\n", " df.loc[idx, \"$\\%$\"] = (float(sel) / float(4)) * 100.0\n", " # stylize\n", " cm = seaborn.light_palette(\"green\", as_cmap=True)\n", " style = df.style.apply(_highlight_membership).background_gradient(\n", " cmap=cm, subset=[\"$\\sum$\", \"$\\%$\"]\n", " )\n", " return df, style" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "---------------------------------\n", "\n", "### 2. Instantiate a network, snap points to the nework, and calculate cost matrix\n", "#### In this example we will use an emprical network and synthetic, randomly generated points\n", "### 2.1 Streets as empirical data" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 21, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:07:47.314146Z", "start_time": "2022-11-02T03:07:46.368607Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
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Gaboardi** ****\n", "\n", "**This notebook is an advanced walk-through for:**\n", "\n", "1. Demonstrating network segmentation\n", "2. Understanding observation counts per network arc\n", "3. Visualizing network representations with emprical and synthetic data" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:43.948770Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:43.940104Z" } }, "outputs": [], "source": [ "%config InlineBackend.figure_format = \"retina\"" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:43.980899Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:43.951057Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Last updated: 2022-11-01T23:12:43.969585-04:00\n", "\n", "Python implementation: CPython\n", "Python version : 3.10.6\n", "IPython version : 8.6.0\n", "\n", "Compiler : Clang 13.0.1 \n", "OS : Darwin\n", "Release : 22.1.0\n", "Machine : x86_64\n", "Processor : i386\n", "CPU cores : 8\n", "Architecture: 64bit\n", "\n" ] } ], "source": [ "%load_ext watermark\n", "%watermark" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:45.988136Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:43.985852Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Watermark: 2.3.1\n", "\n", "numpy : 1.23.4\n", "matplotlib_scalebar: 0.8.0\n", "libpysal : 4.6.2\n", "json : 2.0.9\n", "matplotlib : 3.6.1\n", "spaghetti : 1.6.8\n", "\n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "/Users/the-gaboardi/miniconda3/envs/py310_spgh_dev/lib/python3.10/site-packages/spaghetti/network.py:39: FutureWarning: The next major release of pysal/spaghetti (2.0.0) will drop support for all ``libpysal.cg`` geometries. This change is a first step in refactoring ``spaghetti`` that is expected to result in dramatically reduced runtimes for network instantiation and operations. Users currently requiring network and point pattern input as ``libpysal.cg`` geometries should prepare for this simply by converting to ``shapely`` geometries.\n", " warnings.warn(f\"{dep_msg}\", FutureWarning)\n" ] } ], "source": [ "import libpysal\n", "import matplotlib\n", "import matplotlib_scalebar\n", "from matplotlib_scalebar.scalebar import ScaleBar\n", "from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable\n", "import numpy\n", "import spaghetti\n", "\n", "%matplotlib inline\n", "%watermark -w\n", "%watermark -iv" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "----------------\n", "\n", "### Instantiating a `spaghetti.Network` object and a point pattern\n", "#### Instantiate the network from a `.shp` file" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:46.040640Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:45.990700Z" } }, "outputs": [], "source": [ "ntw = spaghetti.Network(in_data=libpysal.examples.get_path(\"streets.shp\"))" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Associate the network with a point pattern" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:46.145109Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:46.042750Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "{'crimes': }" ] }, "execution_count": 5, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "pp_name = \"crimes\"\n", "pp_shp = libpysal.examples.get_path(\"%s.shp\" % pp_name)\n", "ntw.snapobservations(pp_shp, pp_name, attribute=True)\n", "ntw.pointpatterns" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "-----------------------------\n", "\n", "### 1. Network segmentation\n", "\n", "#### Split network arcs into segments of 200 distance units ([US feet is this case](https://github.com/pysal/libpysal/blob/master/libpysal/examples/geodanet/streets.prj))" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:46.413925Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:46.147396Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "" ] }, "execution_count": 6, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "n200 = ntw.split_arcs(200.0)\n", "n200" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### The returned object inherits many of the attributes from the original network" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:46.422210Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:46.417844Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "['GlobalAutoK', 'Moran', '__class__', '__delattr__', 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spaghetti.element_as_gdf(ntw, vertices=True, arcs=True)\n", "\n", "# network segmented at 200-foot increments\n", "vtx200_df, arc200_df = spaghetti.element_as_gdf(n200, vertices=True, arcs=True)\n", "\n", "# crimes point pattern\n", "pp_df = spaghetti.element_as_gdf(ntw, pp_name=pp_name)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Plotter function" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:47.037118Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:47.026092Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def plotter(split_ntw, vtx_label):\n", " \"\"\"Generate a spatial plot.\"\"\"\n", " \n", " def _patch(_kws, labinfo):\n", " \"\"\"Generate a legend patch.\"\"\"\n", " label = \"%s — %s\" % tuple(labinfo)\n", " _kws.update({\"lw\":0, \"label\":label, \"alpha\":.5})\n", " return matplotlib.lines.Line2D([], [], **_kws)\n", " \n", " def _legend(handles, anchor=(1., .75)):\n", " \"\"\"Generate a legend.\"\"\"\n", " lkws = {\"fancybox\":True,\"framealpha\":0.85, \"fontsize\":\"xx-large\"}\n", " lkws.update({\"bbox_to_anchor\": anchor, \"labelspacing\": 2.})\n", " lkws.update({\"borderpad\": 1., \"handletextpad\":1.})\n", " lkws.update({\"title\": \"Characteristics of a\\nsegmented network\", \"title_fontsize\":20})\n", " matplotlib.pyplot.legend(handles=handles, **lkws)\n", " \n", " base = arc_df.plot(color=\"k\", figsize=(9, 9), alpha=.25, zorder=0)\n", " patches = []\n", " gdfs, alphas = [vtx_df, split_ntw, pp_df], [.25, .5, .5]\n", " colors, zo = [\"k\", \"g\", \"r\"], [1 ,2 ,3]\n", " markers, markersizes = [\"o\", \"o\", \"x\"], [100, 15, 30]\n", " labels = [[\"Original vertices\"], [f\"{vtx_label} split vertices\"], [\"Crimes\"]]\n", " iterinfo = list(zip(gdfs, colors, zo, markers, markersizes, labels, alphas))\n", " for gdf, c, z, m, ms, lab, a in iterinfo:\n", " gdf.plot(ax=base, c=c, marker=m, markersize=ms, zorder=z, alpha=a)\n", " ms = ms/5. if z != 1 else ms/9.\n", " patch_args = 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Visualizing differences for comparison\n", "**Frequently it is acceptable to transform raw counts in order to better visualize the data.**" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 20, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:48.824810Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:48.820731Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def truncated_cmap(cm, vmin, vmax, steps):\n", " \"\"\"Truncate a matplotlib colormap object\"\"\"\n", " lspace = numpy.linspace(vmin, vmax, steps)\n", " args = \"trunc(%s,%.2f,%.2f)\" % (cm.name, vmin, vmax), cm(lspace)\n", " tcmap = matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap.from_list(*args)\n", " return tcmap\n", "in_cmap = matplotlib.pyplot.get_cmap(\"inferno\")\n", "out_cmap = truncated_cmap(in_cmap, 0.2, 0.8, 100)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 21, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:48.831916Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:48.827118Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def sidexside_plot(df1, df2, 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Gaboardi** ****\n", "\n", "**This notebook is an advanced walk-through for:**\n", "\n", "1. Demonstrating spatial autocorrelation with [pysal/esda](https://pysal.org/esda/)\n", "2. Calculating [Moran's *I*](https://pysal.org/esda/generated/esda.Moran.html#esda.Moran) on a segmented network\n", "3. Visualizing spatial autocorrelation with [pysal/splot](https://splot.readthedocs.io/en/latest/) for empirical and synthetic data" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:14.824409Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:14.816505Z" } }, "outputs": [], "source": [ "%config InlineBackend.figure_format = \"retina\"" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:14.856118Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:14.826776Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Last updated: 2022-11-01T23:12:14.846009-04:00\n", "\n", "Python implementation: CPython\n", "Python version : 3.10.6\n", "IPython version : 8.6.0\n", "\n", "Compiler : Clang 13.0.1 \n", "OS : Darwin\n", "Release : 22.1.0\n", "Machine : x86_64\n", "Processor : i386\n", "CPU cores : 8\n", "Architecture: 64bit\n", "\n" ] } ], "source": [ "%load_ext watermark\n", "%watermark" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:16.857988Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:14.860279Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Watermark: 2.3.1\n", "\n", "json : 2.0.9\n", "matplotlib_scalebar: 0.8.0\n", "splot : 1.1.5.post1\n", "numpy : 1.23.4\n", "spaghetti : 1.6.8\n", "matplotlib : 3.6.1\n", "libpysal : 4.6.2\n", "esda : 2.4.3\n", "\n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "/Users/the-gaboardi/miniconda3/envs/py310_spgh_dev/lib/python3.10/site-packages/spaghetti/network.py:39: FutureWarning: The next major release of pysal/spaghetti (2.0.0) will drop support for all ``libpysal.cg`` geometries. This change is a first step in refactoring ``spaghetti`` that is expected to result in dramatically reduced runtimes for network instantiation and operations. 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See the** [esda documentation](https://pysal.org/esda/) **for in-depth descriptions and tutorials.**" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Moran's *I* using the network representation's *W*" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:17.272560Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:17.245170Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "0.005192687496078421" ] }, "execution_count": 8, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "moran_ntwwn, yaxis_ntwwn = ntw.Moran(pp_name)\n", "moran_ntwwn.I" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Moran's *I* using the graph representation's *W*" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 9, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:17.301097Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:17.277614Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "0.004777863137379377" ] }, "execution_count": 9, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "moran_ntwwg, yaxis_ntwwg = ntw.Moran(pp_name, graph=True)\n", "moran_ntwwg.I" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "**Interpretation:**\n", "\n", "* **Although both the network and graph representations (**``moran_ntwwn`` **and** ``moran_ntwwg``**, respectively) display minimal postive spatial autocorrelation, a slighly lower value is observed in the graph represention. This is likely due to more direct connectivity in the graph representation; a direct result of eliminating** [degree-2 vertices](https://en.wikipedia.org/wiki/Degree_(graph_theory))**. The Moran's *I* for both the network and graph representations suggest that network arcs/graph edges attributed with associated crime counts are nearly randomly distributed.**\n", "\n", "--------------------------------\n", "\n", "### 2. Moran's *I* on a segmented network\n", "#### Moran's *I* on a network split into 200-foot segments" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:17.544930Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:17.303459Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "" ] }, "execution_count": 10, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "n200 = ntw.split_arcs(200.0)\n", "n200" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 11, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:17.580887Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:17.546963Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "0.008782712541437603" ] }, "execution_count": 11, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "moran_n200, yaxis_n200 = n200.Moran(pp_name)\n", "moran_n200.I" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Moran's *I* on a network split into 50-foot segments" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 12, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:18.989727Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:17.582826Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "" ] }, "execution_count": 12, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "n50 = ntw.split_arcs(50.0)\n", "n50" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 13, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:19.058584Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:18.992041Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "0.004821223431200421" ] }, "execution_count": 13, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "moran_n50, yaxis_n50 = n50.Moran(pp_name)\n", "moran_n50.I" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "**Interpretation:**\n", "\n", "* **Contrary to above, both the 200-foot and 50-foot segmented networks (**``moran_n200`` **and** ``moran_n50``**, respectively) display minimal positive spatial autocorrelation, with slighly higher values being observed in the 200-foot representation. However, similar to above the Moran's *I* for both the these representations suggest that network arcs attributed with associated crime counts are nearly randomly distributed.**\n", "\n", "---------------------------\n", "\n", "### 3. Visualizing ESDA with `splot`\n", "\n", "**Here we are demonstrating** [spatial lag](https://pysal.org/esda/notebooks/spatialautocorrelation.html#Attribute-Similarity)**, which refers to attribute similarity. See the** [splot documentation](https://splot.readthedocs.io/en/latest/) **for in-depth descriptions and tutorials. In this first section empirical data is utilized followed by a highly-clusterd synthetic example.**" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 14, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:19.190702Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:19.061251Z" } }, "outputs": [], "source": [ "from splot.esda import moran_scatterplot, lisa_cluster, plot_moran" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Moran scatterplot\n", "\n", "**Plotted with equal aspect**" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 15, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:19.470607Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:19.193297Z" } }, "outputs": [ { "data": { "image/png": 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This is best interpreted visually, here with another scatterplot colored to indicate** [relationship type](https://nbviewer.jupyter.org/github/pysal/splot/blob/master/notebooks/esda_morans_viz.ipynb#Visualizing-Local-Autocorrelation-with-splot---Hot-Spots,-Cold-Spots-and-Spatial-Outliers)**.**\n", "\n", "**Plotted with equal aspect**" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 18, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:23.252924Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:20.228147Z" } }, "outputs": [ { "data": { "image/png": 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Gaboardi** ****\n", "\n", "**This notebook is an advanced walk-through for:**\n", "\n", "1. Understanding the global auto *K* function with an elementary geometric object\n", "2. Basic examples with synthetic data \n", "3. 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This change is a first step in refactoring ``spaghetti`` that is expected to result in dramatically reduced runtimes for network instantiation and operations. Users currently requiring network and point pattern input as ``libpysal.cg`` geometries should prepare for this simply by converting to ``shapely`` geometries.\n", " warnings.warn(f\"{dep_msg}\", FutureWarning)\n" ] } ], "source": [ "import geopandas\n", "import libpysal\n", "import matplotlib\n", "import matplotlib_scalebar\n", "from matplotlib_scalebar.scalebar import ScaleBar\n", "import numpy\n", "import spaghetti\n", "\n", "%matplotlib inline\n", "%watermark -w\n", "%watermark -iv" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "**The** [*K* function](https://en.wikipedia.org/wiki/Spatial_descriptive_statistics#Ripley's_K_and_L_functions) **considers all pairwise distances of nearest neighbors to determine the existence of clustering, or lack thereof, over a delineated range of distances. For further description see O’Sullivan and Unwin (2010) and Okabe and Sugihara (2012).**\n", "\n", "* **D. O’Sullivan and D. J. Unwin.** *Point Pattern Analysis*, chapter 5, pages 121–156. John Wiley & Sons, Ltd, 2010. doi:10.1002/9780470549094.ch5.\n", "\n", "* **Atsuyki Okabe and Kokichi Sugihara.** *Network K Function Methods*, chapter 6, pages 119–136. John Wiley & Sons, Ltd, 2012. doi:10.1002/9781119967101.ch6.\n", "\n", "\n", "---------------------\n", "\n", "### 1. A demonstration of clustering\n", "\n", "#### Results plotting helper function" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:49.031312Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:49.022448Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def plot_k(k, _arcs, df1, df2, obs, scale=True, wr=[1, 1.2], size=(14, 7)):\n", " \"\"\"Plot a Global Auto K-function and spatial context.\"\"\"\n", " def function_plot(f, ax):\n", " \"\"\"Plot a Global Auto K-function.\"\"\"\n", " ax.plot(k.xaxis, k.observed, \"b-\", linewidth=1.5, label=\"Observed\")\n", " ax.plot(k.xaxis, k.upperenvelope, \"r--\", label=\"Upper\")\n", " ax.plot(k.xaxis, k.lowerenvelope, \"k--\", label=\"Lower\")\n", " ax.legend(loc=\"best\", fontsize=\"x-large\")\n", " title_text = \"Global Auto $K$ Function: %s\\n\" % obs\n", " title_text += \"%s steps, %s permutations,\" % (k.nsteps, k.permutations)\n", " title_text += \" %s distribution\" % k.distribution\n", " f.suptitle(title_text, fontsize=25, y=1.1)\n", " ax.set_xlabel(\"Distance $(r)$\", fontsize=\"x-large\")\n", " ax.set_ylabel(\"$K(r)$\", fontsize=\"x-large\")\n", " \n", " def spatial_plot(ax):\n", " \"\"\"Plot spatial context.\"\"\"\n", " base = _arcs.plot(ax=ax, color=\"k\", alpha=0.25)\n", " df1.plot(ax=base, color=\"g\", markersize=30, alpha=0.25)\n", " df2.plot(ax=base, color=\"g\", marker=\"x\", markersize=100, alpha=0.5)\n", " carto_elements(base, scale)\n", " \n", " sub_args = {\"gridspec_kw\":{\"width_ratios\": wr}, \"figsize\":size}\n", " fig, arr = matplotlib.pyplot.subplots(1, 2, **sub_args)\n", " function_plot(fig, arr[0])\n", " spatial_plot(arr[1])\n", " fig.tight_layout()\n", " \n", "def carto_elements(b, scale):\n", " \"\"\"Add/adjust cartographic elements.\"\"\"\n", " if scale:\n", " kw = {\"units\":\"ft\", \"dimension\":\"imperial-length\", \"fixed_value\":1000}\n", " b.add_artist(ScaleBar(1, **kw))\n", " b.set(xticklabels=[], xticks=[], yticklabels=[], yticks=[]);" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Equilateral triangle" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:49.039398Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:49.033928Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def equilateral_triangle(x1, y1, x2, mids=True):\n", " \"\"\"Return an equilateral triangle and its side midpoints.\"\"\"\n", " x3 = (x1+x2)/2.\n", " y3 = numpy.sqrt((x1-x2)**2 - (x3-x1)**2) + y1\n", " p1, p2, p3 = (x1, y1), (x2, y1), (x3, y3)\n", " eqitri = libpysal.cg.Chain([p1, p2, p3, p1])\n", " if mids:\n", " eqvs = eqitri.vertices[:-1]\n", " eqimps, vcount = [], len(eqvs), \n", " for i in range(vcount):\n", " for j in range(i+1, vcount):\n", " (_x1, _y1), (_x2, _y2) = eqvs[i], eqvs[j]\n", " mp = libpysal.cg.Point(((_x1+_x2)/2., (_y1+_y2)/2.))\n", " eqimps.append(mp)\n", " return eqitri, eqimps" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:49.049069Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:49.041856Z" } }, "outputs": [], "source": [ "eqtri_sides, eqtri_midps = equilateral_triangle(0., 0., 6., 1)\n", "ntw = spaghetti.Network(eqtri_sides)\n", "ntw.snapobservations(eqtri_midps, \"eqtri_midps\")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:49.076035Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:49.051566Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
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Synthetic examples\n", " \n", "#### Regular lattice — distinguishing visual clustering from statistical clustering" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 9, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:50.124659Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:50.115646Z" } }, "outputs": [], "source": [ "bounds = (0,0,3,3)\n", "h, v = 2, 2\n", "lattice = spaghetti.regular_lattice(bounds, h, nv=v, exterior=True)\n", "ntw = spaghetti.Network(in_data=lattice)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Network arc midpoints: statistical clustering" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:50.149336Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:50.127902Z" } }, "outputs": [], "source": [ "midpoints = []\n", "for chain in lattice:\n", " (v1x, v1y), (v2x, v2y) = chain.vertices\n", " mp = libpysal.cg.Point(((v1x+v2x)/2., (v1y+v2y)/2.))\n", " midpoints.append(mp)\n", "ntw.snapobservations(midpoints, 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This change is a first step in refactoring ``spaghetti`` that is expected to result in dramatically reduced runtimes for network instantiation and operations. Users currently requiring network and point pattern input as ``libpysal.cg`` geometries should prepare for this simply by converting to ``shapely`` geometries.\n", " warnings.warn(f\"{dep_msg}\", FutureWarning)\n" ] } ], "source": [ "import geopandas\n", "import libpysal\n", "from libpysal.cg import Point, Chain\n", "import matplotlib\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", "import spaghetti\n", "%matplotlib inline\n", "%watermark -w\n", "%watermark -iv" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "##### Helper function for plotting weights" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:58.250108Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:58.245778Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def plot_weights(_ntw, _arcs_df, _base):\n", " \"\"\"Plot network arc spatial weights.\"\"\"\n", " node_kws, edge_kws = {\"s\":100, \"zorder\":2}, {\"zorder\":1}\n", " w_kws = {\"edge_kws\":edge_kws, \"node_kws\":node_kws}\n", " _ntw.w_network.plot(_arcs_df, indexed_on=\"id\", ax=_base, **w_kws)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "##### Helper functions for arc and vertex labeling" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:58.260071Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:58.253274Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def arc_labels(a, b, s, offset=[0.035, 0.0]):\n", " \"\"\"Label each network arc.\"\"\"\n", " def _lab_loc(_x):\n", " \"\"\"Helper for labeling network arcs.\"\"\"\n", " xy = _x.geometry.interpolate(0.5, normalized=True).coords[0]\n", " xy = tuple([_xy+o for (_xy,o) in zip(xy,offset)])\n", " return xy\n", " kws = {\"ha\":\"left\", \"va\":\"bottom\",\"weight\":\"bold\",\"color\":\"k\",\"size\":s}\n", " a.apply(lambda x: b.annotate(text=x.id, xy=_lab_loc(x), **kws), axis=1)\n", "\n", "def vert_labels(v, b, s, offset=[0.025, 0.025]):\n", " \"\"\"Label each network vertex.\"\"\"\n", " def _lab_loc(_x):\n", " \"\"\"Internal helper for labeling vertices.\"\"\"\n", " xy = _x.geometry.coords[0]\n", " xy = tuple([_xy+o for (_xy,o) in zip(xy,offset)])\n", " return xy\n", " kws = {\"ha\":\"left\", \"va\":\"bottom\",\"weight\":\"bold\",\"color\":\"r\",\"size\":s}\n", " v.apply(lambda x: b.annotate(text=x.id, xy=_lab_loc(x), **kws), axis=1)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "-----------------------\n", "### 1. Triangle\n", "\n", "##### Generate a ``spaghetti.Network`` and plot" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:58.269547Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:58.262518Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "[,\n", " ,\n", " ]" ] }, "execution_count": 6, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "triangle = [\n", " Chain([Point([0, 0]), Point([0, 3])]),\n", " Chain([Point([0, 3]), Point([4, 0])]),\n", " Chain([Point([4, 0]), Point([0, 0])]),\n", "]\n", "triangle" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:12:58.287279Z", "start_time": "2022-11-02T03:12:58.272345Z" } }, "outputs": [], "source": [ "ntw = spaghetti.Network(in_data=triangle)\n", "vertices_df, arcs_df = spaghetti.element_as_gdf(ntw, vertices=True, arcs=True)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": 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" ntw, vertices=ntw.vertex_coords, arcs=ntw.arcs\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Create ``geopandas.GeoDataFrame`` objects of the actual and snapped crime locations" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 21, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:20:25.082474Z", "start_time": "2022-11-02T03:20:25.053352Z" } }, "outputs": [], "source": [ "crimes = spaghetti.element_as_gdf(ntw, pp_name=pp_name)\n", "crimes_snapped = spaghetti.element_as_gdf(ntw, pp_name=pp_name, snapped=True)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Helper plotting function" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 22, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:20:25.093405Z", "start_time": "2022-11-02T03:20:25.084945Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def plotter():\n", " \"\"\"Generate a spatial plot.\"\"\"\n", " \n", " def _patch(_kws, labinfo):\n", " \"\"\"Generate a legend patch.\"\"\"\n", " label = \"%s — %s\" % tuple(labinfo)\n", " _kws.update({\"lw\":0, \"label\":label, \"alpha\":.5})\n", " return matplotlib.lines.Line2D([], [], **_kws)\n", " \n", " def _legend(handles, anchor=(1., .75)):\n", " \"\"\"Generate a legend.\"\"\"\n", " lkws = {\"fancybox\":True,\"framealpha\":0.85, \"fontsize\":\"xx-large\"}\n", " lkws.update({\"bbox_to_anchor\": anchor, \"labelspacing\": 2.})\n", " lkws.update({\"borderpad\": 2., \"handletextpad\":1.5})\n", " lkws.update({\"title\": \"Crime locations & counts\", \"title_fontsize\":25})\n", " matplotlib.pyplot.legend(handles=handles, **lkws)\n", " \n", " def carto_elements(b):\n", " \"\"\"Add/adjust cartographic elements.\"\"\"\n", " kw = {\"units\":\"ft\", \"dimension\":\"imperial-length\", \"fixed_value\":1000}\n", " b.add_artist(ScaleBar(1, **kw))\n", " b.set(xticklabels=[], xticks=[], yticklabels=[], yticks=[]);\n", " \n", " pkws = {\"alpha\":0.25}\n", " base = arcs_df.plot(color=\"k\", figsize=(9, 9), zorder=0, **pkws)\n", " patches = []\n", " 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Gaboardi** ****\n", "\n", "**This notebook provides an explanation of network creation followed by an emprical example for:**\n", "\n", "1. Instantiating a network\n", "2. Allocating observations to a network (snapping points)\n", "3. Visualizing the original and network-snapped locations with `geopandas` and `matplotlib`" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:13:58.082373Z", "start_time": "2022-11-02T03:13:58.071757Z" } }, "outputs": [], "source": [ "%config InlineBackend.figure_format = \"retina\"" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:13:58.122072Z", "start_time": "2022-11-02T03:13:58.085347Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Last updated: 2022-11-01T23:13:58.108936-04:00\n", "\n", "Python implementation: CPython\n", "Python version : 3.10.6\n", "IPython version : 8.6.0\n", "\n", "Compiler : Clang 13.0.1 \n", "OS : Darwin\n", "Release : 22.1.0\n", "Machine : x86_64\n", "Processor : i386\n", "CPU cores : 8\n", "Architecture: 64bit\n", "\n" ] } ], "source": [ "%load_ext watermark\n", "%watermark" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:00.065889Z", "start_time": "2022-11-02T03:13:58.126123Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Watermark: 2.3.1\n", "\n", "libpysal : 4.6.2\n", "geopandas : 0.12.1\n", "matplotlib_scalebar: 0.8.0\n", "json : 2.0.9\n", "shapely : 1.8.5.post1\n", "matplotlib : 3.6.1\n", "spaghetti : 1.6.8\n", "\n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "/Users/the-gaboardi/miniconda3/envs/py310_spgh_dev/lib/python3.10/site-packages/spaghetti/network.py:39: FutureWarning: The next major release of pysal/spaghetti (2.0.0) will drop support for all ``libpysal.cg`` geometries. This change is a first step in refactoring ``spaghetti`` that is expected to result in dramatically reduced runtimes for network instantiation and operations. Users currently requiring network and point pattern input as ``libpysal.cg`` geometries should prepare for this simply by converting to ``shapely`` geometries.\n", " warnings.warn(f\"{dep_msg}\", FutureWarning)\n" ] } ], "source": [ "import geopandas\n", "import libpysal\n", "import matplotlib\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", "import matplotlib.lines as mlines\n", "import matplotlib_scalebar\n", "from matplotlib_scalebar.scalebar import ScaleBar\n", "import shapely\n", "import spaghetti\n", "%matplotlib inline\n", "%watermark -w\n", "%watermark -iv" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "--------------------------------\n", "## The basics of `spaghetti`\n", "### 1. Creating a network instance\n", "\n", "Spatial data science techniques can support many types of statistical analyses of spatial networks themselves, and of events that happen along spatial networks in our daily lives, i.e. locations of trees along foot paths, biking accidents along street networks or locations of coffeeshops along streets. `spaghetti` provides computational tools to support statistical analysis of such events along many different types of networks. Within `spaghetti` network objects can be created from [a variety of objects](https://pysal.org/spaghetti/generated/spaghetti.Network.html#spaghetti-network), the most common being shapefiles (read in as file paths) and `geopandas.GeoDataFrame` objects. However, a network could also be created from `libpysal` geometries, as demonstrated in the [connected components tutorial](https://pysal.org/spaghetti/notebooks/connected-components.html#1.-Instantiate-a-network-from-two-collections-of-libpysal.cg.Chain-objects) or a simply as follows:\n", "\n", "```python\n", "from libpysal.cg import Point, Chain\n", "import spaghetti\n", "# create the network\n", "ntw = spaghetti.Network(in_data=Chain([Point([1, 1]), Point([2, 1])]))\n", "```\n", "\n", "This will create a single-segment network, which is simply one single line. Although the chances of a single-segment network existing in reality are rare, it is useful for demonstration purposes.\n", "\n", "The stucture and characterstics of the networks, can be quantitatively described with `spaghetti` and are topics of research in many areas. However, networks are also utilized as the study space, containing observations or events of interest, in many applications. In these cases the actual objects of interest that will be analysed in the geographic space a network provides, are \"network-based events.\"\n", "\n", "\n", "### 2. Snapping events (points) to a network\n", "\n", "First, point objects, representing our network-based events, must be snapped to the network for meaningful spatial analysis to be done or models to be constructed. As with `spaghetti.Network` objects, `spaghetti.PointPattern` objects can be [created from](https://pysal.org/spaghetti/generated/spaghetti.PointPattern.html#spaghetti.PointPattern) shapefiles and `geopandas.GeoDataFrame` objects. Furthermore, `spaghetti` can also simply handle a single `libpysal.cg.Point `object. Considering the single-segment network above:\n", "\n", "```python\n", "# create the point and snap it to the network\n", "ntw.snapobservations(Point([1.5, 1.1]), \"point\")\n", "```\n", "\n", "At this point the point is associated with the network and, as such, is defined in network space.\n", "\n", "\n", "### 3. Visualizating the data\n", "\n", "Visualization is a cornerstone in communicating scientific data. Within the context of `spaghetti` elements of the network must be [extracted](https://pysal.org/spaghetti/generated/spaghetti.element_as_gdf.html#spaghetti.element_as_gdf) as `geopandas.GeoDataFrame` objects prior to being visualized with `matplotlib`. 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" ] }, "metadata": { "image/png": { "height": 307, "width": 835 } }, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "from libpysal.cg import Point, Chain\n", "import spaghetti\n", "\n", "# create the network\n", "ntw = spaghetti.Network(in_data=Chain([Point([1, 1]), Point([2, 1])]))\n", "\n", "# create the point and snap it to the network\n", "ntw.snapobservations(Point([1.5, 1.1]), \"point\")\n", "\n", "# network nodes and edges\n", "vertices_df, arcs_df = spaghetti.element_as_gdf(ntw, vertices=True, arcs=True)\n", "\n", "# true and snapped location of points\n", "point_df = spaghetti.element_as_gdf(ntw, pp_name=\"point\", snapped=False)\n", "snapped_point_df = spaghetti.element_as_gdf(ntw, pp_name=\"point\", snapped=True)\n", "\n", "# plot the network and point\n", "base = arcs_df.plot(figsize=(10,10), color=\"k\", alpha=0.25, zorder=0)\n", "vertices_df.plot(ax=base, color=\"k\", alpha=1)\n", "kwargs = {\"ax\":base, \"alpha\":0.5, \"zorder\":1}\n", "point_df.plot(color=\"b\", marker=\"x\", **kwargs)\n", "snapped_point_df.plot(color=\"b\", markersize=20, **kwargs)\n", "plt.xlim(.9,2.1); plt.ylim(.8,1.2);" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Network creation, observation snapping, and visualization are further reviewed below for an example with empirical datasets available `libpysal`.\n", "\n", "\n", "------------------------------\n", "## Empirical Example\n", "\n", "In the following we will walk through an empirical example, visually comparing school locations with a network to crimes committed within the same network.\n", "\n", "### 1. Instantiating a `spaghetti.Network` object\n", "#### Instantiate the network from a `.shp` file" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:00.458025Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:00.391700Z" } }, "outputs": [], "source": [ "ntw = spaghetti.Network(in_data=libpysal.examples.get_path(\"streets.shp\"))" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "------------------------------\n", "### 2. Allocating observations to a network:\n", "#### Schools without attributes" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:00.488071Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:00.460438Z" } }, "outputs": [], "source": [ "ntw.snapobservations(\n", " libpysal.examples.get_path(\"schools.shp\"), \"schools\", attribute=False\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2019-12-27T22:17:32.154422Z", "start_time": "2019-12-27T22:17:32.151377Z" } }, "source": [ "#### True vs. snapped school coordinates comparison: `spaghetti.Network` attributes" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:00.495677Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:00.492002Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "observation 1\n", "true coords:\t(727082.0462136, 879863.260705768)\n", "snapped coords:\t(727287.6644417326, 879867.3863186113)\n" ] } ], "source": [ "print(\"observation 1\\ntrue coords:\\t%s\\nsnapped coords:\\t%s\" % (\n", " ntw.pointpatterns[\"schools\"].points[0][\"coordinates\"],\n", " ntw.pointpatterns[\"schools\"].snapped_coordinates[0]\n", "))" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Crimes with attributes" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:00.591631Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:00.498225Z" } }, "outputs": [], "source": [ "ntw.snapobservations(\n", " libpysal.examples.get_path(\"crimes.shp\"), \"crimes\", attribute=True\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### True vs. snapped crime coordinates comparison: `spaghetti.Network` attributes" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 9, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:00.598413Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:00.594599Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "observation 1\n", "true coords:\t(727913.0000000029, 875720.9999999977)\n", "snapped coords:\t(727919.2473619275, 875942.4986759046)\n" ] } ], "source": [ "print(\"observation 1\\ntrue coords:\\t%s\\nsnapped coords:\\t%s\" % (\n", " ntw.pointpatterns[\"crimes\"].points[0][\"coordinates\"],\n", " ntw.pointpatterns[\"crimes\"].snapped_coordinates[0]\n", "))" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "collapsed": true }, "source": [ "------------------------------\n", "### 3. Visualizing original and snapped locations\n", "#### True and snapped school locations" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:00.609319Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:00.600535Z" } }, "outputs": [], "source": [ "true_schools_df = spaghetti.element_as_gdf(\n", " ntw, pp_name=\"schools\", snapped=False\n", ")\n", "snapped_schools_df = spaghetti.element_as_gdf(\n", " ntw, pp_name=\"schools\", snapped=True\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### True vs. snapped school coordinates comparison: `geopandas.GeoDataFrame`" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 11, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:00.614931Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:00.611403Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "observation 1\n", "true coords:\t(727082.0462136, 879863.260705768)\n", "snapped coords:\t(727287.6644417326, 879867.3863186113)\n" ] } ], "source": [ "# Compare true point coordinates & snapped point coordinates\n", "print(\"observation 1\\ntrue coords:\\t%s\\nsnapped coords:\\t%s\" % (\n", " true_schools_df.geometry[0].coords[:][0],\n", " snapped_schools_df.geometry[0].coords[:][0]\n", "))" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### True and snapped crime locations" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 12, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:00.647783Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:00.620367Z" } }, "outputs": [], "source": [ "true_crimes_df = spaghetti.element_as_gdf(\n", " ntw, pp_name=\"crimes\", snapped=False\n", ")\n", "snapped_crimes_df = spaghetti.element_as_gdf(\n", " ntw, pp_name=\"crimes\", snapped=True\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### True vs. snapped crime coordinates comparison: `geopandas.GeoDataFrame`" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 13, "metadata": { 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{}, "source": [ "#### Create legend patches for the `matplotlib` plot" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 15, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:00.813900Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:00.808736Z" } }, "outputs": [], "source": [ "# create legend arguments and keyword arguments for matplotlib\n", "args = [], []\n", "kwargs = {\"c\":\"k\"}\n", "\n", "# set arcs legend entry\n", "arcs = mlines.Line2D(*args, **kwargs, label=\"Network Arcs\", alpha=0.5)\n", "\n", "# update keyword arguments for matplotlib\n", "kwargs.update({\"lw\":0})\n", "\n", "# set vertices legend entry\n", "vertices = mlines.Line2D(\n", " *args, **kwargs, ms=2.5, marker=\"o\", label=\"Network Vertices\"\n", ")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 16, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:00.822537Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:00.817725Z" } }, "outputs": [], "source": [ "# set true school locations legend entry\n", "tschools = mlines.Line2D(\n", " *args, **kwargs, ms=25, marker=\"X\", label=\"School Locations\"\n", ")\n", "# set network-snapped school locations legend entry\n", "sschools = mlines.Line2D(\n", " *args, **kwargs, ms=12, marker=\"o\", label=\"Snapped Schools\"\n", ")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 17, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:00.830370Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:00.825271Z" } }, "outputs": [], "source": [ "# update keyword arguments for matplotlib\n", "kwargs.update({\"c\":\"r\", \"alpha\":0.75})\n", "\n", "# set true crimes locations legend entry\n", "tcrimes = mlines.Line2D(\n", " *args, **kwargs, ms=7, marker=\"x\", label=\"Crime Locations\"\n", ")\n", "# set network-snapped crimes locations legend entry\n", "scrimes = mlines.Line2D(\n", " *args, **kwargs, ms=3, marker=\"o\", label=\"Snapped Crimes\"\n", ")" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 18, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:00.836487Z", 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Extract point patterns and visualize plot\n", "##### Note the labeling for network elements and observations" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 36, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:07.770654Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:07.759902Z" } }, "outputs": [], "source": [ "# true locations of synthetic observations\n", "pp_obs = spaghetti.element_as_gdf(ntw, pp_name=\"synth_obs\")\n", "# snapped locations of synthetic observations\n", "pp_obs_snapped = spaghetti.element_as_gdf(ntw, pp_name=\"synth_obs\", snapped=True)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### 1.4.1. Defined helper functions for labeling" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 37, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:07.779788Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:07.772976Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def arc_labels(a, b, s):\n", " \"\"\"Label each leg of the tour.\"\"\"\n", " def _lab_loc(_x):\n", " \"\"\"Helper for labeling location.\"\"\"\n", " return _x.geometry.interpolate(0.5, normalized=True).coords[0]\n", " kws = {\"size\": s, \"ha\": \"center\", \"va\": \"bottom\"}\n", " a.apply(lambda x: b.annotate(text=x.id, xy=_lab_loc(x), **kws), axis=1)\n", "\n", "def vert_labels(v, b, s):\n", " \"\"\"Label each network vertex.\"\"\"\n", " def _lab_loc(_x):\n", " \"\"\"Helper for labeling vertices.\"\"\"\n", " return _x.geometry.coords[0]\n", " kws = {\"size\": s, \"ha\": \"left\", \"va\": \"bottom\", \"weight\": \"bold\"}\n", " v.apply(lambda x: b.annotate(text=x.id, xy=_lab_loc(x), **kws), axis=1)\n", " \n", "def obs_labels(o, b, s, c=\"g\"):\n", " \"\"\"Label each point pattern observation.\"\"\"\n", " def _lab_loc(_x):\n", " \"\"\"Helper for labeling observations.\"\"\"\n", " return _x.geometry.coords[0]\n", " kws = {\"size\": s, \"ha\": \"left\", \"va\": \"bottom\", \"style\": \"oblique\", \"c\":c}\n", " o.apply(lambda x: b.annotate(text=x.id, xy=_lab_loc(x), **kws), axis=1)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 38, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:08.283360Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:07.782266Z" } }, "outputs": [ { "data": { "image/png": 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Therefore, we have to stipluate ***either*** ``O`` or ``D`` of ``4`` in this case." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 54, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:12.920381Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:12.911867Z" } }, "outputs": [], "source": [ "obs4 = 4\n", "pp_ob4 = pp_obs[pp_obs[\"id\"]==obs4]\n", "pp_obX4 = pp_obs[pp_obs[\"id\"]!=obs4]\n", "orig_ob4 = paths_gdf[paths_gdf[\"id\"].apply(lambda x: x[0]==obs4 or x[1]==obs4)]" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 55, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:14:13.356672Z", "start_time": "2022-11-02T03:14:12.922537Z" } }, "outputs": [ { "data": { "image/png": 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This change is a first step in refactoring ``spaghetti`` that is expected to result in dramatically reduced runtimes for network instantiation and operations. Users currently requiring network and point pattern input as ``libpysal.cg`` geometries should prepare for this simply by converting to ``shapely`` geometries.\n", " warnings.warn(f\"{dep_msg}\", FutureWarning)\n" ] } ], "source": [ "import geopandas\n", "import libpysal\n", "from libpysal import cg\n", "import matplotlib\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", "import spaghetti\n", "\n", "%matplotlib inline\n", "%watermark -w\n", "%watermark -iv" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "##### Helper functions for plotting and labeling" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:21:52.017218Z", "start_time": "2022-11-02T03:21:51.949547Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def plotter(net_arcs, net_verts, mst_arcs=None, mst_verts=None, label=True):\n", " \"\"\"Convenience plotting function.\"\"\"\n", " plot_mst, msize, vert_z = False, 40, 3\n", " if hasattr(mst_arcs, \"T\") and hasattr(mst_verts, \"T\"):\n", " plot_mst, msize, vert_z = True, 20, 4\n", " # set arc keyword arguments\n", " arc_kws = {\"column\":\"comp_label\", \"cmap\":\"Paired\"}\n", " # set the streets as the plot base\n", " base_kws = {\"figsize\":(12, 12)}\n", " base_kws.update(arc_kws)\n", " base = net_arcs.plot(lw=5, alpha=.9, **base_kws)\n", " # create vertices keyword arguments for matplotlib\n", " ax_kwargs = {\"ax\":base}\n", " net_verts.plot(color=\"k\", markersize=msize, zorder=vert_z, **ax_kwargs)\n", " # plot spanning trees\n", " if plot_mst:\n", " mst_arcs.plot(color=\"k\", lw=3, zorder=2, alpha=.9, **ax_kwargs)\n", " mst_verts.plot(color=\"r\", markersize=100, zorder=3, **ax_kwargs)\n", " # label network/tree elements\n", " if label:\n", " if not plot_mst:\n", " arc_labels(net_arcs, base, 12)\n", " vert_labels(net_verts, base, 14)\n", " else:\n", " arc_labels(mst_arcs, base, 12)\n", " vert_labels(mst_verts, base, 14)\n", "\n", "def arc_labels(a, b, s):\n", " \"\"\"Label each network arc.\"\"\"\n", " def _lab_loc(_x):\n", " \"\"\"Helper for labeling network arcs.\"\"\"\n", " return _x.geometry.interpolate(0.5, normalized=True).coords[0]\n", " kws = {\"size\": s, \"ha\": \"center\", \"va\": \"bottom\"}\n", " a.apply(lambda x: b.annotate(text=x.id, xy=_lab_loc(x), **kws), axis=1)\n", "\n", "def vert_labels(v, b, s):\n", " \"\"\"Label each network vertex.\"\"\"\n", " def _lab_loc(_x):\n", " \"\"\"Helper for labeling vertices.\"\"\"\n", " return _x.geometry.coords[0]\n", " kws = {\"size\": s, \"ha\": \"left\", \"va\": \"bottom\", \"weight\": \"bold\"}\n", " v.apply(lambda x: b.annotate(text=x.id, xy=_lab_loc(x), **kws), axis=1)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "---------------------\n", "### 1. Elementary geometric objects\n", "##### 1.a Simple cross" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:21:52.082864Z", "start_time": "2022-11-02T03:21:52.019327Z" } }, "outputs": [], "source": [ "bounds = (0,0,2,2)\n", "h, v = 1, 1\n", "cross = spaghetti.regular_lattice(bounds, h, nv=v, exterior=False)\n", "lines = geopandas.GeoDataFrame(geometry=cross)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:21:52.153353Z", "start_time": "2022-11-02T03:21:52.085562Z" } }, "outputs": [], "source": [ "ntw = spaghetti.Network(in_data=lines)\n", "elem_kws = {\"vertices\":True, \"arcs\":True}\n", "vertices, arcs = spaghetti.element_as_gdf(ntw, **elem_kws)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:21:52.603824Z", "start_time": "2022-11-02T03:21:52.156343Z" } }, "outputs": [ { "data": { "image/png": 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Emprical Example — [geodanet/streets.shp](https://github.com/pysal/libpysal/tree/master/libpysal/examples/geodanet)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 24, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:21:58.960913Z", "start_time": "2022-11-02T03:21:58.691239Z" } }, "outputs": [], "source": [ "ntw = spaghetti.Network(in_data=libpysal.examples.get_path(\"streets.shp\"))\n", "vertices, arcs = spaghetti.element_as_gdf(ntw, **elem_kws)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 25, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:21:59.422675Z", "start_time": "2022-11-02T03:21:58.963252Z" } }, "outputs": [ { "data": { "image/png": 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Gaboardi** ****\n", "\n", "**This notebook provides a use case for:**\n", "\n", "1. Introducing the Transportation Problem\n", "2. Declaration of a solution class and model parameters\n", "3. Solving the Transportation Problem for an optimal shipment plan" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:22:10.565738Z", "start_time": "2022-11-02T03:22:10.554406Z" } }, "outputs": [], "source": [ "%config InlineBackend.figure_format = \"retina\"" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:22:10.604391Z", "start_time": "2022-11-02T03:22:10.569471Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Last updated: 2022-11-01T23:22:10.592678-04:00\n", "\n", "Python implementation: CPython\n", "Python version : 3.10.6\n", "IPython version : 8.6.0\n", "\n", "Compiler : Clang 13.0.1 \n", "OS : Darwin\n", "Release : 22.1.0\n", "Machine : x86_64\n", "Processor : i386\n", "CPU cores : 8\n", "Architecture: 64bit\n", "\n" ] } ], "source": [ "%load_ext watermark\n", "%watermark" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:22:12.379461Z", "start_time": "2022-11-02T03:22:10.608922Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Watermark: 2.3.1\n", "\n", "numpy : 1.23.4\n", "mip : 1.14.1\n", "libpysal : 4.6.2\n", "matplotlib : 3.6.1\n", "spaghetti : 1.6.8\n", "geopandas : 0.12.1\n", "json : 2.0.9\n", "matplotlib_scalebar: 0.8.0\n", "\n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "/Users/the-gaboardi/miniconda3/envs/py310_spgh_dev/lib/python3.10/site-packages/spaghetti/network.py:39: FutureWarning: The next major release of pysal/spaghetti (2.0.0) will drop support for all ``libpysal.cg`` geometries. 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Since last academic year there has been a significant enrollment shift in the neighborhood, and at **4** of the schools there is a surplus whereas the remaining **4** schools require additional microscopes. Dr. Rachel Carson, the head of the biology department at City X's School Board decides to utilize a mathematical programming model to solve the microscope discrepency. After consideration, she selects the Transportation Problem.\n", "\n", "\n", "The Transportation Problem seeks to allocate supply to demand while minimizing transportation costs and was formally described by Hitchcock (1941). Supply ($\\textit{n}$) and demand ($\\textit{m}$) are generally represented as unit weights of decision variables at facilities along a network with the time or distance between nodes representing the cost of transporting one unit from a supply node to a demand node. These costs are stored in an $\\textit{n x m}$ cost matrix.\n", "\n", "--------------------------------\n", "\n", "#### Integer Linear Programming Formulation based on Daskin (2013, Ch. 2).\n", "\n", "$\\begin{array}\n", "\\displaystyle \\normalsize \\textrm{Minimize} & \\displaystyle \\normalsize \\sum_{i \\in I} \\sum_{j \\in J} c_{ij}x_{ij} & & & & \\normalsize (1) \\\\\n", "\\normalsize \\textrm{Subject To} & \\displaystyle \\normalsize \\sum_{j \\in J} x_{ij} \\leq S_i & \\normalsize \\forall i \\in I; & & &\\normalsize (2)\\\\\n", " & \\displaystyle \\normalsize \\sum_{i \\in I} x_{ij} \\geq D_j & \\normalsize \\forall j \\in J; & & &\\normalsize (3)\\\\\n", "& \\displaystyle \\normalsize x_{ij} \\geq 0 & \\displaystyle \\normalsize \\forall i \\in I & \\displaystyle \\normalsize \\normalsize \\forall j \\in j. & &\\normalsize (4)\\\\\n", "\\end{array}$\n", "\n", "$\\begin{array}\n", "\\displaystyle \\normalsize \\textrm{Where} & \\small i & \\small = & \\small \\textrm{each potential origin node} &&&&\\\\\n", "& \\small I & \\small = & \\small \\textrm{the complete set of potential origin nodes} &&&&\\\\\n", "& \\small j & \\small = & \\small \\textrm{each potential destination node} &&&&\\\\\n", "& \\small J & \\small = & \\small \\textrm{the complete set of potential destination nodes} &&&&\\\\\n", "& \\small x_{ij} & \\small = & \\small \\textrm{amount to be shipped from } i \\in I \\textrm{ to } j \\in J &&&&\\\\\n", "& \\small c_{ij} & \\small = & \\small \\textrm{per unit shipping costs between all } i,j \\textrm{ pairs} &&&& \\\\\n", "& \\small S_i & \\small = & \\small \\textrm{node } i \\textrm{ supply for } i \\in I &&&&\\\\\n", "& \\small D_j & \\small = & \\small \\textrm{node } j \\textrm{ demand for } j \\in J &&&&\\\\\n", "\\end{array}$\n", "\n", "\n", "---------------------------------\n", "\n", "**References**\n", "\n", "* **Church, Richard L. and Murray, Alan T.** (2009) *Business Site Selection, Locational Analysis, and GIS*. Hoboken. John Wiley & Sons, Inc.\n", "\n", "* **Daskin, M.** (2013) *Network and Discrete Location: Models, Algorithms, and Applications*. New York: John Wiley & Sons, Inc.\n", "\n", "* **Gass, S. I. and Assad, A. A.** (2005) *An Annotated Timeline of Operations Research: An Informal History*. Springer US.\n", "\n", "* **Hitchcock, Frank L.** (1941) *The Distribution of a Product from Several Sources to Numerous Localities*. Journal of Mathematics and Physics. 20(1):224-230.\n", "\n", "* **Koopmans, Tjalling C.** (1949) *Optimum Utilization of the Transportation System*. Econometrica. 17:136-146.\n", "\n", "* **Miller, H. J. and Shaw, S.-L.** (2001) *Geographic Information Systems for Transportation: Principles and Applications*. New York. Oxford University Press.\n", "\n", "\n", "* **Phillips, Don T. and Garciaâ€Diaz, Alberto.** (1981) *Fundamentals of Network Analysis*. Englewood Cliffs. Prentice Hall. \n", "\n", "-------------------------------------\n", "\n", "### 2. A model, data, and parameters\n", "#### Schools labeled as either 'supply' or 'demand' locations" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:22:12.384829Z", "start_time": "2022-11-02T03:22:12.382152Z" } }, "outputs": [], "source": [ "supply_schools = [1, 6, 7, 8]\n", "demand_schools = [2, 3, 4, 5]" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Amount of supply and demand at each location (indexed by ``supply_schools`` and ``demand_schools``)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:22:12.389408Z", "start_time": "2022-11-02T03:22:12.386808Z" } }, "outputs": [], "source": [ "amount_supply = [20, 30, 15, 35]\n", "amount_demand = [5, 45, 10, 40]" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Solution class" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:22:12.406595Z", "start_time": "2022-11-02T03:22:12.391771Z" } }, "outputs": [], "source": [ "class TransportationProblem:\n", " def __init__(\n", " self,\n", " supply_nodes,\n", " demand_nodes,\n", " cij,\n", " si,\n", " dj,\n", " xij_tag=\"x_%s,%s\",\n", " supply_constr_tag=\"supply(%s)\",\n", " demand_constr_tag=\"demand(%s)\",\n", " solver=\"cbc\",\n", " display=True,\n", " ):\n", " \"\"\"Instantiate and solve the Primal Transportation Problem\n", " based the formulation from Daskin (2013, Ch. 2).\n", " \n", " Parameters\n", " ----------\n", " supply_nodes : geopandas.GeoSeries\n", " Supply node decision variables.\n", " demand_nodes : geopandas.GeoSeries\n", " Demand node decision variables.\n", " cij : numpy.array\n", " Supply-to-demand distance matrix for nodes.\n", " si : geopandas.GeoSeries\n", " Amount that can be supplied by each supply node.\n", " dj : geopandas.GeoSeries\n", " Amount that can be received by each demand node.\n", " xij_tag : str\n", " Shipping decision variable names within the model. Default is\n", " 'x_%s,%s' where %s indicates string formatting.\n", " supply_constr_tag : str\n", " Supply constraint labels. Default is 'supply(%s)'.\n", " demand_constr_tag : str\n", " Demand constraint labels. Default is 'demand(%s)'.\n", " solver : str\n", " Default is 'cbc' (coin-branch-cut). Can be set\n", " to 'gurobi' (if Gurobi is installed).\n", " display : bool\n", " Print out solution results.\n", " \n", " Attributes\n", " ----------\n", " supply_nodes : See description in above. \n", " demand_nodes : See description in above.\n", " cij : See description in above.\n", " si : See description in above.\n", " dj : See description in above.\n", " xij_tag : See description in above.\n", " supply_constr_tag : See description in above.\n", " demand_constr_tag : See description in above.\n", " rows : int\n", " The number of supply nodes.\n", " rrows : range\n", " The index of supply nodes.\n", " cols : int\n", " The number of demand nodes.\n", " rcols : range\n", " The index of demand nodes.\n", " model : mip.model.Model\n", " Integer Linear Programming problem instance.\n", " xij : numpy.array\n", " Shipping decision variables (``mip.entities.Var``).\n", " \"\"\"\n", "\n", " # all nodes to be visited\n", " self.supply_nodes, self.demand_nodes = supply_nodes, demand_nodes\n", " # shipping costs (distance matrix) and amounts\n", " self.cij, self.si, self.dj = cij, si.values, dj.values\n", " self.ensure_float()\n", " # alpha tag for decision variables\n", " self.xij_tag = xij_tag\n", " # alpha tag for supply and demand constraints\n", " self.supply_constr_tag = supply_constr_tag\n", " self.demand_constr_tag = demand_constr_tag\n", " \n", " # instantiate a model\n", " self.model = mip.Model(\" TransportationProblem\", solver_name=solver)\n", " # define row and column indices\n", " self.rows, self.cols = self.si.shape[0], self.dj.shape[0]\n", " self.rrows, self.rcols = range(self.rows), range(self.cols)\n", " # create and set the decision variables\n", " self.shipping_dvs()\n", " # set the objective function\n", " self.objective_func()\n", " # add supply constraints\n", " self.add_supply_constrs()\n", " # add demand constraints\n", " self.add_demand_constrs()\n", " # solve\n", " self.solve(display=display)\n", " # shipping decisions lookup\n", " self.get_decisions(display=display)\n", "\n", " def ensure_float(self):\n", " \"\"\"Convert integers to floats (rough edge in mip.LinExpr)\"\"\"\n", " self.cij = self.cij.astype(float)\n", " self.si = self.si.astype(float)\n", " self.dj = self.dj.astype(float)\n", "\n", " def shipping_dvs(self):\n", " \"\"\"Create the shipping decision variables - eq (4).\"\"\"\n", "\n", " def _s(_x):\n", " \"\"\"Helper for naming variables\"\"\"\n", " return self.supply_nodes[_x].split(\"_\")[-1]\n", "\n", " def _d(_x):\n", " \"\"\"Helper for naming variables\"\"\"\n", " return self.demand_nodes[_x].split(\"_\")[-1]\n", "\n", " xij = numpy.array(\n", " [\n", " [self.model.add_var(self.xij_tag % (_s(i), _d(j))) for j in self.rcols]\n", " for i in self.rrows\n", " ]\n", " )\n", " self.xij = xij\n", "\n", " def objective_func(self):\n", " \"\"\"Add the objective function - eq (1).\"\"\"\n", " self.model.objective = mip.minimize(\n", " mip.xsum(\n", " self.cij[i, j] * self.xij[i, j] for i in self.rrows for j in self.rcols\n", " )\n", " )\n", "\n", " def add_supply_constrs(self):\n", " \"\"\"Add supply contraints to the model - eq (2).\"\"\"\n", " for i in self.rrows:\n", " rhs, label = self.si[i], self.supply_constr_tag % i\n", " self.model += mip.xsum(self.xij[i, j] for j in self.rcols) <= rhs, label\n", "\n", " def add_demand_constrs(self):\n", " \"\"\"Add demand contraints to the model - eq (3).\"\"\"\n", " for j in self.rcols:\n", " rhs, label = self.dj[j], self.demand_constr_tag % j\n", " self.model += mip.xsum(self.xij[i, j] for i in self.rrows) >= rhs, label\n", "\n", " def solve(self, display=True):\n", " \"\"\"Solve the model\"\"\"\n", " self.model.optimize()\n", " if display:\n", " obj = round(self.model.objective_value, 4)\n", " print(\"Minimized shipping costs: %s\" % obj)\n", "\n", " def get_decisions(self, display=True):\n", " \"\"\"Fetch the selected decision variables.\"\"\"\n", " shipping_decisions = {}\n", " if display:\n", " print(\"\\nShipping decisions:\")\n", " for i in self.rrows:\n", " for j in self.rcols:\n", " v, vx = self.xij[i, j], self.xij[i, j].x\n", " if vx > 0:\n", " if display:\n", " print(\"\\t\", v, vx)\n", " shipping_decisions[v.name] = vx\n", " self.shipping_decisions = shipping_decisions\n", "\n", " def print_lp(self, name=None):\n", " \"\"\"Save LP file in order to read in and print.\"\"\"\n", " if not name:\n", " name = self.model.name\n", " lp_file_name = \"%s.lp\" % name\n", " self.model.write(lp_file_name)\n", " lp_file = open(lp_file_name, \"r\")\n", " lp = lp_file.read()\n", " print(\"\\n\", lp)\n", " lp_file.close()\n", " os.remove(lp_file_name)\n", "\n", " def extract_shipments(self, paths, id_col, ship=\"ship\"):\n", " \"\"\"Extract the supply to demand shipments as a \n", " ``geopandas.GeoDataFrame`` of ``shapely.geometry.LineString`` objects.\n", " \n", " Parameters\n", " ----------\n", " paths : geopandas.GeoDataFrame\n", " Shortest-path routes between all ``self.supply_nodes``\n", " and ``self.demand_nodes``.\n", " id_col : str\n", " ID column name.\n", " ship : str\n", " Column name for the amount of good shipped.\n", " Default is 'ship'.\n", " \n", " Returns\n", " -------\n", " shipments : geopandas.GeoDataFrame\n", " Optimal shipments from ``self.supply_nodes`` to\n", " ``self.demand_nodes``.\n", " \"\"\"\n", "\n", " def _id(sp):\n", " \"\"\"ID label helper\"\"\"\n", " return tuple([int(i) for i in sp.split(\"_\")[-1].split(\",\")])\n", "\n", " paths[ship] = int\n", " # set label of the shipping path for each OD pair.\n", " for ship_path, shipment in self.shipping_decisions.items():\n", " paths.loc[(paths[id_col] == _id(ship_path)), ship] = shipment\n", " # extract only shiiping paths\n", " shipments = paths[paths[ship] != int].copy()\n", " shipments[ship] = shipments[ship].astype(int)\n", "\n", " return shipments" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Plotting helper functions and constants\n", "**Note: originating shipments**" ] }, { "cell_type": "code", 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label=label, **_kws)\n", " patches.append(p)\n", " else:\n", " patch_info = plot_shipments(_object, \"\", for_legend=True)\n", " for c, lw, lwsc, (i, j) in patch_info:\n", " label = \"s%s$\\\\rightarrow$d%s — %s microscopes\" % (i, j, lw)\n", " _kws = {\"alpha\": 0.75, \"c\": c, \"lw\": lwsc, \"label\": label}\n", " p = matplotlib.lines.Line2D([], [], solid_capstyle=\"round\", **_kws)\n", " patches.append(p)\n", " return patches" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 10, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:22:12.434570Z", "start_time": "2022-11-02T03:22:12.431024Z" } }, "outputs": [], "source": [ "def legend(objects, anchor=(1.005, 1.016)):\n", " \"\"\"Add a legend to a plot\"\"\"\n", " patches = make_patches(objects)\n", " kws = {\"fancybox\": True, \"framealpha\": 0.85, \"fontsize\": \"x-large\"}\n", " kws.update({\"bbox_to_anchor\":anchor, \"labelspacing\":2., \"borderpad\":2.})\n", " legend = matplotlib.pyplot.legend(handles=patches, **kws)\n", " 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POLYIDgeometry
supply
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" ], "text/plain": [ " POLYID geometry\n", "supply \n", "0 1 POINT (221615.157 268183.063)\n", "5 6 POINT (221542.706 268185.028)\n", "6 7 POINT (221847.882 267983.231)\n", "7 8 POINT (221406.839 267990.801)" ] }, "execution_count": 14, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "schools_supply = schools[schools[\"POLYID\"].isin(supply_schools)]\n", "schools_supply.index.name = \"supply\"\n", "schools_supply" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Schools - demand nodes" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 15, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:22:12.689644Z", "start_time": "2022-11-02T03:22:12.679774Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
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POLYIDgeometry
demand
12POINT (221122.271 268131.466)
23POINT (221474.669 267188.462)
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idgeometrycomp_labeldvs_i
supply
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idgeometrycomp_labeldvd_j
demand
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geometryODid
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geometryODidship
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" ] }, "metadata": { "image/png": { "height": 816, "width": 1269 } }, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "# plot network\n", "base = arcs.plot(alpha=0.2, linewidth=1, color=\"k\", figsize=(10, 10), zorder=0)\n", "vertices.plot(ax=base, markersize=1, color=\"r\", zorder=2)\n", "# plot observations\n", "schools.plot(ax=base, markersize=5, color=\"k\", zorder=2)\n", "supply.plot(ax=base, markersize=100, alpha=0.25, color=\"b\", zorder=3)\n", "supply_snapped.plot(ax=base, markersize=20, marker=\"x\", color=\"b\", zorder=3)\n", "demand.plot(ax=base, markersize=100, alpha=0.25, color=\"g\", zorder=2)\n", "demand_snapped.plot(ax=base, markersize=20, marker=\"x\", color=\"g\", zorder=3)\n", "# plot shipments\n", "plot_shipments(shipments.groupby(\"O\"), base)\n", "# add labels\n", "obs_labels(supply, base, 14, c=\"b\")\n", "obs_labels(demand, base, 14, c=\"g\")\n", "# add legend\n", "elements += [shipments.groupby(\"O\")]\n", "legend(elements)\n", "# add scale bar\n", "scalebar = ScaleBar(1, units=\"m\", location=\"lower left\")\n", "base.add_artist(scalebar);" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "---------------------------------\n", "#### By utilizing the Transportation Problem, Dr. Carson has been able to minimize shipping costs and redistribute the microscopes to the schools in need!" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "----------------------" ] } ], "metadata": { "hide_input": false, "kernelspec": { "display_name": "Python [conda env:py310_spgh_dev]", "language": "python", "name": "conda-env-py310_spgh_dev-py" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.10.6" }, "latex_envs": { "LaTeX_envs_menu_present": true, "autocomplete": true, "bibliofile": "biblio.bib", "cite_by": "apalike", "current_citInitial": 1, "eqLabelWithNumbers": true, "eqNumInitial": 1, "hotkeys": { "equation": "Ctrl-E", "itemize": "Ctrl-I" }, "labels_anchors": false, "latex_user_defs": false, "report_style_numbering": false, "user_envs_cfg": false } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 } spaghetti-1.7.6/notebooks/tsp.ipynb000066400000000000000000025064061463527460200174170ustar00rootroot00000000000000{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "---------------\n", "\n", "**If any part of this notebook is used in your research, please cite with the reference found in** **[README.md](https://github.com/pysal/spaghetti#bibtex-citation).**\n", "\n", "----------------\n", "\n", "## The Traveling Sales(man)(person) Problem — TSP\n", "### Integrating `pysal/spaghetti` and [pulp](https://github.com/coin-or/pulp) for optimal routing\n", "\n", "**Author: James D. Gaboardi** ****\n", "\n", "**This notebook provides a use case for:**\n", "\n", "1. Introducing the TSP\n", "2. Declaration of a solution class and model parameters\n", "3. Solving the TSP for an optimal tour" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:09:28.042069Z", "start_time": "2022-11-02T03:09:28.034736Z" } }, "outputs": [], "source": [ "%config InlineBackend.figure_format = \"retina\"" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:09:28.078069Z", "start_time": "2022-11-02T03:09:28.044141Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Last updated: 2022-11-01T23:09:28.066937-04:00\n", "\n", "Python implementation: CPython\n", "Python version : 3.10.6\n", "IPython version : 8.6.0\n", "\n", "Compiler : Clang 13.0.1 \n", "OS : Darwin\n", "Release : 22.1.0\n", "Machine : x86_64\n", "Processor : i386\n", "CPU cores : 8\n", "Architecture: 64bit\n", "\n" ] } ], "source": [ "%load_ext watermark\n", "%watermark" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:09:30.114315Z", "start_time": "2022-11-02T03:09:28.082984Z" } }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Watermark: 2.3.1\n", "\n", "json : 2.0.9\n", "matplotlib : 3.6.1\n", "matplotlib_scalebar: 0.8.0\n", "numpy : 1.23.4\n", "pulp : 2.6.0\n", "libpysal : 4.6.2\n", "spaghetti : 1.6.8\n", "geopandas : 0.12.1\n", "\n" ] }, { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "/Users/the-gaboardi/miniconda3/envs/py310_spgh_dev/lib/python3.10/site-packages/spaghetti/network.py:39: FutureWarning: The next major release of pysal/spaghetti (2.0.0) will drop support for all ``libpysal.cg`` geometries. This change is a first step in refactoring ``spaghetti`` that is expected to result in dramatically reduced runtimes for network instantiation and operations. Users currently requiring network and point pattern input as ``libpysal.cg`` geometries should prepare for this simply by converting to ``shapely`` geometries.\n", " warnings.warn(f\"{dep_msg}\", FutureWarning)\n" ] } ], "source": [ "import geopandas\n", "from libpysal import examples\n", "import matplotlib\n", "import matplotlib_scalebar\n", "from matplotlib_scalebar.scalebar import ScaleBar\n", "import numpy\n", "import pulp\n", "import spaghetti\n", "\n", "%matplotlib inline\n", "%watermark -w\n", "%watermark -iv" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "-----------------------------\n", "\n", "### 1 Introduction\n", "#### Scenario\n", "Detective George B. Königsberg thought he needed to visit **7** crimes scenes in one area of City X this afternoon in order to collect evidence. However, his lieutenant, Anna Nagurney just told him he needs to double that to **14**. He really wants to wrap up early so he can get home to watch the 2012 mathematical thriller, [Travelling Salesman by Timothy Lanzone](https://en.wikipedia.org/wiki/Travelling_Salesman_(2012_film)), with his cat and dog, Euler and Hamilton. Therefore, he decides on calculating an optimal route so that he can visit all **14** crime scenes in one tour while covering the shortest distance. Det. Königsberg utilizes an integer linear programming formulation of the traveling salesperson problem (TSP) to find his best route.\n", "\n", "--------------------------------\n", "\n", "#### Integer Linear Programming Formulation based on Miller, Tucker, and Zemlin (1960).\n", "\n", "$\\begin{array}\n", "\\displaystyle \\normalsize \\textrm{Minimize} & \\displaystyle \\normalsize \\sum_{0 \\leq i \\\\ i \\neq j}^n \\sum_{j \\leq n \\\\ j \\neq i}^n c_{ij}x_{ij} & & & & \\normalsize (1) \\\\\n", "\\normalsize \\textrm{Subject To} & \\displaystyle \\normalsize \\sum_{i=0}^n x_{ij}=1 & \\normalsize j=1,...,n, & \\normalsize j\\neq i; & &\\normalsize (2)\\\\\n", "& \\displaystyle \\normalsize \\sum_{j=0}^n x_{ij}=1 & \\normalsize i=1,...,n, & \\normalsize i\\neq j; & &\\normalsize (3) \\\\\n", "& \\displaystyle \\normalsize u_i - u_j + p x_{ij} \\leq p - 1 & \\normalsize i=1,...,n, & \\normalsize 1 \\leq i \\neq j \\leq n; & &\\normalsize (4) \\\\\n", "& \\normalsize x_{ij} \\in \\{0,1\\} & \\normalsize i=1,...,n, & \\normalsize j=1,...,n; & &\\normalsize (5)\\\\\n", "& \\normalsize u_{i} \\in \\mathbb{Z} & \\normalsize i=1,...,n. & & &\\normalsize (6)\\\\\n", "\\end{array}$\n", "\n", "$\\begin{array}\n", "\\displaystyle \\normalsize \\textrm{Where} & \\small x_{ij} & \\small = & \\small \\begin{cases}\n", " 1, & \\textrm{if node } i \\textrm{ immediately precedes node } j \\textrm{ in the tour}\\\\\n", " 0, & \\textrm{otherwise}\n", " \\end{cases} &&&&\\\\\n", "& \\small c_{ij} & \\small = & \\small \\textrm{distance matrix between all } i,j \\textrm{ pairs} &&&& \\\\\n", "& \\small n & \\small = & \\small \\textrm{the total number of nodes in the tour} &&&&\\\\\n", "& \\small i & \\small = & \\small \\textrm{each potential origin node} &&&&\\\\\n", "& \\small j & \\small = & \\small \\textrm{each potential destination node} &&&&\\\\\n", "& \\small u_i & \\small = & \\small \\textrm{continuous, non-negative real numbers} &&&&\\\\\n", "& \\small p & \\small = & \\small \\textrm{allowed visits prior to return (}n = p \\textrm{ in this formulation)} &&&&\\\\\n", "\\end{array}$\n", "\n", "\n", "---------------------------------\n", "\n", "**References**\n", "\n", "* **Cummings, N.** (2000) [*A brief History of the Travelling Salesman Problem*](https://www.theorsociety.com/about-or/or-methods/heuristics/a-brief-history-of-the-travelling-salesman-problem/). The Operational Research Society. Accessed: 01/2020.\n", "* **Dantzig, G., Fulkerson, R., and Johnson, S.** (1954) *Solution of a Large-Scale Traveling-Salesman Problem*. Journal of the Operational Research Society of America. 2(4)393-410.\n", "* **Flood, Merrill M.** (1956) *The Traveling-Salesman Problem*. 4(1)61-75.\n", "* **Gass, S. I. and Assad, A. A.** (2005) *An Annotated Timeline of Operations Research: An Informal History*. Springer US.\n", "* **Miller, C. E., Tucker, A. W., and Zemlin, R. A.** (1960) *Integer Programming Formulation of Traveling Salesman Problems*. Journal of Association for Computing Machinery. 7(4)326-329.\n", "* **Miller, H. J. and Shaw, S.-L.** (2001) *Geographic Information Systems for Transportation: Principles and Applications*. New York. Oxford University Press.\n", "* **Nemhauser, G. L. and Wolsey, L. A.** (1988) *Integer and Combinatorial Optimization*. John Wiley & Sons, Inc.\n", "\n", "-------------------------------------\n", "\n", "### 2. A model, data and parameters\n", "#### Solution class" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:09:30.141170Z", "start_time": "2022-11-02T03:09:30.118745Z" } }, "outputs": [], "source": [ "class MTZ_TSP:\n", " def __init__(self, nodes, cij, xij_tag=\"x_%s,%s\", ui_tag=\"u_%s\", display=True):\n", " \"\"\"Instantiate and solve the Traveling Salesperson Problem (TSP)\n", " based the formulation from Miller, Tucker, and Zemlin (1960).\n", " \n", " Parameters\n", " ----------\n", " nodes : geopandas.GeoSeries\n", " All nodes to be visited in the tour.\n", " cij : numpy.array\n", " All-to-all distance matrix for nodes.\n", " xij_tag : str\n", " Tour decision variable names within the model. Default is\n", " 'x_%s,%s' where %s indicates string formatting.\n", " ui_tag : str\n", " Arbitrary real number decision variable names within the model.\n", " Default is 'u_%s' where %s indicates string formatting.\n", " display : bool\n", " Print out solution results.\n", " \n", " Attributes\n", " ----------\n", " nodes : geopandas.GeoSeries\n", " See description in above.\n", " p : int\n", " The number of nodes in the set. \n", " rp_0n : range\n", " Range of node IDs in ``nodes`` from 0,...,``p``.\n", " rp_1n : range\n", " Range of node IDs in ``nodes`` from 1,...,``p``.\n", " id : str\n", " Column name for ``nodes``.\n", " cij : numpy.array\n", " See description in above.\n", " xij_tag : str\n", " See description in above.\n", " ui_tag : str\n", " See description in above.\n", " tsp : pulp.LpProblem\n", " Integer Linear Programming problem instance.\n", " xij : numpy.array\n", " Binary tour decision variables (``pulp.LpVariable``).\n", " ui : numpy.array\n", " Continuous arbitrary real number decision variables\n", " (``pulp.LpVariable``).\n", " cycle_ods : dict\n", " Cycle origin-destination lookup keyed by origin with\n", " destination as the value.\n", " tour_pairs : list\n", " OD pairs comprising each abstract tour arc.\n", " \"\"\"\n", "\n", " # all nodes to be visited and the distance matrix\n", " self.nodes, self.cij = nodes, cij\n", " # number of nodes in the set\n", " self.p = self.nodes.shape[0]\n", " # full and truncated range of nodes (p) in the set\n", " self.rp_0n, self.rp_1n = range(self.p), range(1, self.p)\n", " # column name for node IDs\n", " self.id = self.nodes.name\n", " # alpha tag for decision and dummy variable prefixes\n", " self.xij_tag, self.ui_tag = xij_tag, ui_tag\n", "\n", " # instantiate a model\n", " self.tsp = pulp.LpProblem(\"MTZ_TSP\", pulp.LpMinimize)\n", " # create and set the tour decision variables\n", " self.tour_dvs()\n", " # create and set the arbitraty real number decision variables\n", " self.arn_dvs()\n", " # set the objective function\n", " self.objective_func()\n", " # node entry constraints\n", " self.entry_exit_constrs(entry=True)\n", " # node exit constraints\n", " self.entry_exit_constrs(entry=False)\n", " # subtour prevention constraints\n", " self.prevent_subtours()\n", " # solve\n", " self.tsp.solve(pulp.PULP_CBC_CMD(msg=False))\n", " # origin-destination lookup\n", " self.get_decisions(display=display)\n", " # extract the sequence of nodes to construct the optimal tour\n", " self.construct_tour()\n", "\n", " def tour_dvs(self):\n", " \"\"\"Create the tour decision variables - eq (5).\"\"\"\n", "\n", " def _name(_x):\n", " \"\"\"Helper for naming variables\"\"\"\n", " return self.nodes[_x].split(\"_\")[-1]\n", "\n", " xij = numpy.array(\n", " [\n", " [\n", " pulp.LpVariable(self.xij_tag % (_name(i), _name(j)), cat=\"Binary\")\n", " for j in self.rp_0n\n", " ]\n", " for i in self.rp_0n\n", " ]\n", " )\n", "\n", " self.xij = xij\n", "\n", " def arn_dvs(self):\n", " \"\"\"Create arbitrary real number decision variables - eq (6).\"\"\"\n", " ui = numpy.array(\n", " [pulp.LpVariable(self.ui_tag % (i), lowBound=0) for i in self.rp_0n]\n", " )\n", "\n", " self.ui = ui\n", "\n", " def objective_func(self):\n", " \"\"\"Add the objective function - eq (1).\"\"\"\n", " self.tsp += pulp.lpSum(\n", " [\n", " self.cij[i, j] * self.xij[i, j]\n", " for i in self.rp_0n\n", " for j in self.rp_0n\n", " if i != j\n", " ]\n", " )\n", "\n", " def entry_exit_constrs(self, entry=True):\n", " \"\"\"Add entry and exit constraints - eq (2) and (3).\"\"\"\n", " if entry:\n", " for i in self.rp_0n:\n", " self.tsp += (\n", " pulp.lpSum([self.xij[i, j] for j in self.rp_0n if i != j]) == 1\n", " )\n", " # exit constraints\n", " else:\n", " for j in self.rp_0n:\n", " self.tsp += (\n", " pulp.lpSum([self.xij[i, j] for i in self.rp_0n if i != j]) == 1\n", " )\n", "\n", " def prevent_subtours(self):\n", " \"\"\"Add subtour prevention constraints - eq (4).\"\"\"\n", " for i in self.rp_1n:\n", " for j in self.rp_1n:\n", " if i != j:\n", " self.tsp += (\n", " self.ui[i] - self.ui[j] + self.p * self.xij[i, j] <= self.p - 1\n", " )\n", "\n", " def get_decisions(self, display=True):\n", " \"\"\"Fetch the selected decision variables.\"\"\"\n", " cycle_ods = {}\n", " for var in self.tsp.variables():\n", " if var.name.startswith(self.ui_tag[0]):\n", " continue\n", " if var.varValue > 0:\n", " if display:\n", " print(\"%s: %s\" % (var.name, var.varValue))\n", " od = var.name.split(\"_\")[-1]\n", " o, d = [int(tf) for tf in od.split(\",\")]\n", " cycle_ods[o] = d\n", " if display:\n", " print(\"Status: %s\" % pulp.LpStatus[self.tsp.status])\n", "\n", " self.cycle_ods = cycle_ods\n", "\n", " def construct_tour(self):\n", " \"\"\"Construct the tour.\"\"\"\n", " tour_pairs = []\n", " for origin in self.rp_0n:\n", " tour_pairs.append([])\n", " try:\n", " tour_pairs[origin].append(next_origin)\n", " next_origin = self.cycle_ods[next_origin]\n", " tour_pairs[origin].append(next_origin)\n", " except NameError:\n", " next_origin = self.cycle_ods[origin]\n", " tour_pairs[origin].append(origin)\n", " tour_pairs[origin].append(next_origin)\n", "\n", " tour_pairs = {idx: sorted(tp) for idx, tp in enumerate(tour_pairs)}\n", " self.tour_pairs = tour_pairs\n", "\n", " def extract_tour(self, paths, id_col, leg_label=\"leg\"):\n", " \"\"\"Extract the tour (the legs in the journey) as a \n", " ``geopandas.GeoDataFrame`` of ``shapely.geometry.LineString`` objects.\n", " \n", " Parameters\n", " ----------\n", " paths : geopandas.GeoDataFrame\n", " Shortest-path routes between all observations.\n", " id_col : str\n", " ID column name.\n", " leg_label : str\n", " Column name for the tour sequence. Default is 'leg'.\n", " \n", " Returns\n", " -------\n", " tour : geopandas.GeoDataFrame\n", " Optimal tour of ``self.nodes`` sequenced by ``leg_label`` that\n", " retains the original index of ``paths``.\n", " \"\"\"\n", "\n", " paths[leg_label] = int\n", " # set label of journey leg for each OD pair.\n", " for leg, tp in self.tour_pairs.items():\n", " paths.loc[paths[id_col] == tuple(tp), leg_label] = leg\n", "\n", " # extract only paths in the tour\n", " tour = paths[paths[leg_label] != int].copy()\n", " tour.sort_values(by=[leg_label], inplace=True)\n", " tour[leg_label] = tour[leg_label].astype(int)\n", "\n", " return tour" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "#### Streets" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": { "ExecuteTime": { "end_time": "2022-11-02T03:09:30.346129Z", "start_time": "2022-11-02T03:09:30.144122Z" } }, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
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ÍJ)ÓyŰfo—üľl™m-÷źĄîI9}ěÍś–5'©ŻŘř±™Ďoö¶Éc;y~ŹÂĚ1ŕI,C˘`XNâÖÇcĹ4<[ M'߇{R÷î™}ďŮŢ_U’÷ěi]mÁ<\Ën—R7ţgŽ>ą+gë—ćîß•ž–«,¸˛cďB ¦Ç|ĺF=X€$–!y)§•”Ů[YđŘŞżM+şëLŘş) `‹ĘŞ“ąÇ•/µľ5`›L{±ěĂü62˙ľ@Ý´™|zźÚ:ć÷—ůű}^÷eÚ^ٱ—f»·S÷.j qšţ¶îs»>gş?,ŰfűťÝX˘ŞŞ˙”ä?műu'WçčĐlęÜJrgÎ^‘çBĂýu~Ş$3&Cltu3É7sşO+±gîż}°µë—ˇUâ«.`™çر}·Ňďmrţ;?†€ĺLëtCš˙cIŢ;ů˝J=?Ú´W•äJ)塜ÎSµčçěV·–mű†Ž±–ŞŞŞ™ 2Đ€eä&…î´@>“1ŢË—m9MŻµę÷.[çů}7„u‚1|ŽU’Wç;ĘK oAźł‹Ě÷DÚĄWszľ“ÔW๻娮=±ĎďwśłÇÍ“ś6ę/¤ž4šĂÚ±m6ÄnOłÇ¨űR϶wĄ”3KËźŰ{ν¦°‡1P9ĺ(ÍŚám…yŇ;iANÓó—-?ßaŮmŃëwąuy> ]źł‹ěł˛ýVÎ6Ż§îUÉîÜJżëšďÎÝŻrÂA}‚8=xđ}qfŇóë©×i~î.żĎ>Öőń}˝ĎüăŤQ‹ečąďhŔnLÎ83ŰÁ\(µ‹ĐgÓ°hŃëLŞ.˝˛ÚümŐ˛}0Ô‰wMŔBź íŘs)Ă[gúaţÔ§€ĄOJę:ËĄ kضü\ęÉł§ÇľwRÓć=Ą”ż’Ĺs˙L{U9ŰèëíÖĚű5˝Î´žąŚíz ŔÄ\(Ĺ3s7µ fÚ„6]B  Y|fĽíw·îw<„ç]ů9{[v©Ú¦Űlx· ‡ ĘT wohaĹtľ8čę…$Żä´×»9ť¤7©‡µrjĚ'If{MĎMJ¶Ä/L~Nťo$yăp«3 :™™»‰™ĚmµÍতnt¬ssˇU™ůą­[˛¸§Úô}ć'cßĆűőŮ6ˉůł¸ËÎîn˛ÜĹśÎ3čÎß=Ţć±éŮűeËrjhźÇŰ9;Ůú»9{x˛ˇőŽ=( Đh2·ŐĎ:öNËaŤÉâ!Š™»aÁc›Ţ¦ Ż†Ü~lf^µŁ67A˙¶Bť}?kÇ_‹ţŃ[¸6´í|eń¦,dXăq9† úg†®ęĹł(¨YŐłgYO¸UaĐ:Ż·ÍžDCk8ďŰXË­?ĎŮ r~˛őľO˛=Öď­ °±™!¤C‰6 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Ŕ†,°lHŔ°! Ŕ†,°lHŔ°! Ŕ†,°lHŔ°! Ŕ†,°lHŔ°! Ŕ†,°lHŔ°! Ŕ†,°lHŔ°! Ŕ†,°lHŔ°! Ŕ†,°lHŔ°! Ŕ†,°lčŇŢóâĚR° ŔH=:óűĹĄKut€ĺý3ż˙ŃŢ ©3Šďlă… ŘP©ŞjżoXĘ]I~zr÷ĺ$·öşŔ]Ěé蚯VUőî6^tď Ŕ±1D`C€ X6$`Ř€`C€ X6$`Ř€`C€ X6$`Ř€`C€ X6$`Ř€`C€ X6$`Ř€`C€ X6$`Ř€`C€ X6ôRTÁäea{IEND®B`‚spaghetti-1.7.6/paper/paper.bib000066400000000000000000000173551463527460200164350ustar00rootroot00000000000000@article{pysal2007, author={Sergio Rey and Luc Anselin}, title={{PySAL: A Python Library of Spatial Analytical Methods}}, journal={The Review of Regional Studies}, year=2007, volume={37}, number={1}, pages={5-27}, keywords={Open Source; Software; Spatial}, url={https://rrs.scholasticahq.com/article/8285.pdf} } @article{pysal2015, title={Open {Geospatial} {Analytics} with {PySAL}}, author={Sergio Rey and Luc Anselin and Xun Li and Robert Pahle and Jason Laura and Wenwen Li and Julia Koschinsky}, journal={{ISPRS International Journal of Geo-Information}}, year={2015}, number={2}, pages={815--836}, volume={4}, keywords={open science}, doi={10.3390/ijgi4020815} } @article{gaboardi2020a, author={James D. Gaboardi and David C. Folch and Mark W. Horner}, title={{Connecting Points to Spatial Networks: Effects on Discrete Optimization Models}}, journal={Geographical Analysis}, year={2020}, volume={52}, issue={2}, pages={299--322}, doi={10.1111/gean.12211}, } @misc{gaboardi2018, author={James D. Gaboardi and Jay Laura and Sergio Rey and Levi John Wolf and David C. Folch and Wei Kang and Philip Stephens and Charles Schmidt}, month={oct}, year={2018}, title={pysal/spaghetti}, url= {https://github.com/pysal/spaghetti}, doi={10.5281/zenodo.1343650}, keywords={graph-theory,network-analysis,python,spatial-networks,topology} } @article{okabe2006a, author={Atsuyuki Okabe and Keiichi Okunuki and Shino Shiode}, doi={10.1111/j.0016-7363.2005.00674.x}, isbn={1538-4632}, issn={0016-7363}, journal={Geographical Analysis}, pages={57--66}, title={{SANET: A Toolbox for Spatial Analysis on a Network}}, volume={38}, year={2006} } @book{okabe2012, address={West Sussex, UK}, author={Atsuyuki Okabe and Kokichi Sugihara}, publisher={John Wiley {\&} Sons, Inc.}, title={{Spatial Analysis Along Networks}}, year={2012}, doi={10.1002/9781119967101} } @inproceedings{hagberg2008, address={Pasadena, CA USA}, author={Aric A. Hagberg and Daniel A. Schult and Pieter J. Swart}, booktitle={Proceedings of the 7th Python in Science Conference (SciPy 2008)}, editor={G{\"{a}}el Varoquaux and Travis Vaught and Jarrod Millman}, issn ={1540-9295}, pages={11--15}, title={{Exploring Network Structure, Dynamics, and Function using NetworkX}}, year={2008} } @article{boeing2017, author={Geoff Boeing}, doi={10.1016/j.compenvurbsys.2017.05.004}, issn={01989715}, journal={Computers, Environment and Urban Systems}, pages={126--139}, publisher={Elsevier Ltd}, title={{OSMnx: New Methods for Acquiring, Constructing, Analyzing, and Visualizing Complex Street Networks}}, volume={65}, year={2017} } @misc{russell2019, author={Tom Russell and Elco Koks}, title={{tomalrussell/snkit: v1.6.0}}, month=aug, year={2019}, publisher={Zenodo}, version={v1.6.0}, doi={10.5281/zenodo.3379659} } @misc{geopandas2021, author={Kelsey Jordahl and Joris Van den Bossche and Martin Fleischmann and James McBride and Jacob Wasserman and Jeffrey Gerard and Adrian Garcia Badaracco and Alan D. Snow and Jeff Tratner and Matthew Perry and Carson Farmer and Geir Arne Hjelle and Micah Cochran and Sean Gillies and Lucas Culbertson and Matt Bartos and Giacomo Caria and Nick Eubank and sangarshanan and Sergio Rey and maxalbert and Aleksey Bilogur and Brendan Ward and Christopher Ren and Dani Arribas-Bel and Flavin and Leah Wasser and Levi John Wolf and Martin Journois and abonte}, title={geopandas/geopandas: v0.9.0}, month=feb, year=2021, publisher={Zenodo}, version={v0.9.0}, doi={10.5281/zenodo.4569086}, url={https://doi.org/10.5281/zenodo.4569086} } @misc{reback2021pandas, author={Jeff Reback and Wes McKinney and jbrockmendel and Joris Van den Bossche and Tom Augspurger and Phillip Cloud and gfyoung and Simon Hawkins and Sinhrks and Matthew Roeschke and Adam Klein and Terji Petersen and Jeff Tratner and Chang She and William Ayd and Shahar Naveh and Marc Garcia and patrick and Jeremy Schendel and Andy Hayden and Daniel Saxton and Vytautas Jancauskas and Richard Shadrach and Marco Gorelli and Ali McMaster and Pietro Battiston and Skipper Seabold and Kaiqi Dong and chris-b1 and h-vetinari}, title={pandas-dev/pandas: Pandas 1.2.3}, month=mar, year=2021, publisher={Zenodo}, version={v1.2.3}, doi={10.5281/zenodo.4572994}, url={https://doi.org/10.5281/zenodo.4572994} } @inproceedings{ mckinney-proc-scipy-2010, author={{W}es {M}c{K}inney}, title={{D}ata {S}tructures for {S}tatistical {C}omputing in {P}ython}, booktitle={{P}roceedings of the 9th {P}ython in {S}cience {C}onference}, pages={56--61}, year={2010}, editor={{S}t\'efan van der {W}alt and {J}arrod {M}illman}, doi={10.25080/Majora-92bf1922-00a} } @misc{libpysal2020, author={Sergio Rey and Philip Stephens and Levi John Wolf and Charles Schmidt and jlaura and Taylor Oshan and Dani Arribas-Bel and James Gaboardi and David Folch and mhwang4 and Wei Kang and Nicholas Malizia and Pedro Amaral and Luc Anselin and Eli Knaap and Hu Shao and Marynia and Andrew Winslow and Conceptron and Jotham Apaloo and Martin Fleischmann and Andy Eschbacher and Stefanie Lumnitz and Siddharth S and Forest Gregg and Elliott Sales de Andrade and Bas Couwenberg and Josh Kalderimis and Hannes and Andy Reagan}, title={pysal/libpysal: v4.2.2}, month=feb, year=2020, publisher={Zenodo}, version={v4.2.2}, doi={10.5281/zenodo.1472807}, url={https://doi.org/10.5281/zenodo.1472807} } @article{Marshall2018, author={Stephen Marshall and Jorge Gil and Karl Kropf and Martin Tomko and Lucas Figueiredo}, doi={10.1007/s11067-018-9427-9}, issn={15729427}, journal={Networks and Spatial Economics}, keywords={Graph representation,Modelling,Street networks}, number={3}, pages={735--749}, title={{Street Network Studies: from Networks to Models and their Representations}}, volume={18}, year={2018} } @inproceedings{foti2012generalized, title={A generalized computational framework for accessibility: from the pedestrian to the metropolitan scale}, author={Fletcher Foti and Paul Waddell and Dennis Luxen}, booktitle={Proceedings of the 4th TRB Conference on Innovations in Travel Modeling. Transportation Research Board}, year={2012} } @inbook{osullivan_unwin2010.ch5, author={David O'Sullivan and David J. Unwin}, publisher={John Wiley \& Sons, Ltd}, isbn={9780470549094}, title={Point Pattern Analysis}, booktitle={Geographic Information Analysis}, chapter={5}, pages={121-156}, doi={10.1002/9780470549094.ch5}, year={2010}, keywords={point separation, standard deviation, observed VMR, estimation methods, computationally intensive}, abstract={Summary This chapter contains sections titled: Introduction Describing a Point Pattern Assessing Point Patterns Statistically Monte Carlo Testing Conclusions} } @article{splot:_Lumnitz2020, author={Stefanie Lumnitz and Dani Arribas-Bell and Renan X. Cortes and James D. Gaboardi and Verena Griess and Wei Kang and Taylor M. Oshan and Levi Wolf and Sergio Rey}, doi={10.21105/joss.01882}, journal={Journal of Open Source Software}, number={47}, pages={1--4}, title={splot - visual analytics for spatial statistics}, volume={5}, year={2020} } @misc{esda:_2019, author={Sergio Rey and Levi Wolf and Wei Kang and Phil Stephens and Jason Laura and Charles Schmidt and Dani Arribas-Bel and Stefanie Lumnitz and Juan Carlos Duque and David Folch and Luc Anselin and Nicholas Malizia and James Gaboardi and Filipe Fernandes and Mridul Seth and mhwang4 and mlyons-tcc}, title={{pysal/esda}}, month=jul, year={2019}, publisher={Zenodo}, version={v2.1.1}, doi={10.5281/zenodo.3265190} } @book{moran:_cliff81, address={London}, author={Andrew David Cliff and J. Keith Ord}, publisher={Pion}, title={Spatial Processes: Models and Applications}, year={1981} } spaghetti-1.7.6/paper/paper.md000066400000000000000000000304611463527460200162720ustar00rootroot00000000000000--- title: 'spaghetti: spatial network analysis in PySAL' tags: - Python - PySAL - spatial networks - network analysis authors: - name: James D. Gaboardi orcid: 0000-0002-4776-6826 affiliation: 1 - name: Sergio Rey orcid: 0000-0001-5857-9762 affiliation: 2 - name: Stefanie Lumnitz orcid: 0000-0002-7007-5812 affiliation: 3 affiliations: - name: Pennsylvania State University index: 1 - name: Center for Geospatial Sciences, University of California Riverside index: 2 - name: Directorate of Earth Observation Programs, ESRIN, European Space Agency index: 3 date: 2 April 2021 bibliography: paper.bib --- # Summary The role spatial networks, such as streets, play on the human experience cannot be overstated. All of our daily activities fall along, or in close proximity to, roads, bike paths, and subway systems to name a few. Therefore, when performing spatial analysis in many cases considering network space, as opposed to Euclidean space, allows for a more precise representation of daily human action and movement patterns. For example, people generally cannot get to work by driving in a straight line directly from their home, but move along paths within networks. To this end, `spaghetti` (**spa**tial **g**rap**h**s: n**et**works, **t**opology, & **i**nference), a sub-module embedded in the wider [PySAL](https://pysal.org) ecosystem, was developed to address network-centric research questions with a strong focus on spatial analysis [@pysal2007;@pysal2015;@gaboardi2018]. Through `spaghetti`, first, network objects can be created and analysed from collections of line data by various means including reading in a shapefile or passing in a `geopandas.GeoDataFrame` at which time the line data are assigned network topology. Second, `spaghetti` provides computational tools to support statistical analysis of so-called network-based events along many different types of previously loaded networks. Network based-events or near-network observations are events that happen along spatial networks in our daily lives, i.e., locations of trees along footpaths, biking accidents along roads or locations of coffee shops along streets. As with `spaghetti.Network` objects, `spaghetti.PointPattern` objects can be [created from](https://pysal.org/spaghetti/generated/spaghetti.PointPattern.html#spaghetti.PointPattern) shapefiles, `geopandas.GeoDataFrame` objects or single `libpysal.cg.Point `objects. Near-network observations can then be snapped to nearest network segments enabling the calculation of observation distance matrices. Third, these observation distance matrices can be used both within `spaghetti` to perform clustering analysis or serve as input for other network-centric problems (e.g., optimal routing), or within the wider PySAL ecosystem to perform exploratory spatial analysis with [`esda`](https://pysal.org/esda/). Finally, `spaghetti`’s network elements (vertices and arcs) can also be extracted as `geopandas.GeoDataFrame` objects for visualization and integrated into further spatial statistical analysis within PySAL (e.g., `esda`). # Related Work & Statement of Need The most well-known network analysis package within the Python scientific stack is [NetworkX](https://networkx.github.io) [@hagberg2008], which can be used for modelling any type of complex network (e.g., social, spatial, etc.). [OSMnx](https://osmnx.readthedocs.io/en/stable/) [@boeing2017] is built on top of NetworkX and queries [OpenStreetMap](https://openstreetmap.org) for modelling street networks with resultant network objects returned within a `geopandas.GeoDataFrame` [@geopandas2021]. Another package, [`pandana`](https://github.com/UDST/pandana) [@foti2012generalized], is built on top of `pandas` [@mckinney-proc-scipy-2010;@reback2021pandas] with a focus on shortest path calculation and accessibility measures. Within the realm of Python, the functionality provided by [`snkit`](https://github.com/tomalrussell/snkit) [@russell2019] is most comparable to `spaghetti`, though it's main purpose is the processing of raw line data into clean network objects. Outside of Python, [SANET](http://sanet.csis.u-tokyo.ac.jp) [@okabe2006a] is the most closely related project to `spaghetti`, however, it is not written in Python and provides a GUI plugin for GIS software such as QGIS. Moreover, SANET is not fully open source. While all the libraries above are important for network-based research, `spaghetti` was created and has evolved in line with the Python Spatial Analysis Library ecosystem for the specific purpose of utilizing the functionality of spatial weights in [`libpysal`](https://pysal.org/libpysal/) for generating network segment contiguity objects. # Current Functionality Considering the related projects in the [Related Work & Statement of Need section](# Related Work & Statement of Need) detailed above, `spaghetti` fills a niche for not only the processing of spatial network objects, but also post-processing analysis. In other words, this package can be used to study the network *itself* or provide the foundation for studying network-based phenomena, such as crimes along city streets, all within a fully open-source environment. Considering this, the primary purpose of `spaghetti` is creating network objects: collections of vertices and arcs, and their topological relationships. The creation of a network object is realized through the following general steps: 1. read in line data or create features (regular lattices) 1. generate the network representation 1. extract contiguity weights (if desired) as show in \autoref{fig:gridweights} 1. identify connected components (if desired) 1. extract graph representation of the network (if desired) After the creation of a base network object it can be manipulated, analyzed, and utilized as the input for subsequent modelling scenarios. The following are several such examples: * allocating (snapping) observation point patterns to the network (see \autoref{fig:pointsnapmoran}) * calculating all neighbor distance matrices * point type A to point type A (auto) * point type A to point type B (cross) * utilizing observation counts on network segments and network spatial weights within the [Moran’s *I*](https://pysal.org/spaghetti/generated/spaghetti.Network.html#spaghetti.Network.Moran) attribute to analyze global spatial autocorrelation [@moran:_cliff81;@esda:_2019] as seen in \autoref{fig:pointsnapmoran} * simulating point patterns that can be used within the [*K* function](https://pysal.org/spaghetti/generated/spaghetti.Network.html#spaghetti.Network.GlobalAutoK) attribute for cluster analysis [@osullivan_unwin2010.ch5;@okabe2012] * splitting the network into (nearly) uniform segments * extracting features as `geopandas.GeoDataFrame` objects: * network arcs, vertices and point patterns * largest/longest components * shortest paths * minimum/maximum spanning trees The following two demonstrations show several functionalities mentioned above, including feature creation, network instantiation, network allocation, and feature extraction, along with supplementary plots in \autoref{fig:gridweights} and \autoref{fig:pointsnapmoran}. ```python import spaghetti %matplotlib inline # generate network lattice = spaghetti.regular_lattice((0,0,3,3), 2, exterior=True) ntw = spaghetti.Network(in_data=lattice) # extract network elements vertices_df, arcs_df = spaghetti.element_as_gdf(ntw, vertices=True, arcs=True) # plot base_kws = {"figsize":(12, 12), "lw":5, "color":"k", "zorder":0} base = arcs_df.plot(**base_kws, alpha=.35) node_kws, edge_kws = {"s":100, "zorder":2}, {"zorder":1} w_kws = {"edge_kws":edge_kws, "node_kws":node_kws} ntw.w_network.plot(arcs_df, indexed_on="id", ax=base, **w_kws) vertices_df.plot(ax=base, fc="r", ec="k", markersize=50, zorder=2) ``` ![A 4x4 regular lattice with network arcs in gray and vertices in red. Connectivity is demonstrated with `libpysal` spatial weights, which are plotted over the network in black [@libpysal2020]. \label{fig:gridweights}](figs/spaghetti_network.png){ width=50% } ```python import spaghetti, libpysal, matplotlib # create a network from a line shapefile ntw = spaghetti.Network(in_data=libpysal.examples.get_path("streets.shp")) # associate point observations with the network pp_name = "schools" pp_shp = libpysal.examples.get_path("%s.shp" % pp_name) ntw.snapobservations(pp_shp, pp_name, attribute=True) # calculation global spatial autocorrelation (Moran's I) moran, yaxis = ntw.Moran(pp_name) # extract network elements & observations arcs_df = spaghetti.element_as_gdf(ntw, arcs=True) schools = spaghetti.element_as_gdf(ntw, pp_name=pp_name) schools_snapped = spaghetti.element_as_gdf(ntw, pp_name=pp_name, snapped=True) # plot base_kws = {"figsize":(7, 7), "lw":3, "color":"k", "zorder":0} base = arcs_df.plot(**base_kws, alpha=.35) schools.plot(ax=base, fc="b", ec="k", markersize=100, zorder=1, alpha=.5) schools_snapped.plot(ax=base, fc="g", ec="k", markersize=50, zorder=2) matplotlib.pyplot.title(f"Moran's $I$: {round(moran.I, 3)}", size="xx-large") ``` ![Demonstrating the creation of a network and point pattern from shapefiles, followed by spatial autocorrelation analysis. A shapefile of school locations (blue) is read in and the points are snapped to the nearest network segments (green). A Moran's *I* statistic of -0.026 indicates near complete spatial randomness, though slightly dispersed. \label{fig:pointsnapmoran}](figs/spaghetti_pointpattern_moran.png){ width=50% } The overview presented here provides a high-level summary of functionality. More detailed examples and applications can be found in the *Tutorials* section of the `spaghetti` [documentation](https://pysal.org/spaghetti/tutorials.html). # Planned Enhancements As with any software project, there are always plans for further improvements and additional functionality. Four such major enhancements are described here. The first addition will likely be network partitioning through use of voronoi diagrams generated in network space. Network-constrained voronoi diagrams can be utilized as tools for analysis in and of themselves and can also be input for further analysis, such as the voronoi extension of the Network *K* function [@okabe2012]. Second, the current algorithm for allocating observations to a network within `spaghetti` allows for points to be snapped to a single location along the nearest network segment. While this is ideal for concrete observations, such as individual crime incidents, multiple network connections for abstract network events, such as census tract centroids, may be more appropriate [@gaboardi2020a]. Third, the core functionality of `spaghetti` is nearly entirely written with pure Python data structures, which are excellent for code readability and initial development but generally suffer in terms of performance. There are currently several functions that can be utilized with an optional `geopandas` installation, however, further integration with the `pandas` stack has the potential to greatly improve performance. Finally, `spaghetti` developers will assess together with PySAL developers how to best support visualization and visual analysis targeted towards `spaghetti` network objects, implemented within visualization packages like [`splot`](https://splot.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest) or [`mapclassify`](https://pysal.org/mapclassify/) and exposed as high level plotting functionality in `spaghetti` [@splot:_Lumnitz2020]. # Concluding Remarks Network-constrained spatial analysis is an important facet of scientific inquiry, especially within the social and geographic sciences [@Marshall2018]. Being able to perform this type of spatial analysis with a well-documented and tested open-source software package further facilitates fully reproducible and open science. With these motivations and core values, the `spaghetti` developers and wider PySAL team look forward to creating and supporting research into the future. # Acknowledgements Firstly, we would like to thank all the contributors to, and users of, this package. We would also like to acknowledge Jay Laura, who was the original lead developer of this package (`pysal.network`) prior to the introduction of the PySAL 2.0 ecosystem. The development of this package was partially supported by the [Atlanta Research Data Center](https://atlantardc.wordpress.com) and National Science Foundation Award [#1825768](https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1825768). # References spaghetti-1.7.6/pyproject.toml000066400000000000000000000042221463527460200164420ustar00rootroot00000000000000[build-system] requires = ["setuptools>=61.0", "setuptools_scm[toml]>=6.2"] build-backend = "setuptools.build_meta" [tool.setuptools_scm] [project] name = "spaghetti" dynamic = ["version"] maintainers = [ {name = "James D. Gaboardi", email = "jgaboardi@gmail.com"}, ] license = {text = "BSD 3-Clause"} description = "Analysis of Network-constrained Spatial Data" keywords = ["spatial statistics", "networks", "graphs"] readme = "README.md" classifiers = [ "Programming Language :: Python :: 3", "License :: OSI Approved :: BSD License", "Operating System :: OS Independent", "Intended Audience :: Science/Research", "Topic :: Scientific/Engineering :: GIS", ] requires-python = ">=3.10" dependencies = [ "esda>=2.1", "geopandas>=0.12", "libpysal>=4.6", "numpy>=1.22", "pandas>=1.4,!=1.5.0", "rtree>=1.0", "scipy>=1.8", "shapely>=2.0.1", ] [project.urls] Home = "https://pysal.org/spaghetti/" Repository = "https://github.com/pysal/spaghetti" [project.optional-dependencies] dev = [ "ruff", "pre-commit", ] docs = [ "nbsphinx", "numpydoc", "sphinx", "sphinxcontrib-bibtex", "sphinx_bootstrap_theme", ] tests = [ "pytest", "pytest-cov", "pytest-doctestplus", "pytest-timeout", "pytest-xdist", "codecov", "coverage", "twine", "wheel", ] nb_pypi = [ "mip", "ortools", ] nb_conda = [ "matplotlib", "matplotlib-scalebar", "pulp", "seaborn", "splot", "watermark", ] [tool.setuptools.packages.find] include = [ "spaghetti", "spaghetti.*", ] [tool.ruff] line-length = 88 lint.select = ["E", "F", "W", "I", "UP", "N", "B", "A", "C4", "SIM", "ARG"] exclude = ["spaghetti/tests/*", "docs/*"] [tool.ruff.lint.per-file-ignores] "*__init__.py" = [ "F401", # imported but unused "F403", # star import; unable to detect undefined names ] [tool.coverage.run] source = ["./spaghetti"] [tool.coverage.report] exclude_lines = [ "if self.debug:", "pragma: no cover", "raise NotImplementedError", "except ModuleNotFoundError:", "except ImportError", ] ignore_errors = true omit = ["spaghetti/tests/*", "docs/conf.py"] spaghetti-1.7.6/spaghetti/000077500000000000000000000000001463527460200155165ustar00rootroot00000000000000spaghetti-1.7.6/spaghetti/__init__.py000066400000000000000000000006311463527460200176270ustar00rootroot00000000000000""" # `spaghetti` --- Spatial Graphs: Networks, Topology, & Inference """ import contextlib from importlib.metadata import PackageNotFoundError, version from .network import ( Network, PointPattern, SimulatedPointPattern, element_as_gdf, extract_component, regular_lattice, spanning_tree, ) with contextlib.suppress(PackageNotFoundError): __version__ = version("spaghetti") spaghetti-1.7.6/spaghetti/analysis.py000066400000000000000000000134261463527460200177210ustar00rootroot00000000000000import numpy class FuncBase: """Base object for performing network analysis on a ``spaghetti.Network`` object. Parameters ---------- ntw : spaghetti.Network A spaghetti network object. pointpattern : spaghetti.network.PointPattern A spaghetti point pattern object. nsteps : int The number of steps at which the count of the nearest neighbors is computed. Default is 10. permutations : int The number of permutations to perform. Default is 99. threshold : float The level at which significance is computed. (0.5 would be 97.5% and 2.5%). Default is 0.5. distribution : str The distribution from which random points are sampled. Currently, the only supported distribution is uniform. upperbound : float The upper bound at which the `K`-function is computed. Defaults to the maximum observed nearest neighbor distance. Attributes ---------- sim : numpy.ndarray A simulated distance matrix. npts : int The number of points (``pointpattern.npoints``). xaxis : numpy.ndarray The observed x-axis of values. observed : numpy.ndarray The observed y-axis of values. """ def __init__( self, ntw, pointpattern, nsteps=10, permutations=99, threshold=0.5, distribution="uniform", upperbound=None, ): # set initial class attributes self.ntw = ntw self.pointpattern = pointpattern self.nsteps = nsteps self.permutations = permutations self.threshold = threshold # set and validate the distribution self.distribution = distribution.lower() self.validatedistribution() # create an empty array to store the simulated points self.sim = numpy.empty((permutations, nsteps)) self.pts = self.pointpattern self.npts = self.pts.npoints # set the upper bounds self.upperbound = upperbound # compute the statistic K self.computeobserved() self.computepermutations() # compute the envelope vectors self.computeenvelope() def validatedistribution(self): """Ensure the statistical distribution is supported.""" valid_distributions = ["uniform"] if self.distribution not in valid_distributions: msg = f"{self.distribution} distribution not currently supported." raise RuntimeError(msg) def computeenvelope(self): """Compute upper and lower bounds of envelope.""" upper = 1.0 - self.threshold / 2.0 lower = self.threshold / 2.0 self.upperenvelope = numpy.nanmax(self.sim, axis=0) * upper self.lowerenvelope = numpy.nanmin(self.sim, axis=0) * lower def setbounds(self, distances): """Set the upper bound.""" if self.upperbound is None: self.upperbound = numpy.nanmax(distances) class GlobalAutoK(FuncBase): """See full description in ``network.Network.GlobalAutoK()``. Attributes ---------- lam : float The ``lambda`` value; representing intensity. """ def computeobserved(self): """Compute the K function of observed points.""" # pairwise distances distances = self.ntw.allneighbordistances(self.pointpattern) distances = upper_triangle_as_vector(distances) self.setbounds(distances) # set the intensity (lambda) self.lam = self.npts / sum(self.ntw.arc_lengths.values()) # compute a Global Auto K-Function observedx, observedy = global_auto_k( self.npts, distances, self.upperbound, self.lam, self.nsteps ) # set observed values self.observed = observedy self.xaxis = observedx def computepermutations(self): """Compute the K function on permutations (Monte Carlo simulation).""" # for each round of permutations for p in range(self.permutations): # simulate a point pattern sim = self.ntw.simulate_observations( self.npts, distribution=self.distribution ) # distances distances = self.ntw.allneighbordistances(sim) distances = upper_triangle_as_vector(distances) # compute a Global Auto K-Function simx, simy = global_auto_k( self.npts, distances, self.upperbound, self.lam, self.nsteps ) # label the permutation self.sim[p] = simy def upper_triangle_as_vector(matrix): """Return the upper triangle of a symmetric matrix without the diagonal.""" return matrix[numpy.triu_indices_from(matrix, k=1)] def global_auto_k(n_obs, dists, upperbound, intensity, nsteps): """Compute a `K`-function. Parameters ---------- n_obs : int The number of observations. See ``self.npts``. dists : numpy.ndarray A vector (the upper triangle of a symmetric matrix) of pairwise distances. upperbound : int or float The end value of the sequence. intensity : float lambda value nsteps : int The number of distance bands. Must be non-negative. Returns ------- x : numpy.ndarray The x-axis of values. y : numpy.ndarray The y-axis of values. """ # create interval for x-axis x = numpy.linspace(0, upperbound, num=nsteps).reshape(-1, 1) # "iterate" over the x-axis interval, slice out and count neighbors within # each step radius, and multiply x2 to account for the lower triangle y = (dists < x).sum(axis=1) * 2.0 # finalize the K computation for the denominator if the y-axis vector y /= n_obs * intensity # reset the shape of the x-axis x = x.squeeze() return x, y spaghetti-1.7.6/spaghetti/network.py000066400000000000000000003666061463527460200176020ustar00rootroot00000000000000# ruff: noqa: B009 import contextlib import copy import os import pickle import warnings from collections import OrderedDict, defaultdict from itertools import islice import esda import numpy from libpysal import cg, weights from . import util from .analysis import GlobalAutoK try: from libpysal import open as _open except ImportError: import libpysal _open = libpysal.io.open __all__ = ["Network", "PointPattern", "GlobalAutoK"] SAME_SEGMENT = (-0.1, -0.1) dep_msg = ( "The next major release of pysal/spaghetti (2.0.0) will " "drop support for all ``libpysal.cg`` geometries. This change " "is a first step in refactoring ``spaghetti`` that is " "expected to result in dramatically reduced runtimes for " "network instantiation and operations. Users currently " "requiring network and point pattern input as ``libpysal.cg`` " "geometries should prepare for this simply by converting " "to ``shapely`` geometries." ) warnings.warn(dep_msg, FutureWarning, stacklevel=1) class Network: """Spatially-constrained network representation and analytical functionality. Naming conventions are as follows, (1) arcs and vertices for the full network object, and (2) edges and nodes for the simplified graph-theoretic object. The term 'link' is used to refer to a network arc or a graph edge. Parameters ---------- in_data : {str, iterable, libpysal.cg.Chain, geopandas.GeoDataFrame} The input geographic data. Either (1) a path to a shapefile (str); (2) an iterable containing ``libpysal.cg.Chain`` objects; (3) a single ``libpysal.cg.Chain``; or (4) a ``geopandas.GeoDataFrame``. vertex_sig : int Round the x and y coordinates of all vertices to ``vertex_sig`` significant digits (combined significant digits on the left and right of the decimal place). Default is 11. Set to ``None`` for no rounding. unique_arcs : bool If ``True`` (default), keep only unique arcs (i.e., prune out any duplicated arcs). If ``False`` keep all segments. extractgraph : bool If ``True``, extract a graph-theoretic object with no degree 2 nodes. Default is ``True``. w_components : bool Set to ``False`` to not record connected components from a ``libpysal.weights.W`` object. Default is ``True``. weightings : {dict, bool} If dict, lists of weightings for each arc. If bool, ``True`` flags ``self.arc_lengths`` as the weightings, ``False`` sets no weightings. Default is ``False``. weights_kws : dict Keyword arguments for ``libpysal.weights.W``. Default is ``dict()``. vertex_atol : {int, None} Precision for vertex absolute tolerance. Round vertex coordinates to ``vertex_atol`` decimal places. Default is ``None``. **ONLY** change the default when there are known issues with digitization. Attributes ---------- adjacencylist : list List of lists storing vertex adjacency. vertex_coords : dict Keys are vertex IDs and values are :math:`(x,y)` coordinates of the vertices. vertex_list : list List of vertex IDs. vertices : dict Keys are tuples of vertex coords and values are the vertex ID. arcs : list List of arcs, where each arc is a sorted tuple of vertex IDs. arc_lengths : dict Keys are tuples of sorted vertex IDs representing an arc and values are the length. pointpatterns : dict Keys are a string name of the pattern and values are ``PointPattern`` class instances. distance_matrix : numpy.ndarray All network vertices (non-observations) distance matrix. Distances between vertices in disparate components are recorded as ``inf`` by default. network_trees : dict Keys are the vertex IDs (``int``). Values are dictionaries with the keys being the IDs of the destination vertex and values being lists of vertices along the shortest path. If the destination vertex is a) the origin or b) unreachable (disparate component) it is listed as itself being the neighbor. edges : list Tuples of graph edge IDs. edge_lengths : dict Keys are the graph edge IDs (``tuple``). Values are the graph edge length (``float``). non_articulation_points : list All vertices with degree 2 that are not in an isolated island ring (loop) component. w_network : libpysal.weights.W Weights object created from the network arcs. network_n_components : int Count of connected components in the network. network_fully_connected : bool ``True`` if the network representation is a single connected component, otherwise ``False``. network_component_labels : numpy.ndarray Component labels for network arcs. network_component2arc : dict Lookup in the form {int: list} for arcs comprising network connected components keyed by component labels with arcs in a list as values. network_component_lengths : dict Length of each network component (keyed by component label). network_longest_component : int The ID of the longest component in the network. This is not necessarily equal to ``network_largest_component``. network_component_vertices : dict Lookup in the form {int: list} for vertices comprising network connected components keyed by component labels with vertices in a list as values. network_component_vertex_count : dict The number of vertices in each network component (keyed by component label). network_largest_component : int The ID of the largest component in the network. Within ``spaghetti`` the largest component is the one with the most vertices. This is not necessarily equal to ``network_longest_component``. network_component_is_ring : dict Lookup in the form {int: bool} keyed by component labels with values as ``True`` if the component is a closed ring, otherwise ``False``. w_graph : libpysal.weights.W Weights object created from the graph edges. graph_n_components : int Count of connected components in the network. graph_fully_connected : bool ``True`` if the graph representation is a single connected component, otherwise ``False``. graph_component_labels : numpy.ndarray Component labels for graph edges. graph_component2edge : dict Lookup in the form {int: list} for edges comprising graph connected components keyed by component labels with edges in a list as values. graph_component_lengths : dict Length of each graph component (keyed by component label). graph_longest_component : int The ID of the longest component in the graph. This is not necessarily equal to ``graph_largest_component``. graph_component_vertices : dict Lookup in the form {int: list} for vertices comprising graph connected components keyed by component labels with vertices in a list as values. graph_component_vertex_count : dict The number of vertices in each graph component (keyed by component label). graph_largest_component : int The ID of the largest component in the graph. Within ``spaghetti`` the largest component is the one with the most vertices. This is not necessarily equal to ``graph_longest_component``. graph_component_is_ring : dict Lookup in the form {int: bool} keyed by component labels with values as ``True`` if the component is a closed ring, otherwise ``False``. Notes ----- **Important**: The core procedure for generating network representations is performed within the ``_extractnetwork()`` method. Here it is important to note that a ``spaghetti.Network`` instance is built up from the individual, constituent euclidean units of each line segment object. Therefore, the resulting network structure will generally have (1) more vertices and links than may expected, and, (2) many degree-2 vertices, which differs from a truly graph-theoretic object. This is demonstrated in the `Caveats Tutorial `_. See :cite:`Cliff1981`, :cite:`Tansel1983a`, :cite:`AhujaRavindraK`, :cite:`Labbe1995`, :cite:`Kuby2009`, :cite:`Barthelemy2011`, :cite:`daskin2013`, :cite:`Okabe2012`, :cite:`Ducruet2014`, :cite:`Weber2016`, for more in-depth discussion on spatial networks, graph theory, and location along networks. For related network-centric software see `Snkit `_ :cite:`tom_russell_2019_3379659`, `SANET `_ :cite:`Okabe2006a`, `NetworkX `_ :cite:`Hagberg2008`, `Pandana `_ :cite:`Foti2012`, and `OSMnx `_ :cite:`Boeing2017`. Examples -------- Create an instance of a network. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> streets_file = examples.get_path("streets.shp") >>> ntw = spaghetti.Network(in_data=streets_file) Fetch the number connected components in the network. >>> ntw.network_n_components 1 Unique component labels in the network. >>> import numpy >>> list(numpy.unique(ntw.network_component_labels)) [np.int32(0)] Show whether each component of the network is an isolated ring (or not). >>> ntw.network_component_is_ring {np.int32(0): False} Show how many network arcs are associated with the component. >>> arcs = len(ntw.network_component2arc[ntw.network_component_labels[0]]) >>> arcs 303 Do the same as above, but for the graph-theoretic representation of the network object. >>> ntw.graph_n_components 1 >>> list(numpy.unique(ntw.graph_component_labels)) [np.int32(0)] >>> ntw.graph_component_is_ring {np.int32(0): False} >>> edges = len(ntw.graph_component2edge[ntw.graph_component_labels[0]]) >>> edges 179 The number of arcs in the network is always greater than or equal to the number of edges in the graph-theoretic representation. >>> arcs >= edges True Snap point observations to the network with attribute information. >>> crimes_file = examples.get_path("crimes.shp") >>> ntw.snapobservations(crimes_file, "crimes", attribute=True) And without attribute information. >>> schools_file = examples.get_path("schools.shp") >>> ntw.snapobservations(schools_file, "schools", attribute=False) Show the point patterns associated with the network. >>> ntw.pointpatterns.keys() dict_keys(['crimes', 'schools']) """ def __init__( self, in_data=None, vertex_sig=11, unique_arcs=True, extractgraph=True, w_components=True, weightings=False, weights_kws=dict(), # noqa: B006, C408 vertex_atol=None, ): # do this when creating a clean network instance from a # shapefile or a geopandas.GeoDataFrame, otherwise a shell # network instance is created (see `split_arcs()` method) if in_data is not None: # set parameters as attributes self.in_data = in_data self.vertex_sig = vertex_sig self.vertex_atol = vertex_atol self.unique_arcs = unique_arcs self.adjacencylist = defaultdict(list) self.vertices = {} # initialize network arcs and arc_lengths self.arcs = [] self.arc_lengths = {} # initialize pointpatterns self.pointpatterns = {} # spatial representation of the network self._extractnetwork() self.arcs = sorted(self.arcs) self.vertex_coords = {v: k for k, v in self.vertices.items()} # extract connected components if w_components: as_graph = False network_weightings = False if weightings: # set network arc weights to length if weights are # desired, but no other input in given weightings = self.arc_lengths network_weightings = True # extract contiguity weights from libpysal self.w_network = self.contiguityweights( graph=as_graph, weightings=weightings, weights_kws=weights_kws, ) # identify connected components from the `w_network` self.identify_components(self.w_network, graph=as_graph) # extract the graph -- repeat similar as above # for extracting the network if extractgraph: self.extractgraph() if w_components: as_graph = True if network_weightings: weightings = self.edge_lengths self.w_graph = self.contiguityweights( graph=as_graph, weightings=weightings, weights_kws=weights_kws, ) self.identify_components(self.w_graph, graph=as_graph) # sorted list of vertex IDs self.vertex_list = sorted(self.vertices.values()) def _round_sig(self, v): """Used internally to round the vertex to a set number of significant digits. If ``sig`` is set to 4, then the following are some possible results for a coordinate are as follows. (1) 0.0xxxx, (2) 0.xxxx, (3) x.xxx, (4) xx.xx, (5) xxx.x, (6) xxxx.0, (7) xxxx0.0 Parameters ---------- v : tuple Coordinate (x,y) of the vertex. """ # set the number of significant digits sig = self.vertex_sig # simply return vertex (x,y) coordinates if sig is None: return v # for each coordinate in a coordinate pair # if the coordinate location is (0.0) simply return zero # else -- (1) take the absolute value of `val`; (2) take the # base 10 log for [1]; (3) take the floor of [2]; (4) convert # [3] into a negative integer; (5) add `sig - 1` to [4]; # (6) round `val` by [5] out_v = [ val if val == 0 else round(val, -int(numpy.floor(numpy.log10(numpy.fabs(val)))) + (sig - 1)) for val in v ] if self.vertex_atol: out_v = [round(v, self.vertex_atol) for v in out_v] return tuple(out_v) def identify_components(self, w, graph=False): """Identify connected component information from a ``libpysal.weights.W`` object Parameters ---------- w : libpysal.weights.W Weights object created from the network segments (either raw or graph-theoretic). graph : bool Flag for a raw network (``False``) or graph-theoretic network (``True``). Default is ``False``. """ # flag network (arcs) or graph (edges) if graph: links = self.edges obj_type = "graph_" else: links = self.arcs obj_type = "network_" # connected component count and labels n_components = w.n_components component_labels = w.component_labels # is the network a single, fully-connected component? fully_connected = bool(n_components == 1) # link to component lookup link2component = dict(zip(links, component_labels, strict=True)) # component ID lookups: links, lengths, vertices, vertex counts component2link = {} component_lengths = {} component_vertices = {} component_vertex_count = {} cp_labs_ = set(w.component_labels) l2c_ = link2component.items() for cpl in cp_labs_: component2link[cpl] = sorted([k for k, v in l2c_ if v == cpl]) c2l_ = component2link[cpl] arclens_ = self.arc_lengths.items() component_lengths[cpl] = sum([v for k, v in arclens_ if k in c2l_]) component_vertices[cpl] = {v for link in c2l_ for v in link} component_vertex_count[cpl] = len(component_vertices[cpl]) # longest and largest components longest_component = max(component_lengths, key=component_lengths.get) largest_component = max(component_vertex_count, key=component_vertex_count.get) # component to ring lookup component_is_ring = {} adj_ = self.adjacencylist.items() for comp, verts in component_vertices.items(): component_is_ring[comp] = False _2neighs = [len(neighs) == 2 for v, neighs in adj_ if v in verts] if all(_2neighs): component_is_ring[comp] = True # attribute label name depends on object type c2l_attr_name = "component2edge" if graph else "component2arc" # set all new variables into list extracted_attrs = [ ["fully_connected", fully_connected], ["n_components", n_components], ["component_labels", component_labels], [c2l_attr_name, component2link], ["component_lengths", component_lengths], ["component_vertices", component_vertices], ["component_vertex_count", component_vertex_count], ["longest_component", longest_component], ["largest_component", largest_component], ["component_is_ring", component_is_ring], ] # iterate over list and set attribute with # either "network" or "graph" extension for attr_str, attr in extracted_attrs: setattr(self, obj_type + attr_str, attr) def _extractnetwork(self): """Used internally to extract a network.""" # initialize vertex count vertex_count = 0 # determine input network data type in_dtype = str(type(self.in_data)).split("'")[1] is_libpysal_chains = False supported_iterables = ["list", "tuple", "numpy.ndarray"] # type error message msg = "'{}' not supported for network instantiation." # set appropriate geometries if in_dtype == "str": shps = _open(self.in_data) elif in_dtype in supported_iterables: shps = self.in_data shp_type = str(type(shps[0])).split("'")[1] if shp_type == "libpysal.cg.shapes.Chain": is_libpysal_chains = True else: raise TypeError(msg.format(shp_type)) elif in_dtype == "libpysal.cg.shapes.Chain": shps = [self.in_data] is_libpysal_chains = True elif in_dtype == "geopandas.geodataframe.GeoDataFrame": shps = self.in_data.geometry else: raise TypeError(msg.format(in_dtype)) # iterate over each record of the network lines for shp in shps: # if the segments are native pysal geometries if is_libpysal_chains: vertices = shp.vertices else: # fetch all vertices between euclidean segments # in the line record -- these vertices are # coordinates in an (x, y) tuple. vertices = weights._contW_lists._get_verts(shp) # iterate over each vertex (v) for i, v in enumerate(vertices[:-1]): # -- For vertex 1 # adjust precision -- this was originally # implemented to handle high-precision # network network vertices v = self._round_sig(v) # when the vertex already exists in lookup # set it as the current `vid` try: vid = self.vertices[v] # when the vertex is not present in the lookup # add it and adjust vertex count except KeyError: self.vertices[v] = vid = vertex_count vertex_count += 1 # -- For vertex 2 # repeat the steps above for vertex 1 v2 = self._round_sig(vertices[i + 1]) try: nvid = self.vertices[v2] except KeyError: self.vertices[v2] = nvid = vertex_count vertex_count += 1 # records vertex 1 and vertex 2 adjacency self.adjacencylist[vid].append(nvid) self.adjacencylist[nvid].append(vid) # Sort the edges so that mono-directional # keys can be stored. arc_vertices = sorted([vid, nvid]) arc = tuple(arc_vertices) # record the euclidean arc within the network self.arcs.append(arc) # record length length = util.compute_length(v, vertices[i + 1]) self.arc_lengths[arc] = length if self.unique_arcs: # Remove duplicate edges and duplicate adjacent nodes. self.arcs = list(set(self.arcs)) for k, v in self.adjacencylist.items(): self.adjacencylist[k] = list(set(v)) def extractgraph(self): """Using the existing network representation, create a graph-theoretic representation by removing all vertices with a neighbor incidence of two (non-articulation points). That is, we assume these vertices are bridges between vertices with higher or lower incidence. """ # initialize edges and edge_lengths self.edges = [] self.edge_lengths = {} # find all vertices with degree 2 that are not in an isolated # island ring (loop) component. These are non-articulation # points on the graph representation non_articulation_points = self._yield_napts() # retain non_articulation_points as an attribute self.non_articulation_points = list(non_articulation_points) # start with a copy of the spatial representation and # iteratively remove edges deemed to be segments self.edges = copy.deepcopy(self.arcs) self.edge_lengths = copy.deepcopy(self.arc_lengths) # mapping all the 'network arcs' contained within a single # 'graph represented' edge self.arcs_to_edges = {} # build up bridges "rooted" on the initial # non-articulation points bridge_roots = [] # iterate over all vertices that are not contained within # isolated loops that have a degree of 2 for s in non_articulation_points: # initialize bridge with an articulation point bridge = [s] # fetch all vertices adjacent to point `s` # that are also degree 2 neighbors = self._yieldneighbor(s, non_articulation_points, bridge) while neighbors: # extract the current node in `neighbors` cnode = neighbors.pop() # remove it from `non_articulation_points` non_articulation_points.remove(cnode) # add it to bridge bridge.append(cnode) # fetch neighbors for the current node newneighbors = self._yieldneighbor( cnode, non_articulation_points, bridge ) # add the new neighbors back into `neighbors` neighbors += newneighbors # once all potential neighbors are exhausted add the # current bridge of non-articulation points to the # list of rooted bridges bridge_roots.append(bridge) # iterate over the list of newly created rooted bridges for bridge in bridge_roots: # if the vertex is only one non-articulation # point in the bridge if len(bridge) == 1: # that the singular element of the bridge n = self.adjacencylist[bridge[0]] # and create a new graph edge from it new_edge = tuple(sorted([n[0], n[1]])) # identify the arcs to be removed e1 = tuple(sorted([bridge[0], n[0]])) e2 = tuple(sorted([bridge[0], n[1]])) # remove the network arcs (spatial) from the # graph-theoretic representation self.edges.remove(e1) self.edges.remove(e2) # remove the former network arc lengths from the # graph edge lengths lookup length_e1 = self.edge_lengths[e1] length_e2 = self.edge_lengths[e2] self.edge_lengths.pop(e1, None) self.edge_lengths.pop(e2, None) # and add the new edge length in their place self.edge_lengths[new_edge] = length_e1 + length_e2 # update the pointers self.arcs_to_edges[e1] = new_edge self.arcs_to_edges[e2] = new_edge # if there are more than one vertices in the bridge else: cumulative_length = 0 start_end = {} # initialize a redundant set of bridge edges redundant = set() # iterate over the current bridge for b in bridge: # iterate over each node in the bridge for n in self.adjacencylist[b]: # start the bridge with this node if n not in bridge: start_end[b] = n # or create a redundant edge with the current # node and `b` else: redundant.add(tuple(sorted([b, n]))) # initialize a new graph edge new_edge = tuple(sorted(start_end.values())) # add start_end redundant edge for k, v in start_end.items(): redundant.add(tuple(sorted([k, v]))) # remove all redundant network arcs while # adjusting the graph edge lengths lookup # and the edges_to_arcs lookup for r in redundant: self.edges.remove(r) cumulative_length += self.edge_lengths[r] self.edge_lengths.pop(r, None) self.arcs_to_edges[r] = new_edge # finally, add the new cumulative edge length self.edge_lengths[new_edge] = cumulative_length # add the updated graph edge self.edges.append(new_edge) # converted the graph edges into a sorted set to prune out # duplicate graph edges created during simplification self.edges = sorted(set(self.edges)) def _yield_napts(self): """Find all nodes with degree 2 that are not in an isolated island ring (loop) component. These are non-articulation points on the graph representation. Returns ------- napts : list Non-articulation points on a graph representation. """ # non-articulation points napts = set() # network vertices remaining to evaluate unvisted = set(self.vertices.values()) while unvisted: # iterate over each component for component_id, ring in self.network_component_is_ring.items(): # evaluate for non-articulation points napts, unvisted = self._evaluate_napts( napts, unvisted, component_id, ring ) # convert set of non-articulation points into list napts = list(napts) return napts def _evaluate_napts(self, napts, unvisited, component_id, ring): """Evaluate one connected component in a network for non-articulation points (``napts``) and return an updated set of ``napts`` and unvisted vertices. Parameters ---------- napts : set Non-articulation points (``napts``) in the network. The ``napts`` here do not include those within an isolated loop island. unvisited : set Vertices left to evaluate in the network. component_id : int ID for the network connected component for the current iteration of the algorithm. ring : bool Network component is isolated island loop ``True`` or not ``False``. Returns ------- napts : set Updated ``napts`` object. unvisited : set Updated ``napts`` object. """ # iterate over each `edge` of the `component` for component in self.network_component2arc[component_id]: # each `component` has two vertices for vertex in component: # if `component` is not an isolated island # and `vertex` has exactly 2 neighbors, # add `vertex` to `napts` if not ring and len(self.adjacencylist[vertex]) == 2: napts.add(vertex) # remove `vertex` from `unvisited` if # it is still in the set else move along to # the next iteration with contextlib.suppress(KeyError): unvisited.remove(vertex) return napts, unvisited def _yieldneighbor(self, vtx, arc_vertices, bridge): """Used internally, this method traverses a bridge arc to find the source and destination nodes. Parameters ---------- vtx : int The vertex ID. arc_vertices : list All non-articulation points (``napts``) in the network. These are referred to as degree-2 vertices. bridge : list Inital bridge list containing only ``vtx``. Returns ------- nodes : list Vertices to keep (articulation points). These elements are referred to as nodes. """ # instantiate empty lis to fill with network articulation # points (nodes with a degree of 1 [endpoints] or greater # than 2 [intersections]) nodes = [] # get all nodes adjacent to `vtx` that are not in the # set of 'bridge' vertices for i in self.adjacencylist[vtx]: if i in arc_vertices and i not in bridge: nodes.append(i) return nodes def contiguityweights( self, graph=True, weightings=None, from_split=False, weights_kws=dict(), # noqa: B006, C408 ): """Create a contiguity-based ``libpysal.weights.W`` object. Parameters ---------- graph : bool Controls whether the ``libpysal.weights.W`` is generated using the spatial representation (``False``) or the graph representation (``True``). Default is ``True``. weightings : {dict, None} Dictionary of lists of weightings for each arc/edge. Default is ``None``. from_split : bool Flag for whether the method is being called from within ``split_arcs()`` (``True``) or not (``False``). Default is ``False``. weights_kws : dict Keyword arguments for ``libpysal.weights.W``. Default is ``dict()``. Returns ------- W : libpysal.weights.W A ``W`` representing the binary adjacency of the network. See also -------- libpysal.weights.W Examples -------- Instantiate a network. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> import numpy >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) Snap point observations to the network with attribute information. >>> ntw.snapobservations( ... examples.get_path("crimes.shp"), "crimes", attribute=True ... ) Find counts per network arc. >>> counts = ntw.count_per_link( ... ntw.pointpatterns["crimes"].obs_to_arc, graph=False ... ) >>> counts[(50, 165)] 4 Create a contiguity-based ``W`` object. >>> w = ntw.contiguityweights(graph=False) >>> w.n, w.n_components (303, 1) Notes ----- See :cite:`pysal2007` for more details. """ # instantiate OrderedDict to record network link # adjacency which will be keyed by the link ID (a tuple) # with values being lists of tuples (contiguous links) neighbors = OrderedDict() # flag network (arcs) or graph (edges) links = self.edges if graph else self.arcs # if weightings are desired instantiate a dictionary # other ignore weightings _weights = {} if weightings else None # iterate over all links until all possibilities # for network link adjacency are exhausted working = True while working: # for each network link (1) for key in links: # instantiate a slot in the OrderedDict neighbors[key] = [] if weightings: _weights[key] = [] # for each network link (2) for neigh in links: # skip if comparing link to itself if key == neigh: continue # if link(1) and link(2) share any vertex # update neighbors adjacency if ( key[0] == neigh[0] or key[0] == neigh[1] or key[1] == neigh[0] or key[1] == neigh[1] ): neighbors[key].append(neigh) # and add weights if desired if weightings: _weights[key].append(weightings[neigh]) # break condition # -- everything is sorted, so we know when we have # stepped beyond a possible neighbor if key[1] > neigh[1]: working = False if len(links) == 1 or from_split: working = False # call libpysal for `W` instance weights_kws["weights"] = _weights w = weights.W(neighbors, **weights_kws) return w def distancebandweights( self, threshold, n_processes=1, gen_tree=False, weights_kws=dict(), # noqa: B006, C408 ): """Create distance-based weights. Parameters ---------- threshold : float Distance threshold value. n_processes : {int, str} Specify the number of cores to utilize. Default is 1 core. Use ``"all"`` to request all available cores. Specify the exact number of cores with an integer. gen_tree : bool Rebuild shortest path with ``True``, or skip with ``False``. Default is ``False``. weights_kws : dict Keyword arguments for ``libpysal.weights.W``. Default is ``dict()``. Returns ------- w : libpysal.weights.W A ``W`` object representing the binary adjacency of the network. Notes ----- See :cite:`AnselinRey2014` and :cite:`rey_open_2015` for more details regarding spatial weights. See also -------- libpysal.weights.W Examples -------- Instantiate an instance of a network. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> import warnings >>> streets_file = examples.get_path("streets.shp") >>> ntw = spaghetti.Network(in_data=streets_file) Create a contiguity-based ``W`` object based on network distance, ``500`` US feet in this case. >>> w = ntw.distancebandweights( ... threshold=500, weights_kws=dict(silence_warnings=True) ... ) Show the number of units in the ``W`` object. >>> w.n 230 There are 7 components in the ``W`` object. >>> w.n_components 7 There are ``8`` units with ``3`` neighbors in the ``W`` object. >>> w.histogram[-1] (np.int64(8), np.int64(3)) """ # if the a vertex-to-vertex network distance matrix is # not present in the `network.Network` object; calculate # one at this point if not hasattr(self, "distance_matrix"): self.full_distance_matrix(n_processes, gen_tree=gen_tree) # identify all network vertices which are within the # `threshold` parameter neighbor_query = numpy.where(self.distance_matrix < threshold) # create an instance for recording neighbors which # inserts a new key if not present in object neighbors = defaultdict(list) # iterate over neighbors within the `threshold` # and record all network vertices as neighbors # if the vertex is not being compared to itself for i, n in enumerate(neighbor_query[0]): neigh = neighbor_query[1][i] if n != neigh: neighbors[n].append(neigh) # call libpysal for `W` instance w = weights.W(neighbors, **weights_kws) return w def snapobservations(self, in_data, name, idvariable=None, attribute=False): """Snap a point pattern shapefile to a network object. The point pattern is stored in the ``network.pointpattern`` attribute of the network object. Parameters ---------- in_data : {geopandas.GeoDataFrame, str} The input geographic data. Either (1) a path to a shapefile (str); or (2) a ``geopandas.GeoDataFrame``. name : str Name to be assigned to the point dataset. idvariable : str Column name to be used as the ID variable. attribute : bool Defines whether attributes should be extracted. ``True`` for attribute extraction. ``False`` for no attribute extraction. Default is ``False``. Notes ----- See :cite:`doi:10.1111/gean.12211` for a detailed discussion on the modeling consequences of snapping points to spatial networks. Examples -------- Instantiate a network. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> streets_file = examples.get_path("streets.shp") >>> ntw = spaghetti.Network(in_data=streets_file) Snap observations to the network. >>> pt_str = "crimes" >>> in_data = examples.get_path(pt_str+".shp") >>> ntw.snapobservations(in_data, pt_str, attribute=True) Isolate the number of points in the dataset. >>> ntw.pointpatterns[pt_str].npoints 287 """ # create attribute of `pointpattern` but instantiating a # `network.PointPattern` class self.pointpatterns[name] = PointPattern( in_data=in_data, idvariable=idvariable, attribute=attribute ) # allocate the point observations to the nework self._snap_to_link(self.pointpatterns[name]) def compute_distance_to_vertices(self, x, y, arc): """Given an observation on a network arc, return the distance to the two vertices that bound that end. Parameters ---------- x : float The x-coordinate of the snapped point. y : float The y-coordinate of the snapped point. arc : tuple The (vtx0, vtx1) representation of the network arc. Returns ------- d1 : float The distance to vtx0. Always the vertex with the lesser ID. d2 : float The distance to vtx1. Always the vertex with the greater ID. """ # distance to vertex 1 d1 = util.compute_length((x, y), self.vertex_coords[arc[0]]) # distance to vertex 2 d2 = util.compute_length((x, y), self.vertex_coords[arc[1]]) return d1, d2 def compute_snap_dist(self, pattern, idx): """Given an observation snapped to a network arc, calculate the distance from the original location to the snapped location. Parameters ---------- pattern : spaghetti.PointPattern The point pattern object. idx : int The point ID. Returns ------- dist : float The euclidean distance from original location to the snapped location. """ # set of original (x,y) point coordinates loc = pattern.points[idx]["coordinates"] # set of snapped (x,y) point coordinate snp = pattern.snapped_coordinates[idx] # distance from the original location to # the snapped location along the network dist = util.compute_length(loc, snp) return dist def _snap_to_link(self, pointpattern): """Used internally to snap point observations to network arcs. Parameters ---------- pointpattern : spaghetti.PointPattern The point pattern object. Returns ------- obs_to_arc : dict Dictionary with arcs as keys and lists of points as values. arc_to_obs : dict Dictionary with point IDs as keys and arc tuples as values. dist_to_vertex : dict Dictionary with point IDs as keys and values as dictionaries with keys for vertex IDs and values as distances from point to vertex. dist_snapped : dict Dictionary with point IDs as keys and distance from point to the network arc that it is snapped. """ # instantiate observations snapped coordinates lookup pointpattern.snapped_coordinates = {} # record throw-away arcs (pysal.cg.Chain) enumerator arcs_ = [] # snapped(point)-to-arc lookup s2a = {} # iterate over network arc IDs for arc in self.arcs: # record the start and end of the arc head = self.vertex_coords[arc[0]] tail = self.vertex_coords[arc[1]] # create a pysal.cg.Chain object of the arc # and add it to the arcs enumerator arcs_.append(util._chain_constr(None, [head, tail])) # add the arc into the snapped(point)-to-arc lookup s2a[(head, tail)] = arc # instantiate crosswalks points = {} # point ID to coordinates lookup obs_to_arc = {} # observations to arcs lookup dist_to_vertex = {} # distance to vertices lookup dist_snapped = {} # snapped distance lookup # fetch and records point coordinates keyed by ID for point_idx, point in pointpattern.points.items(): points[point_idx] = point["coordinates"] # snap point observations to the network snapped = util.snap_points_to_links(points, arcs_) # record obs_to_arc, dist_to_vertex, and dist_snapped # -- iterate over the snapped observation points for point_idx, snap_info in snapped.items(): # fetch the x and y coordinate x, y = snap_info[1].tolist() # look up the arc from snapped(point)-to-arc arc = s2a[tuple(snap_info[0])] # add the arc key to observations to arcs lookup if arc not in obs_to_arc: obs_to_arc[arc] = {} # add the (x,y) coordinates of the original observation # point location to the observations to arcs lookup obs_to_arc[arc][point_idx] = (x, y) # add the (x,y) coordinates of the snapped observation # point location to the snapped coordinates lookup pointpattern.snapped_coordinates[point_idx] = (x, y) # calculate the distance to the left and right vertex # along the network link from the snapped point location d1, d2 = self.compute_distance_to_vertices(x, y, arc) # record the distances in the distance to vertices lookup dist_to_vertex[point_idx] = {arc[0]: d1, arc[1]: d2} # record the snapped distance dist_snapped[point_idx] = self.compute_snap_dist(pointpattern, point_idx) # instantiate observations to network vertex lookup obs_to_vertex = defaultdict(list) # iterate over the observations to arcs lookup for k, v in obs_to_arc.items(): # record the left and right vertex ids keys = v.keys() obs_to_vertex[k[0]] = keys obs_to_vertex[k[1]] = keys # iterate over components and assign observations component_to_obs = {} for comp, _arcids in self.network_component2arc.items(): component_to_obs[comp] = [] for lk, odict in obs_to_arc.items(): if lk in _arcids: component_to_obs[comp].extend(list(odict.keys())) # set crosswalks as attributes of the `pointpattern` class pointpattern.obs_to_arc = obs_to_arc pointpattern.component_to_obs = component_to_obs pointpattern.dist_to_vertex = dist_to_vertex pointpattern.dist_snapped = dist_snapped pointpattern.obs_to_vertex = list(obs_to_vertex) def count_per_link(self, obs_on, graph=False): """Compute the counts per arc or edge (link). Parameters ---------- obs_on : dict Dictionary of observations on the network. Either in the form ``{():{:()}}`` or ``{:[(),()]}``. graph : bool Count observations on graph edges (``True``) or network arcs (``False``). Default is ``False``. Returns ------- counts : dict Counts per network link in the form ``{():}``. Examples -------- Note that this passes the ``obs_to_arc`` or ``obs_to_edge`` attribute of a point pattern snapped to the network. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) Snap observations to the network. >>> ntw.snapobservations( ... examples.get_path("crimes.shp"), "crimes", attribute=True ... ) >>> counts = ntw.count_per_link( ... ntw.pointpatterns["crimes"].obs_to_arc, graph=False ... ) >>> counts[(140, 142)] 10 >>> s = sum([v for v in list(counts.values())]) >>> s 287 """ # instantiate observation counts by link lookup counts = {} # graph-theoretic object of nodes and edges if graph: # iterate the links-to-observations lookup for key, observations in obs_on.items(): # isolate observation count for the link cnt = len(observations) # extract link (edges) key if key in self.arcs_to_edges: key = self.arcs_to_edges[key] # either add to current count or a dictionary # entry or create new dictionary entry try: counts[key] += cnt except KeyError: counts[key] = cnt # network object of arcs and vertices else: # simplified version of the above process for key in obs_on: counts[key] = len(obs_on[key]) return counts def _newpoint_coords(self, arc, distance): """Used internally to compute new point coordinates during snapping.""" # extract coordinates for vertex 1 of arc x1 = self.vertex_coords[arc[0]][0] y1 = self.vertex_coords[arc[0]][1] # extract coordinates for vertex 2 of arc x2 = self.vertex_coords[arc[1]][0] y2 = self.vertex_coords[arc[1]][1] # if the network arc is vertical set the (x) coordinate # and proceed to calculating the (y) coordinate if x1 == x2: x0 = x1 # if the vertical direction is positive from # vertex 1 to vertex 2 on the euclidean plane if y1 < y2: y0 = y1 + distance # if the vertical direction is negative from # vertex 1 to vertex 2 on the euclidean plane # -- this shouldn't happen due to vertex sorting in # -- self._extractnetwork() and self.extractgraph() elif y1 > y2: y0 = y2 + distance # otherwise the link is zero-length # -- this should never happen else: y0 = y1 return x0, y0 # calculate the slope of the arc, `m` m = (y2 - y1) / (x2 - x1) # if the horizontal direction is negative from # vertex 1 to vertex 2 on the euclidean plane if x1 > x2: x0 = x1 - distance / numpy.sqrt(1 + m**2) # if the horizontal direction is positive from # vertex 1 to vertex 2 on the euclidean plane elif x1 < x2: x0 = x1 + distance / numpy.sqrt(1 + m**2) # calculate the (y) coordinate y0 = m * (x0 - x1) + y1 # the new (x,y) coordinates for the snapped observation return x0, y0 def simulate_observations(self, count, distribution="uniform"): """Generate a simulated point pattern on the network. Parameters ---------- count : int The number of points to create. distribution : str A distribution of random points. Currently, the only supported distribution is uniform. Returns ------- random_pts : dict Keys are the edge tuple. Values are lists of new point coordinates. See also -------- numpy.random.Generator.uniform Examples -------- Instantiate a network. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) Snap observations to the network. >>> ntw.snapobservations( ... examples.get_path("crimes.shp"), "crimes", attribute=True ... ) Isolate the number of points in the dataset. >>> npts = ntw.pointpatterns["crimes"].npoints >>> npts 287 Simulate ``npts`` number of points along the network in a `uniform` distribution. >>> sim = ntw.simulate_observations(npts) >>> isinstance(sim, spaghetti.network.SimulatedPointPattern) True >>> sim.npoints 287 """ # instantiate an empty `SimulatedPointPattern()` simpts = SimulatedPointPattern() # record throw-away arcs enumerator arcs_ = [] # create array and fill each entry as length of network arc lengths = numpy.zeros(len(self.arc_lengths)) for i, key in enumerate(self.arc_lengths.keys()): arcs_.append(key) lengths[i] = self.arc_lengths[key] # cumulative network length stops = numpy.cumsum(lengths) cumlen = stops[-1] # create lengths with a uniform distribution if distribution.lower() == "uniform": nrandompts = numpy.random.uniform(0, cumlen, size=(count,)) else: raise RuntimeError(f"{distribution} distribution not currently supported.") # iterate over random distances created above for i, r in enumerate(nrandompts): # take the first element of the index array (arc ID) where the # random distance is greater than that of its value in `stops` idx = numpy.where(r < stops)[0][0] # assign the simulated point to the arc assignment_arc = arcs_[idx] # calculate and set the distance from the arc start distance_from_start = stops[idx] - r # populate the coordinates dict x0, y0 = self._newpoint_coords(assignment_arc, distance_from_start) # record the snapped coordinates and associated vertices simpts.snapped_coordinates[i] = (x0, y0) simpts.obs_to_vertex[assignment_arc[0]].append(i) simpts.obs_to_vertex[assignment_arc[1]].append(i) # calculate and set the distance from the arc end distance_from_end = self.arc_lengths[arcs_[idx]] - distance_from_start # populate the distances to vertices simpts.dist_to_vertex[i] = { assignment_arc[0]: distance_from_start, assignment_arc[1]: distance_from_end, } # set snapped coordinates and point count attributes simpts.points = simpts.snapped_coordinates simpts.npoints = len(simpts.points) return simpts def enum_links_vertex(self, v0): """Returns the arcs (links) adjacent to vertices. Parameters ---------- v0 : int The vertex ID. Returns ------- links : list List of tuple arcs adjacent to the vertex. Examples -------- Create an instance of a network. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) Enumerate the links/arcs that are adjacent to vertex ``24``. >>> ntw.enum_links_vertex(24) [(24, 48), (24, 25), (24, 26)] """ # instantiate links list links = [] neighbor_vertices = self.adjacencylist[v0] # enumerate links associated with the current vertex for n in neighbor_vertices: links.append(tuple(sorted([n, v0]))) return links def full_distance_matrix(self, n_processes, gen_tree=False): """All vertex-to-vertex distances on a network. This method is called from within ``allneighbordistances()``, ``nearestneighbordistances()``, and ``distancebandweights()``. Parameters ---------- n_processes : int Specify the number of cores to utilize. Default is 1 core. Use ``"all"`` to request all available cores. Specify the exact number of cores with an integer. gen_tree : bool Rebuild shortest path ``True``, or skip ``False``. Default is ``False``. Notes ----- Based on :cite:`Dijkstra1959a` and :cite:`doi:10.1002/9781119967101.ch3`. """ # create an empty matrix which will store shortest path distance nvtx = len(self.vertex_list) self.distance_matrix = numpy.empty((nvtx, nvtx)) # create `network_trees` attribute that stores # all network path trees (if desired) self.network_trees = {} # single-core processing if n_processes == 1: # iterate over each network vertex for vtx in self.vertex_list: # calculate the shortest path and preceding # vertices for traversal route distance, pred = util.dijkstra(self, vtx) pred = numpy.array(pred) # generate the shortest path tree tree = util.generatetree(pred) if gen_tree else None # populate distances and paths self.distance_matrix[vtx] = distance self.network_trees[vtx] = tree # multiprocessing else: # set up multiprocessing schema import multiprocessing as mp from itertools import repeat cores = mp.cpu_count() if n_processes == "all" else n_processes with mp.Pool(processes=cores) as p: # calculate the shortest path and preceding # vertices for traversal route by mapping each process distance_pred = p.map( util.dijkstra_mp, zip(repeat(self), self.vertex_list) ) # set range of iterations iterations = range(len(distance_pred)) # fill shortest paths distance = [distance_pred[itr][0] for itr in iterations] # fill preceding vertices pred = numpy.array([distance_pred[itr][1] for itr in iterations]) # iterate of network vertices and generate # the shortest path tree for each for vtx in self.vertex_list: tree = util.generatetree(pred[vtx]) if gen_tree else None # populate distances and paths self.distance_matrix[vtx] = distance[vtx] self.network_trees[vtx] = tree def allneighbordistances( self, sourcepattern, destpattern=None, fill_diagonal=None, n_processes=1, gen_tree=False, snap_dist=False, ): """Compute either all distances between :math:`i` and :math:`j` in a single point pattern or all distances between each :math:`i` from a source pattern and all :math:`j` from a destination pattern. Parameters ---------- sourcepattern : {str, spaghetti.PointPattern} The key of a point pattern snapped to the network or the full ``spaghetti.PointPattern`` object. destpattern : str (Optional) The key of a point pattern snapped to the network or the full ``spaghetti.PointPattern`` object. fill_diagonal : {float, int} (Optional) Fill the diagonal of the cost matrix. Default is ``None`` and will populate the diagonal with ``numpy.nan``. Do not declare a ``destpattern`` for a custom ``fill_diagonal``. n_processes : {int, str} Specify the number of cores to utilize. Default is 1 core. Use ``"all"`` to request all available cores. Specify the exact number of cores with an integer. gen_tree : bool Rebuild shortest path ``True``, or skip ``False``. Default is ``False``. snap_dist : bool Flag as ``True`` to include the distance from the original location to the snapped location along the network. Default is ``False``. Returns ------- nearest : numpy.ndarray An array of shape (n,m) storing distances between all source and destination points. tree_nearest : dict Nearest network node to point pattern vertex shortest path lookup. The values of the dictionary are a tuple of the nearest source vertex and the nearest destination vertex to query the lookup tree. If two observations are snapped to the same network arc a flag of -.1 is set for both the source and destination network vertex indicating the same arc is used while also raising an ``IndexError`` when rebuilding the path. Examples -------- Create a network instance. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> import numpy >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) Snap observations to the network. >>> ntw.snapobservations( ... examples.get_path("crimes.shp"), "crimes", attribute=True ... ) Calculate all distances between observations in the ``crimes`` dataset. >>> s2s_dist = ntw.allneighbordistances("crimes") If calculating a ``type-a`` to ``type-a`` distance matrix the distance between an observation and itself is ``nan`` and the distance between one observation and another will be positive value. >>> s2s_dist[0,0], s2s_dist[1,0] (np.float64(nan), np.float64(3105.189475447081)) If calculating a ``type-a`` to ``type-b`` distance matrix the distance between all observations will likely be positive values, may be zero (or approximately zero), but will never be negative. >>> ntw.snapobservations( ... examples.get_path("schools.shp"), "schools", attribute=False ... ) >>> s2d_dist = ntw.allneighbordistances("crimes", destpattern="schools") >>> numpy.round((s2d_dist[0,0], s2d_dist[1,0]), 5) array([4520.72354, 6340.42297]) Shortest paths can also be reconstructed when desired by setting the ``gen_tree`` keyword argument to ``True``. Here it is shown that the shortest path between school ``6`` and school ``7`` flows along network arcs through network vertices ``173`` and ``64``. The ``ntw.network_trees`` attribute may then be queried for the network elements comprising that path. >>> d2d_dist, tree = ntw.allneighbordistances("schools", gen_tree=True) >>> tree[(6, 7)] (173, 64) """ # calculate the network vertex to vertex distance matrix # if it is not already an attribute if not hasattr(self, "distance_matrix"): self.full_distance_matrix(n_processes, gen_tree=gen_tree) # set the source and destination observation point patterns if isinstance(sourcepattern, str): sourcepattern = self.pointpatterns[sourcepattern] if destpattern: destpattern = self.pointpatterns[destpattern] # source pattern setup # set local copy of source pattern index src_indices = list(sourcepattern.points.keys()) # set local copy of source distance to vertex lookup src_d2v = copy.deepcopy(sourcepattern.dist_to_vertex) # source point count nsource_pts = len(src_indices) # create source point to network vertex lookup src_vertices = {} for s in src_indices: v1, v2 = src_d2v[s].keys() src_vertices[s] = (v1, v2) # destination pattern setup # if only a source pattern is specified, also set it as # the destination pattern symmetric = False if destpattern is None: symmetric = True destpattern = sourcepattern # set local copy of destination pattern index dest_indices = list(destpattern.points) # set local copy of destination distance to vertex lookup dst_d2v = copy.deepcopy(destpattern.dist_to_vertex) # destination point count ndest_pts = len(dest_indices) # create `deepcopy` of destination points to # consider for searching dest_searchpts = copy.deepcopy(dest_indices) # create destination point to network vertex lookup dest_vertices = {} for s in dest_indices: v1, v2 = dst_d2v[s].keys() dest_vertices[s] = (v1, v2) # add snapping distance to each pointpattern if snap_dist: # declare both point patterns and both # distance to vertex lookup in single lists patterns = [sourcepattern, destpattern] dist_copies = [src_d2v, dst_d2v] # iterate over each point pattern for elm, pp in enumerate(patterns): # extract associated vertex distances for pidx, dists_dict in dist_copies[elm].items(): # add snapped distance to each point for vidx, vdist in dists_dict.items(): dists_dict[vidx] = vdist + pp.dist_snapped[pidx] # output setup # create empty source x destination array # and fill with infinity values nearest = numpy.empty((nsource_pts, ndest_pts)) nearest[:] = numpy.inf # create empty dictionary to store path trees tree_nearest = {} # iterate over each point in sources for p1 in src_indices: # get the source vertices and dist to source vertices source1, source2 = src_vertices[p1] set1 = set(src_vertices[p1]) # distance from source vertex1 to point and # distance from source vertex2 to point sdist1, sdist2 = src_d2v[p1].values() if symmetric: # only compute the upper triangle if symmetric dest_searchpts.remove(p1) # iterate over each point remaining in destinations for p2 in dest_searchpts: # get the destination vertices and # dist to destination vertices dest1, dest2 = dest_vertices[p2] set2 = set(dest_vertices[p2]) # when the observations are snapped to the same arc if set1 == set2: # calculate only the length between points along # that arc x1, y1 = sourcepattern.snapped_coordinates[p1] x2, y2 = destpattern.snapped_coordinates[p2] computed_length = util.compute_length((x1, y1), (x2, y2)) nearest[p1, p2] = computed_length # set the nearest network vertices to a flag of -.1 # indicating the same arc is used while also raising # and indexing error when rebuilding the path tree_nearest[p1, p2] = SAME_SEGMENT # otherwise lookup distance between the source and # destination vertex else: # distance from destination vertex1 to point and # distance from destination vertex2 to point ddist1, ddist2 = dst_d2v[p2].values() # set the four possible combinations of # source to destination shortest path traversal d11 = self.distance_matrix[source1][dest1] d21 = self.distance_matrix[source2][dest1] d12 = self.distance_matrix[source1][dest2] d22 = self.distance_matrix[source2][dest2] # find the shortest distance from the path passing # through each of the two origin vertices to the # first destination vertex sd_1 = d11 + sdist1 sd_21 = d21 + sdist2 sp_combo1 = source1, dest1 if sd_1 > sd_21: sd_1 = sd_21 sp_combo1 = source2, dest1 # now add the point to vertex1 distance on # the destination arc len_1 = sd_1 + ddist1 # repeat the prior but now for the paths entering # at the second vertex of the second arc sd_2 = d12 + sdist1 sd_22 = d22 + sdist2 sp_combo2 = source1, dest2 if sd_2 > sd_22: sd_2 = sd_22 sp_combo2 = source2, dest2 len_2 = sd_2 + ddist2 # now find the shortest distance path between point # 1 on arc 1 and point 2 on arc 2, and assign sp_12 = len_1 s_vertex, d_vertex = sp_combo1 if len_1 > len_2: sp_12 = len_2 s_vertex, d_vertex = sp_combo2 # set distance and path tree nearest[p1, p2] = sp_12 tree_nearest[p1, p2] = (s_vertex, d_vertex) if symmetric: # mirror the upper and lower triangle # when symmetric nearest[p2, p1] = nearest[p1, p2] # populate the main diagonal when symmetric if symmetric: # fill the matrix diagonal with NaN values is no fill # value is specified if fill_diagonal is None: numpy.fill_diagonal(nearest, numpy.nan) # otherwise fill with specified value else: numpy.fill_diagonal(nearest, fill_diagonal) # if the nearest path tree is desired return it along # with the cost matrix if gen_tree: return nearest, tree_nearest else: return nearest def nearestneighbordistances( self, sourcepattern, destpattern=None, n_processes=1, gen_tree=False, all_dists=None, snap_dist=False, keep_zero_dist=True, ): """Compute the interpattern nearest neighbor distances or the intrapattern nearest neighbor distances between a source pattern and a destination pattern. Parameters ---------- sourcepattern : str The key of a point pattern snapped to the network. destpattern : str (Optional) The key of a point pattern snapped to the network. n_processes : {int, str} Specify the number of cores to utilize. Default is 1 core. Use ``"all"`` to request all available cores. Specify the exact number of cores with an integer. gen_tree : bool Rebuild shortest path ``True``, or skip ``False``. Default is ``False``. all_dists : numpy.ndarray An array of shape :math:`(n,n)` storing distances between all points. snap_dist : bool Flag as ``True`` to include the distance from the original location to the snapped location along the network. Default is ``False``. keep_zero_dist : bool Include zero values in minimum distance ``True`` or exclude ``False``. Default is ``True``. If the source pattern is the same as the destination pattern the diagonal is filled with ``numpy.nan``. Returns ------- nearest : dict Nearest neighbor distances keyed by the source point ID with the value as as tuple of lists containing nearest destination point ID(s) and distance. Examples -------- Instantiate a network. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) Snap observations to the network. >>> ntw.snapobservations(examples.get_path("crimes.shp"), "crimes") Fetch nearest neighbor distances while (potentially) keeping neighbors that have been geocoded directly on top of each other. Here it is demonstrated that observation ``11`` has two neighbors (``18`` and ``19``) at an exactly equal distance. However, observation ``18`` is shown to have only one neighbor (``18``) with no distance between them. >>> nn = ntw.nearestneighbordistances("crimes", keep_zero_dist=True) >>> nn[11], nn[18] (([18, 19], np.float64(165.33982412719126)), ([19], np.float64(0.0))) This may be remedied by setting the ``keep_zero_dist`` keyword argument to ``False``. With this parameter set, observation ``11`` still has the same neighbor/distance values, but observation ``18`` now has a single nearest neighbor (``11``) with a non-zero, postive distance. >>> nn = ntw.nearestneighbordistances("crimes", keep_zero_dist=False) >>> nn[11], nn[18] (([18, 19], np.float64(165.33982412719126)), ([11], np.float64(165.33982412719126))) There are valid reasons for both retaining or masking zero distance neighbors. When conducting analysis, thought must be given as to which model more accurately represents the specific scenario. """ # noqa: E501 # raise exception is the specified point pattern does not exist if sourcepattern not in self.pointpatterns: raise KeyError(f"Available point patterns are {self.pointpatterns.keys()}") # calculate the network vertex to vertex distance matrix # if it is not already an attribute if not hasattr(self, "distance_matrix"): self.full_distance_matrix(n_processes, gen_tree=gen_tree) # determine if the source and destination patterns are equal symmetric = sourcepattern != destpattern # (for source-to-source patterns) if zero-distance neighbors are # desired, keep the diagonal as NaN and take the minimum # distance neighbor(s), which may include zero distance # neighors. fill_diagonal = None if not keep_zero_dist and symmetric: # (for source-to-source patterns) if zero-distance neighbors # should be ignored, convert the diagonal to 0.0 and take # the minimum distance neighbor(s) that is/are not 0.0 # distance. fill_diagonal = 0.0 # set the source and destination observation point patterns sourcepattern = self.pointpatterns[sourcepattern] if destpattern: destpattern = self.pointpatterns[destpattern] # if the full source to destination is not calculated, # do that at this time if all_dists is None: all_dists = self.allneighbordistances( sourcepattern, destpattern=destpattern, fill_diagonal=fill_diagonal, n_processes=n_processes, gen_tree=gen_tree, snap_dist=snap_dist, ) # create empty nearest neighbors lookup nearest = {} # iterate over each source point for source_index in sourcepattern.points: # this considers all zero-distance neighbors if keep_zero_dist and symmetric: val = numpy.nanmin(all_dists[source_index, :]) # this does not consider zero-distance neighbors else: val = numpy.min( all_dists[source_index, :][ numpy.nonzero(all_dists[source_index, :]) ] ) # nearest destination (may be more than one if # observations are equal distances away) dest_idxs = numpy.where(all_dists[source_index, :] == val)[0].tolist() # set nearest destination point(s) and distance nearest[source_index] = (dest_idxs, val) return nearest def shortest_paths(self, tree, pp_orig, pp_dest=None): """Return the shortest paths between observation points as ``libpysal.cg.Chain`` objects. Parameters ---------- tree : dict See ``tree_nearest`` in ``spaghetti.Network.allneighbordistances()``. pp_orig : str Origin point pattern for shortest paths. See ``name`` in ``spaghetti.Network.snapobservations()``. pp_dest : str Destination point pattern for shortest paths. See ``name`` in ``spaghetti.Network.snapobservations()``. Defaults ``pp_orig`` if not declared. Returns ------- paths : list The shortest paths between observations as geometric objects. Each element of the list is a list where the first element is an origin-destination pair tuple and the second element is a ``libpysal.cg.Chain``. Raises ------ AttributeError This exception is raised when an attempt to extract shortest path geometries is being made that but the ``network_trees`` attribute does not exist within the network object. Examples -------- Instantiate a network. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) Snap observations to the network. >>> ntw.snapobservations(examples.get_path("schools.shp"), "schools") Create shortest path trees between observations. >>> _, tree = ntw.allneighbordistances("schools", gen_tree=True) Generate geometric objects from trees. >>> paths = ntw.shortest_paths(tree, "schools") Extract the first path, which is between observations ``0`` and ``1``. >>> path = paths[0] >>> path[0] (0, 1) The are ``n`` vertices in the path between observations ``0`` and ``1``. >>> n = len(path[1].vertices) >>> n 10 """ # build the network trees object if it is not already an attribute if not hasattr(self, "network_trees"): msg = ( "The 'network_trees' attribute has not been created. " "Rerun 'spaghetti.Network.allneighbordistances()' " "with the 'gen_tree' parameter set to 'True'." ) raise AttributeError(msg) # isolate network attributes pp_orig = self.pointpatterns[pp_orig] pp_dest = self.pointpatterns[pp_dest] if pp_dest else pp_orig vtx_coords = self.vertex_coords net_trees = self.network_trees # instantiate a list to store paths paths = [] # iterate over each path in the tree for idx, ((obs0, obs1), (v0, v1)) in enumerate(tree.items()): # if the observations share the same segment # create a partial segment path if (v0, v1) == SAME_SEGMENT: # isolate the snapped coordinates and put in a list partial_segment_verts = [ cg.Point(pp_orig.snapped_coordinates[obs0]), cg.Point(pp_dest.snapped_coordinates[obs1]), ] path = partial_segment_verts else: # source and destination network vertices svtx, dvtx = tree[obs0, obs1] # path passes through these nodes # (source and destination inclusive) thru_nodes = net_trees[svtx][dvtx][::-1] + [dvtx] # full-length network segments along path full_segs_path = [] iter_limit = len(thru_nodes) - 1 for _idx, item in enumerate(islice(thru_nodes, iter_limit)): full_segs_path.append((item, thru_nodes[_idx + 1])) # create copy of arc paths dataframe full_segments = [] for fsp in full_segs_path: full_segments.append(util._chain_constr(vtx_coords, fsp)) # unpack the vertices containers segm_verts = [v for fs in full_segments for v in fs.vertices] # remove duplicate vertices for idx, v in enumerate(segm_verts): try: if v == segm_verts[idx + 1]: segm_verts.remove(v) except IndexError as e: if e.args[0] == "list index out of range": continue else: raise # partial-length network segments along path partial_segment_verts = [ cg.Point(pp_orig.snapped_coordinates[obs0]), cg.Point(pp_dest.snapped_coordinates[obs1]), ] # combine the full and partial segments into a single list first_vtx, last_vtx = partial_segment_verts path = [first_vtx] + segm_verts + [last_vtx] # populate the ``paths`` dataframe paths.append([(obs0, obs1), util._chain_constr(None, path)]) return paths def split_arcs( self, split_param, split_by="distance", w_components=True, weights_kws=dict(), # noqa: B006, C408 ): """Split all network arcs at either a fixed distance or fixed count. Parameters ---------- split_param : {int, float} Either the number of desired resultant split arcs or the distance at which arcs are split. split_by : str Either ``'distance'`` or ``'count'``. Default is ``'distance'``. w_components : bool Set to ``False`` to not record connected components from a ``libpysal.weights.W`` object. Default is ``True``. weights_kws : dict Keyword arguments for ``libpysal.weights.W``. Default is ``dict()``. Returns ------- split_network : spaghetti.Network A newly instantiated ``spaghetti.Network`` object. Examples -------- Instantiate a network. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) Split the network into a segments of 200 distance units in length (US feet in this case). This will include "remainder" segments unless the network is comprised of arcs with lengths exactly divisible by ``distance``. >>> n200 = ntw.split_arcs(200.0) >>> len(n200.arcs) 688 The number of arcs within the new object can be accessed via the weights object, as well. These counts will be equal. >>> len(n200.arcs) == n200.w_network.n True Neighboring arcs can also be queried through the weight object. >>> n200.w_network.neighbors[72,392] [(71, 72), (72, 252), (72, 391), (392, 393)] Network arcs can also be split by a specified number of divisions with the ``split_by`` keyword set to ``'count'``, which is ``'distance'`` by default. For example, each arc can be split into 2 equal parts. >>> n2 = ntw.split_arcs(2, split_by="count") >>> len(n2.arcs) 606 """ def int_coord(c): """convert coordinates for integers if possible e.g., (1.0, 0.5) --> (1, 0.5) """ return int(c) if (isinstance(c, float) and c.is_integer()) else c # catch invalid split types _split_by = split_by.lower() valid_split_types = ["distance", "count"] if _split_by not in valid_split_types: msg = ( f"'{split_by}' is not a valid value for 'split_by'. " f"Valid arguments include: {valid_split_types}." ) raise ValueError(msg) # catch invalid count params if _split_by == "count": if split_param <= 1: msg = ( "Splitting arcs by 1 or less is not possible. " f"Currently 'split_param' is set to {split_param}." ) raise ValueError(msg) split_integer = int(split_param) if split_param != split_integer: msg = ( "Network arcs must split by an integer. " f"Currently 'split_param' is set to {split_param}." ) raise TypeError(msg) # create new shell network instance split_network = Network() # duplicate input network attributes split_network.adjacencylist = copy.deepcopy(self.adjacencylist) split_network.arc_lengths = copy.deepcopy(self.arc_lengths) split_network.arcs = copy.deepcopy(self.arcs) split_network.vertex_coords = copy.deepcopy(self.vertex_coords) split_network.vertex_list = copy.deepcopy(self.vertex_list) split_network.vertices = copy.deepcopy(self.vertices) split_network.pointpatterns = copy.deepcopy(self.pointpatterns) split_network.in_data = self.in_data # set vertex ID to start iterations current_vertex_id = max(self.vertices.values()) # instantiate sets for newly created network arcs and # input network arcs to remove new_arcs = set() remove_arcs = set() # iterate over all network arcs for arc in split_network.arcs: # fetch network arc length length = split_network.arc_lengths[arc] # set initial segmentation interval if _split_by == "distance": interval = split_param else: interval = length / float(split_param) # initialize arc new arc length at zero totallength = 0 # initialize the current vertex and ending vertex currentstart, end_vertex = arc[0], arc[1] # determine direction of arc vertices csx, csy = split_network.vertex_coords[currentstart] evx, evy = split_network.vertex_coords[end_vertex] if csy > evy and csx == evx: currentstart, end_vertex = end_vertex, currentstart # if the arc will be split remove the current # arc from the adjacency list if interval < length: # remove old arc adjacency information split_network.adjacencylist[currentstart].remove(end_vertex) split_network.adjacencylist[end_vertex].remove(currentstart) # remove old arc length information split_network.arc_lengths.pop(arc, None) # add old arc to set of arcs to remove remove_arcs.add(arc) # if the arc will not be split, do nothing and continue else: continue # traverse the length of the arc while totallength < length: # once an arc can not be split further if totallength + interval >= length: # record the ending vertex currentstop = end_vertex # set the length remainder interval = length - totallength # full old length reached totallength = length else: # set the current vertex ID current_vertex_id += 1 # set the current stopping ID currentstop = current_vertex_id # add the interval distance to the traversed length totallength += interval # compute the new vertex coordinate newx, newy = self._newpoint_coords(arc, totallength) new_vertex = (int_coord(newx), int_coord(newy)) # update the vertex and coordinate info if needed if new_vertex not in split_network.vertices: split_network.vertices[new_vertex] = currentstop split_network.vertex_coords[currentstop] = new_vertex split_network.vertex_list.append(currentstop) else: # retrieve vertex ID if coordinate already exists current_vertex_id -= 1 currentstop = split_network.vertices[new_vertex] # update the new network adjacency list split_network.adjacencylist[currentstart].append(currentstop) split_network.adjacencylist[currentstop].append(currentstart) # add the new arc to the arc dictionary # iterating over this so we need to add after iterating _new_arc = tuple(sorted([currentstart, currentstop])) new_arcs.add(_new_arc) # set the length of the arc split_network.arc_lengths[_new_arc] = interval # increment the starting vertex to the stopping vertex currentstart = currentstop # add the newly created arcs to the network and remove the old arcs split_network.arcs = set(split_network.arcs) split_network.arcs.update(new_arcs) split_network.arcs.difference_update(remove_arcs) split_network.arcs = sorted(split_network.arcs) # extract connected components if w_components: # extract contiguity weights from libpysal split_network.w_network = split_network.contiguityweights( graph=False, from_split=True, weights_kws=weights_kws ) # identify connected components from the `w_network` split_network.identify_components(split_network.w_network, graph=False) # update the snapped point pattern for instance in split_network.pointpatterns.values(): split_network._snap_to_link(instance) return split_network def GlobalAutoK( # noqa N802 self, pointpattern, nsteps=10, permutations=99, threshold=0.5, distribution="uniform", upperbound=None, ): r"""Compute a global auto :math:`K`-function based on a network constrained cost matrix through `Monte Carlo simulation `_ according to the formulation adapted from :cite:`doi:10.1002/9780470549094.ch5`. See the **Notes** section for further description. Parameters ---------- pointpattern : spaghetti.PointPattern A ``spaghetti`` point pattern object. nsteps : int The number of steps at which the count of the nearest neighbors is computed. Default is ``10``. permutations : int The number of permutations to perform. Default is ``99``. threshold : float The level at which significance is computed. (0.5 would be 97.5% and 2.5%). Default is ``0.5``. distribution : str The distribution from which random points are sampled. Currently, the only supported distribution is ``'uniform'``. upperbound : float The upper bound at which the :math:`K`-function is computed. Defaults to the maximum observed nearest neighbor distance. Returns ------- GlobalAutoK : spaghetti.analysis.GlobalAutoK The global auto :math:`K`-function class instance. Notes ----- The :math:`K`-function can be formulated as: .. math:: \displaystyle K(r)=\frac{\sum^n_{i=1} \#[\hat{A} \in D(a_i, r)]}{n\lambda}, where $n$ is the set cardinality of :math:`A`, :math:`\hat{A}` is the subset of observations in :math:`A` that are within :math:`D` units of distance from :math:`a_i` (each single observation in :math:`A`), and :math:`r` is the range of distance values over which the :math:`K`-function is calculated. The :math:`\lambda` term is the intensity of observations along the network, calculated as: .. math:: \displaystyle \lambda = \frac{n}{\big|N_{arcs}\big|}, where :math:`\big|N_{arcs}\big|` is the summed length of network arcs. The global auto :math:`K`-function measures overall clustering in one set of observations by comparing all intra-set distances over a range of distance buffers :math:`D \in r`. The :math:`K`-function improves upon nearest-neighbor distance measures through the analysis of all neighbor distances. For an explanation on how to interpret the results of the :math:`K`-function see the Network Spatial Dependence tutorial `here `_. For original implementation see :cite:`Ripley1976` and :cite:`Ripley1977`. For further Network-`K` formulations see :cite:`doi:10.1111/j.1538-4632.2001.tb00448.x`, :cite:`doi:10.1002/9781119967101.ch6`, and :cite:`Baddeley2020`. See also -------- pointpats.K Examples -------- Create a network instance. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(in_data=examples.get_path("streets.shp")) Snap observation points onto the network. >>> pt_str = "schools" >>> in_data = examples.get_path(pt_str+".shp") >>> ntw.snapobservations(in_data, pt_str, attribute=True) >>> schools = ntw.pointpatterns[pt_str] Compute a :math:`K`-function from school observations with ``99`` ``permutations`` at ``10`` intervals. >>> kres = ntw.GlobalAutoK(schools, permutations=99, nsteps=10) >>> kres.lowerenvelope.shape[0] 10 """ # call analysis.GlobalAutoK return GlobalAutoK( self, pointpattern, nsteps=nsteps, permutations=permutations, threshold=threshold, distribution=distribution, upperbound=upperbound, ) def Moran(self, pp_name, permutations=999, graph=False): # noqa N802 """Calculate a Moran's *I* statistic on a set of observations based on network arcs. The Moran’s *I* test statistic allows for the inference of how clustered (or dispersed) a dataset is while considering both attribute values and spatial relationships. A value of closer to +1 indicates absolute clustering while a value of closer to -1 indicates absolute dispersion. Complete spatial randomness takes the value of 0. See the ``esda`` `documentation `_ for in-depth descriptions and tutorials. Parameters ---------- pp_name : str The name of the point pattern in question. permutations : int The number of permutations to perform. Default is ``999``. graph : bool Perform the Moran calculation on the graph `W` object (``True``). Default is ``False``, which performs the Moran calculation on the network `W` object. Returns ------- moran : esda.Moran A Moran's *I* statistic object results. y : list The y-axis (counts). Examples -------- Create a network instance. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(in_data=examples.get_path("streets.shp")) Snap observation points onto the network. >>> crimes = "crimes" >>> in_data = examples.get_path(crimes+".shp") >>> ntw.snapobservations(in_data, crimes, attribute=True) Compute a Moran's :math:`I` from crime observations. >>> moran_res, _ = ntw.Moran(crimes) >>> round(moran_res.I, 6) np.float64(0.005193) Notes ----- See :cite:`moran:_cliff81` and :cite:`esda:_2019` for more details. """ # set proper weights attribute w = self.w_graph if graph else self.w_network # Compute the counts pointpat = self.pointpatterns[pp_name] counts = self.count_per_link(pointpat.obs_to_arc, graph=graph) # Build the y vector y = [counts.get(i, 0.0) for i in w.neighbors] # Moran's I moran = esda.moran.Moran(y, w, permutations=permutations) return moran, y def savenetwork(self, filename): """Save a network to disk as a binary file. Parameters ---------- filename : str The filename where the network should be saved. This should be a full path or it will be saved in the current directory. Examples -------- Create a network instance. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) Save out the network instance. >>> ntw.savenetwork("mynetwork.pkl") """ with _open(filename, "wb") as networkout: pickle.dump(self, networkout, protocol=2) @staticmethod def loadnetwork(filename): """Load a network from a binary file saved on disk. Parameters ---------- filename : str The filename where the network is saved. Returns ------- self : spaghetti.Network A pre-computed ``spaghetti`` network object. """ with _open(filename, "rb") as networkin: self = pickle.load(networkin) return self def extract_component(net, component_id, weightings=None): """Extract a single component from a network object. Parameters ---------- net : spaghetti.Network Full network object. component_id : int The ID of the desired network component. weightings : {dict, bool} See the ``weightings`` keyword argument in ``spaghetti.Network``. Returns ------- cnet : spaghetti.Network The pruned network containing the component specified in ``component_id``. Notes ----- Point patterns are not reassigned when extracting a component. Therefore, component extraction should be performed prior to snapping any point sets onto the network. Also, if the ``spaghetti.Network`` object has ``distance_matrix`` or ``network_trees`` attributes, they are deleted and must be computed again on the single component. Examples -------- Instantiate a network object. >>> from libpysal import examples >>> import spaghetti >>> snow_net = examples.get_path("Soho_Network.shp") >>> ntw = spaghetti.Network( ... in_data=snow_net, ... extractgraph=False, ... weights_kws=dict(silence_warnings=True) ... ) The network is not fully connected. >>> ntw.network_fully_connected False Examine the number of network components. >>> ntw.network_n_components 45 Extract the longest component. >>> longest = spaghetti.extract_component(ntw, ntw.network_longest_component) >>> longest.network_n_components 1 >>> longest.network_component_lengths {np.int32(0): 13508.169276875526} """ def _reassign(attr, cid): """Helper for reassigning attributes.""" # set for each attribute(s) if attr == "_fully_connected": _val = [True for objt in obj_type] attr = [objt + attr for objt in obj_type] elif attr == "_n_components": _val = [1 for objt in obj_type] attr = [objt + attr for objt in obj_type] elif attr in ["_longest_component", "_largest_component"]: _val = [cid for objt in obj_type] attr = [objt + attr for objt in obj_type] elif attr == "vertex_list": # reassigns vertex list + network, graph component vertices supp = [objt + "_component_vertices" for objt in obj_type] _val = [getattr(cnet, supp[0])[cid]] _val += [{cid: getattr(cnet, s)[cid]} for s in supp] attr = [attr] + supp elif attr == "vertex_coords": # reassigns both vertex_coords and vertices supp = getattr(cnet, "vertex_list") _val = [{k: v for k, v in getattr(cnet, attr).items() if k in supp}] _val += [{v: k for k, v in _val[0].items()}] attr = [attr, "vertices"] elif attr == "_component_vertex_count": # reassigns both network and graph _component_vertex_count supp = len(getattr(cnet, "vertex_list")) _val = [{cid: supp} for objt in obj_type] attr = [objt + attr for objt in obj_type] elif attr == "adjacencylist": supp_adj = copy.deepcopy(list(getattr(cnet, attr).keys())) supp_vtx = getattr(cnet, "vertex_list") supp_rmv = [v for v in supp_adj if v not in supp_vtx] [getattr(cnet, attr).pop(s) for s in supp_rmv] return elif attr == "_component_is_ring": # reassigns both network and graph _component_is_ring supp = [getattr(cnet, objt + attr) for objt in obj_type] _val = [{cid: s[cid]} for s in supp] attr = [objt + attr for objt in obj_type] elif attr == "non_articulation_points": supp_vtx = getattr(cnet, "vertex_list") _val = [[s for s in getattr(cnet, attr) if s in supp_vtx]] attr = [attr] elif attr == "_component2": # reassigns both network and graph _component2 attributes supp = [_n + "_component2" + _a] if hasgraph: supp += [_g + "_component2" + _e] _val = [{cid: getattr(cnet, s)[cid]} for s in supp] attr = supp elif attr == "arcs": # reassigns both arcs and edges c2 = "_component2" supp = [_n + c2 + _a] if hasgraph: supp += [_g + c2 + _e] _val = [getattr(cnet, s)[cid] for s in supp] attr = [attr] if hasgraph: attr += ["edges"] elif attr == "_component_labels": # reassigns both network and graph _component_labels supp = [len(getattr(cnet, o + "s")) for o in obj] _val = [numpy.array([cid] * s) for s in supp] attr = [objt + attr for objt in obj_type] elif attr == "_component_lengths": # reassigns both network and graph _component_lengths supp = [objt + attr for objt in obj_type] _val = [{cid: getattr(cnet, s)[cid]} for s in supp] attr = supp elif attr == "_lengths": # reassigns both arc and edge _lengths supp_name = [o + attr for o in obj] supp_lens = [getattr(cnet, s) for s in supp_name] supp_link = [getattr(cnet, o + "s") for o in obj] supp_ll = list(zip(supp_lens, supp_link, strict=True)) _val = [{k: v for k, v in l1.items() if k in l2} for l1, l2 in supp_ll] attr = supp_name # reassign attributes for a, av in zip(attr, _val, strict=True): setattr(cnet, a, av) # provide warning (for now) if the network contains a point pattern if getattr(net, "pointpatterns"): msg = ( "There is a least one point pattern associated with the network." " Component extraction should be performed prior to snapping" " point patterns to the network object; failing to do so may" " lead to unexpected results." ) warnings.warn(msg, stacklevel=2) # provide warning (for now) if the network contains a point pattern dm, nt = "distance_matrix", "network_trees" if hasattr(net, dm) or hasattr(net, nt): msg = ( f"Either one or both ({dm}, {nt}) attributes" " are present and will be deleted. These must be" " recalculated following component extraction." ) warnings.warn(msg, stacklevel=2) for attr in [dm, nt]: if hasattr(net, attr): delattr(net, attr) # make initial copy of the network cnet = copy.deepcopy(net) # set labels _n, _a, _g, _e = "network", "arc", "graph", "edge" obj_type = [_n] obj = [_a] hasgraph = False if hasattr(cnet, "w_graph"): obj_type += [_g] obj += [_e] hasgraph = True # attributes to reassign update_attributes = [ "_fully_connected", "_n_components", "_longest_component", "_largest_component", "vertex_list", "vertex_coords", "_component_vertex_count", "adjacencylist", "_component_is_ring", "_component2", "arcs", "_component_lengths", "_lengths", "_component_labels", ] if hasgraph: update_attributes.append("non_articulation_points") # reassign attributes for attribute in update_attributes: _reassign(attribute, component_id) # recreate spatial weights cnet.w_network = cnet.contiguityweights(graph=False, weightings=weightings) if hasgraph: cnet.w_graph = cnet.contiguityweights(graph=True, weightings=weightings) return cnet def spanning_tree(net, method="sort", maximum=False, silence_warnings=True): """Extract a minimum or maximum spanning tree from a network. Parameters ---------- net : spaghetti.Network Instance of a network object. method : str Method for determining spanning tree. Currently, the only supported method is 'sort', which sorts the network arcs by length prior to building intermediary networks and checking for cycles within the tree/subtrees. Future methods may include linear programming approachs, etc. maximum : bool When ``True`` a maximum spanning tree is created. When ``False`` a minimum spanning tree is created. Default is ``False``. silence_warnings : bool Warn if there is more than one connected component. Default is ``False`` due to the nature of constructing a minimum spanning tree. Returns ------- net : spaghetti.Network Pruned instance of the network object. Notes ----- For in-depth background and details see :cite:`GrahamHell_1985`, :cite:`AhujaRavindraK`, and :cite:`Okabe2012`. See also -------- networkx.algorithms.tree.mst scipy.sparse.csgraph.minimum_spanning_tree Examples -------- Create a network instance. >>> from libpysal import cg >>> import spaghetti >>> p00 = cg.Point((0,0)) >>> lines = [cg.Chain([p00, cg.Point((0,3)), cg.Point((4,0)), p00])] >>> ntw = spaghetti.Network(in_data=lines) Extract the minimum spanning tree. >>> minst_net = spaghetti.spanning_tree(ntw) >>> min_len = sum(minst_net.arc_lengths.values()) >>> min_len 7.0 Extract the maximum spanning tree. >>> maxst_net = spaghetti.spanning_tree(ntw, maximum=True) >>> max_len = sum(maxst_net.arc_lengths.values()) >>> max_len 9.0 >>> max_len > min_len True """ # (un)silence warning weights_kws = {"silence_warnings": silence_warnings} # do not extract graph object while testing for cycles net_kws = {"extractgraph": False, "weights_kws": weights_kws} # if the network has no cycles, it is already a spanning tree if util.network_has_cycle(net.adjacencylist): if method.lower() == "sort": spanning_tree = mst_weighted_sort(net, maximum, net_kws) else: msg = f"'{method}' not a valid method for minimum spanning tree creation." raise ValueError(msg) # instantiate the spanning tree as a network object net = Network(in_data=spanning_tree, weights_kws=weights_kws) return net def mst_weighted_sort(net, maximum, net_kws): """Extract a minimum or maximum spanning tree from a network used the length-weighted sort method. Parameters ---------- net : spaghetti.Network See ``spanning_tree()``. maximum : bool See ``spanning_tree()``. net_kws : dict Keywords arguments for instaniating a ``spaghetti.Network``. Returns ------- spanning_tree : list All networks arcs that are members of the spanning tree. Notes ----- This function is based on the method found in Chapter 3 Section 4.3 of :cite:`Okabe2012`. """ # network arcs dictionary sorted by arc length sort_kws = {"key": net.arc_lengths.get, "reverse": maximum} sorted_lengths = sorted(net.arc_lengths, **sort_kws) # the spanning tree is initially empty spanning_tree = [] # iterate over each lengths of network arc while sorted_lengths: _arc = sorted_lengths.pop(0) # make a spatial representation of an arc chain_rep = util.chain_constr(net.vertex_coords, [_arc]) # current set of network arcs as libpysal.cg.Chain _chains = spanning_tree + chain_rep # current network iteration _ntw = Network(in_data=_chains, **net_kws) # determine if the network contains a cycle if not util.network_has_cycle(_ntw.adjacencylist): # If no cycle is present, add the arc to the spanning tree spanning_tree.extend(chain_rep) return spanning_tree def element_as_gdf( net, vertices=False, arcs=False, pp_name=None, snapped=False, routes=None, id_col="id", geom_col=None, ): """Return a ``geopandas.GeoDataFrame`` of network elements. This can be (a) the vertices of a network; (b) the arcs of a network; (c) both the vertices and arcs of the network; (d) the raw point pattern associated with the network; (e) the snapped point pattern of (d); or (f) the shortest path routes between point observations. Parameters ---------- net : spaghetti.Network A `spaghetti` network object. vertices : bool Extract the network vertices (``True``). Default is ``False``. arcs : bool Extract the network arcs (``True``). Default is ``False``. pp_name : str Name of the ``network.PointPattern`` to extract. Default is ``None``. snapped : bool If extracting a ``network.PointPattern``, set to ``True`` for snapped point locations along the network. Default is ``False``. routes : dict See ``paths`` from ``spaghetti.Network.shortest_paths``. Default is ``None``. id_col : str ``geopandas.GeoDataFrame`` column name for IDs. Default is ``"id"``. When extracting routes this creates an (origin, destination) tuple. geom_col : str Deprecated and will be removed in the minor release. ``geopandas.GeoDataFrame`` column name for IDs. Default is ``"id"``. When extracting routes this creates an (origin, destination) tuple. Raises ------ KeyError In order to extract a ``network.PointPattern`` it must already be a part of the network object. This exception is raised when a ``network.PointPattern`` is being extracted that does not exist within the network object. Returns ------- points : geopandas.GeoDataFrame Network point elements (either vertices or ``network.PointPattern`` points) as a ``geopandas.GeoDataFrame`` of ``shapely.geometry.Point`` objects with an ``"id"`` column and ``"geometry""`` column. If the network object has a ``network_component_vertices`` attribute, then component labels are also added in a column. lines : geopandas.GeoDataFrame Network arc elements as a ``geopandas.GeoDataFrame`` of ``shapely.geometry.LineString`` objects with an ``"id"`` column and ``"geometry"`` column. If the network object has a ``network_component_labels`` attribute, then component labels are also added in a column. paths : geopandas.GeoDataFrame Shortest path routes along network arc elements as a ``geopandas.GeoDataFrame`` of ``shapely.geometry.LineString`` objects with an ``"id"`` (see ``spaghetti.Network.shortest_paths()``) column and ``"geometry"`` column. Notes ----- When both network vertices and arcs are desired, the variable declaration must be in the order: , . See also -------- geopandas.GeoDataFrame Examples -------- Instantiate a network object. >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) Extract the network elements (vertices and arcs) as ``geopandas.GeoDataFrame`` objects. >>> vertices_df, arcs_df = spaghetti.element_as_gdf( ... ntw, vertices=True, arcs=True ... ) Examine the first vertex. It is a member of the component labeled ``0``. >>> vertices_df.loc[0] id 0 geometry POINT (728368.04762 877125.89535) comp_label 0 Name: 0, dtype: object Calculate the total length of the network. >>> arcs_df.geometry.length.sum() np.float64(104414.09200823458) """ # see GH#722 if geom_col: dep_msg = ( "The ``geom_col`` keyword argument is deprecated and will " "be dropped in the next minor release of pysal/spaghetti (1.8.0) " "in favor of the default 'geometry' name. Users can rename " "the geometry column following processing, if desired." ) warnings.warn(dep_msg, FutureWarning, stacklevel=2) # shortest path routes between observations if routes: paths = util._routes_as_gdf(routes, id_col) # see GH#722 if geom_col: paths.rename_geometry(geom_col, inplace=True) return paths # need vertices place holder to create network segment LineStrings # even if only network edges are desired. vertices_for_arcs = False if arcs and not vertices: vertices_for_arcs = True # vertices/nodes/points if vertices or vertices_for_arcs or pp_name: points = util._points_as_gdf( net, vertices, vertices_for_arcs, pp_name, snapped, id_col=id_col, ) # return points geodataframe if arcs not specified or # if extracting `PointPattern` points if not arcs or pp_name: # see GH#722 if geom_col: points.rename_geometry(geom_col, inplace=True) return points # arcs arcs = util._arcs_as_gdf(net, points, id_col=id_col) if vertices_for_arcs: # see GH#722 if geom_col: arcs.rename_geometry(geom_col, inplace=True) return arcs else: # see GH#722 if geom_col: points.rename_geometry(geom_col, inplace=True) arcs.rename_geometry(geom_col, inplace=True) return points, arcs def regular_lattice(bounds, nh, nv=None, exterior=False): """Generate a regular lattice of line segments (``libpysal.cg.Chain`` `objects `_). Parameters ---------- bounds : {tuple, list} Area bounds in the form - . nh : int The number of internal horizontal lines of the lattice. nv : int The number of internal vertical lines of the lattice. Defaults to ``nh`` if left as None. exterior : bool Flag for including the outer bounding box segments. Default is False. Returns ------- lattice : list The ``libpysal.cg.Chain`` objects forming a regular lattice. Notes ----- The ``nh`` and ``nv`` parameters do not include the external line segments. For example, setting ``nh=3, nv=2, exterior=True`` will result in 5 horizontal line sets and 4 vertical line sets. Examples -------- Create a 5x5 regular lattice with an exterior >>> import spaghetti >>> lattice = spaghetti.regular_lattice((0,0,4,4), 3, exterior=True) >>> lattice[0].vertices [(0.0, 0.0), (1.0, 0.0)] Create a 5x5 regular lattice without an exterior >>> lattice = spaghetti.regular_lattice((0,0,5,5), 3, exterior=False) >>> lattice[-1].vertices [(3.75, 3.75), (3.75, 5.0)] Create a 7x9 regular lattice with an exterior from the bounds of ``streets.shp``. >>> path = libpysal.examples.get_path("streets.shp") >>> shp = libpysal.io.open(path) >>> lattice = spaghetti.regular_lattice(shp.bbox, 5, nv=7, exterior=True) >>> lattice[0].vertices [(723414.3683108028, 875929.0396895551), (724286.1381211297, 875929.0396895551)] """ # check for bounds validity if len(bounds) != 4: err_msg = ( f"The 'bounds' parameter is {len(bounds)} elements " "but should be exactly 4 - ." ) raise RuntimeError(err_msg) # check for bounds validity if not nv: nv = nh try: nh, nv = int(nh), int(nv) except TypeError as err: err_msg = ( f"The 'nh' and 'nv' parameters ({type(nh)}, {type(nv)}) " "could not be converted to integers." ) raise TypeError(err_msg) from err # bounding box line lengths len_h, len_v = bounds[2] - bounds[0], bounds[3] - bounds[1] # horizontal and vertical increments incr_h, incr_v = len_h / float(nh + 1), len_v / float(nv + 1) # define the horizontal and vertical space space_h = [incr_h * slot for slot in range(nv + 2)] space_v = [incr_v * slot for slot in range(nh + 2)] # create vertical and horizontal lines lines_h = util.build_chains(space_h, space_v, exterior, bounds) lines_v = util.build_chains(space_h, space_v, exterior, bounds, h=False) # combine into one list lattice = lines_h + lines_v return lattice class PointPattern: """A stub point pattern class used to store a point pattern. Note from the original author of ``pysal.network``: This class is monkey patched with network specific attributes when the points are snapped to a network. In the future this class may be replaced with a generic point pattern class. Parameters ---------- in_data : {str, list, tuple, libpysal.cg.Point, geopandas.GeoDataFrame} The input geographic data. Either (1) a path to a shapefile (str); (2) an iterable containing ``libpysal.cg.Point`` objects; (3) a single ``libpysal.cg.Point``; or (4) a ``geopandas.GeoDataFrame``. idvariable : str Field in the shapefile to use as an ID variable. attribute : bool A flag to indicate whether all attributes are tagged to this class (``True``) or excluded (``False``). Default is ``False``. Attributes ---------- points : dict Keys are the point IDs (int). Values are the :math:`(x,y)` coordinates (tuple). npoints : int The number of points. obs_to_arc : dict Keys are arc IDs (tuple). Values are snapped point information (``dict``). Within the snapped point information (``dict``) keys are observation IDs (``int``), and values are snapped coordinates. obs_to_vertex : list List of incident network vertices to snapped observation points converted from a ``default_dict``. Originally in the form of paired left/right nearest network vertices {netvtx1: obs_id1, netvtx2: obs_id1, netvtx1: obs_id2... netvtx1: obs_idn}, then simplified to a list in the form [netvtx1, netvtx2, netvtx1, netvtx2, ...]. dist_to_vertex : dict Keys are observations IDs (``int``). Values are distance lookup (``dict``). Within distance lookup (``dict``) keys are the two incident vertices of the arc and values are distance to each of those arcs. snapped_coordinates : dict Keys are the point IDs (int). Values are the snapped :math:`(x,y)` coordinates (tuple). snap_dist : bool Flag as ``True`` to include the distance from the original location to the snapped location along the network. Default is ``False``. """ def __init__(self, in_data=None, idvariable=None, attribute=False): # initialize points dictionary and counter self.points = {} self.npoints = 0 # determine input point data type in_dtype = str(type(in_data)).split("'")[1] # flag for points from a shapefile from_shp = False # flag for points as libpysal.cg.Point objects is_libpysal_points = False supported_iterables = ["list", "tuple"] # type error message msg = "'{}' not supported for point pattern instantiation." # set appropriate geometries if in_dtype == "str": from_shp = True elif in_dtype in supported_iterables: dtype = str(type(in_data[0])).split("'")[1] if dtype == "libpysal.cg.shapes.Point": is_libpysal_points = True else: raise TypeError(msg.format(dtype)) elif in_dtype == "libpysal.cg.shapes.Point": in_data = [in_data] is_libpysal_points = True elif in_dtype == "geopandas.geodataframe.GeoDataFrame": from_shp = False else: raise TypeError(msg.format(str(in_dtype))) # either set native point ID from dataset or create new IDs if idvariable and not is_libpysal_points: ids = weights.util.get_ids(in_data, idvariable) else: ids = None # extract the point geometries if not is_libpysal_points: if from_shp: pts = _open(in_data) else: pts_objs = list(in_data.geometry) pts = [cg.shapes.Point((p.x, p.y)) for p in pts_objs] else: pts = in_data # fetch attributes if requested if attribute and not is_libpysal_points: # open the database file if data is from shapefile if from_shp: dbname = os.path.splitext(in_data)[0] + ".dbf" db = _open(dbname) # if data is from a GeoDataFrame, drop the geometry column # and declare attribute values as a list of lists else: db = in_data.drop(in_data.geometry.name, axis=1).values.tolist() db = [[d] for d in db] else: db = None # iterate over all points for i, pt in enumerate(pts): # IDs, attributes if ids and db is not None: self.points[ids[i]] = {"coordinates": pt, "properties": db[i]} # IDs, no attributes elif ids and db is None: self.points[ids[i]] = {"coordinates": pt, "properties": None} # no IDs, attributes elif not ids and db is not None: self.points[i] = {"coordinates": pt, "properties": db[i]} # no IDs, no attributes else: self.points[i] = {"coordinates": pt, "properties": None} # close the shapefile and database file # if the input data is a .shp if from_shp: pts.close() if db: db.close() # record number of points self.npoints = len(self.points.keys()) class SimulatedPointPattern: """Note from the original author of ``pysal.network``: Struct style class to mirror the ``PointPattern`` class. If the ``PointPattern`` class has methods, it might make sense to make this a child of that class. This class is not intended to be used by the external user. Attributes ---------- npoints : int The number of points. obs_to_arc : dict Keys are arc IDs (tuple). Values are snapped point information (dict). Within the snapped point information (dict) keys are observation IDs (int), and values are snapped coordinates. obs_to_vertex : list List of incident network vertices to snapped observation points converted from a default_dict. Originally in the form of paired left/right nearest network vertices {netvtx1: obs_id1, netvtx2: obs_id1, netvtx1: obs_id2... netvtx1: obs_idn}, then simplified to a list in the form [netvtx1, netvtx2, netvtx1, netvtx2, ...]. dist_to_vertex : dict Keys are observations IDs (int). Values are distance lookup (dict). Within distance lookup (dict) keys are the two incident vertices of the arc and values are distance to each of those arcs. snapped_coordinates : dict Keys are the point IDs (int). Values are the snapped :math:`(x,y)` coordinates (tuple). snap_dist : bool Flag as ``True`` to include the distance from the original location to the snapped location along the network. Default is ``False``. """ def __init__(self): # duplicate post-snapping PointPattern class structure self.npoints = 0 self.obs_to_arc = {} self.obs_to_vertex = defaultdict(list) self.dist_to_vertex = {} self.snapped_coordinates = {} spaghetti-1.7.6/spaghetti/tests/000077500000000000000000000000001463527460200166605ustar00rootroot00000000000000spaghetti-1.7.6/spaghetti/tests/__init__.py000066400000000000000000000000001463527460200207570ustar00rootroot00000000000000spaghetti-1.7.6/spaghetti/tests/test_network.py000066400000000000000000001120771463527460200217720ustar00rootroot00000000000000""" Testing for the spaghetti api import structure. """ import copy import numpy import pytest from libpysal import cg, examples, io from libpysal.common import ATOL, RTOL import spaghetti try: import geopandas GEOPANDAS_EXTINCT = False except ImportError: GEOPANDAS_EXTINCT = True SILENCE = dict(weights_kws=dict(silence_warnings=True)) # empirical data --------------------------------------------------------------- # network shapefile STREETS = examples.get_path("streets.shp") # observations schools = "schools" SCHOOLS = examples.get_path(schools + ".shp") crimes = "crimes" CRIMES = examples.get_path(crimes + ".shp") # native pysal geometries ------------------------------------------------------ P00 = cg.Point((0, 0)) P03 = cg.Point((0, 3)) P030001 = cg.Point((0, 3.0001)) P01 = cg.Point((0, 1)) P10 = cg.Point((1, 0)) P11 = cg.Point((1, 1)) P12 = cg.Point((1, 2)) P21 = cg.Point([2, 1]) P22 = cg.Point((2, 2)) P33 = cg.Point((3, 3)) P34 = cg.Point((3, 4)) P40 = cg.Point((4, 0)) P400010 = cg.Point((4.0001, 0)) P11P22_CHAIN = cg.Chain([P11, P22]) P0505 = cg.Point([0.5, 0.5]) P052 = cg.Point([0.5, 2.0]) P0525 = cg.Point([0.5, 2.5]) P2505 = cg.Point([2.5, 0.5]) P2525 = cg.Point([2.5, 2.5]) P31 = cg.Point([3, 1]) P325125 = cg.Point([3.25, 1.25]) P3375125 = cg.Point([3.375, 1.25]) P35125 = cg.Point([3.5, 1.25]) P3751 = cg.Point([3.75, 1]) P35075 = cg.Point([3.5, 0.75]) P3375075 = cg.Point([3.375, 0.75]) P325075 = cg.Point([3.25, 0.75]) RING = [ cg.Chain([P31, P325125]), cg.Chain([P325125, P3375125]), cg.Chain([P3375125, P35125]), cg.Chain([P35125, P3751]), cg.Chain([P3751, P35075]), cg.Chain([P35075, P3375075]), cg.Chain([P3375075, P325075]), cg.Chain([P325075, P31]), ] EXTENSION = [cg.Chain([P12, P22, P21])] GOOD_TRIANGLE = [ cg.Chain([P00, P03]), cg.Chain([P03, P40]), cg.Chain([P40, P00]), ] BAD_TRIANGLE = [ cg.Chain([P00, P03]), cg.Chain([P030001, P400010]), cg.Chain([P40, P00]), ] synth_obs = "synth_obs" points1 = "points1" points2 = "points2" # ------------------------------------------------------------------------------- class TestNetwork: def setup_method(self): # empirical network instantiated from shapefile self.ntw_shp = spaghetti.Network(in_data=STREETS, weightings=True) self.n_known_shp_arcs, self.n_known_shp_vertices = 303, 230 # native pysal geometries self.chains_from_shp = [ cg.Chain([cg.Point(self.ntw_shp.vertex_coords[vertex]) for vertex in arc]) for arc in self.ntw_shp.arcs ] # lattice and ring + extension bounds, h, v = (0, 0, 2, 2), 1, 1 self.lattice = spaghetti.regular_lattice(bounds, h, nv=v) self.lines = self.lattice + RING + EXTENSION self.ntw_from_lattice_ring = spaghetti.Network(in_data=self.lines, **SILENCE) self.ntw_from_lattice_ring.snapobservations([P0505, P052], "points") # Pythagorean Triple self.triangle = spaghetti.Network(in_data=GOOD_TRIANGLE) def test_network_data_read(self): # shp test against known assert len(self.ntw_shp.arcs) == self.n_known_shp_arcs assert len(self.ntw_shp.vertices) == self.n_known_shp_vertices arc_lengths = self.ntw_shp.arc_lengths.values() assert sum(arc_lengths) == pytest.approx(104414.0920159, 0.00001) assert 0 in self.ntw_shp.adjacencylist[1] assert 0 in self.ntw_shp.adjacencylist[2] assert 0 not in self.ntw_shp.adjacencylist[3] def test_network_from_libpysal_chains(self): known_components = self.ntw_shp.network_n_components known_length = sum(self.ntw_shp.arc_lengths.values()) # network instantiated from libpysal.cg.Chain objects for dtype in (list, tuple, numpy.array): ntw_data = dtype(self.chains_from_shp) self.ntw_from_chains = spaghetti.Network(in_data=ntw_data) observed_components = self.ntw_from_chains.network_n_components observed_length = sum(self.ntw_from_chains.arc_lengths.values()) assert observed_components == known_components assert observed_length == pytest.approx(known_length, 0.001) def test_network_from_single_libpysal_chain(self): # network instantiated from a single libpysal.cg.Chain self.ntw_chain_out = spaghetti.Network(in_data=P11P22_CHAIN) known_edges = self.ntw_chain_out.edges fname = "test_network.pkl" # test save and load network self.ntw_chain_out.savenetwork(fname) self.ntw_chain_in = spaghetti.Network.loadnetwork(fname) observed_arcs = self.ntw_chain_in.arcs assert observed_arcs == known_edges def test_network_from_vertical_libpysal_chains(self): vert_up = cg.Chain([P0505, P052]) self.ntw_up_chain = spaghetti.Network(in_data=vert_up) assert len(self.ntw_up_chain.arcs) == len(vert_up.segments) vert_down = cg.Chain([P052, P0505]) self.ntw_down_chain = spaghetti.Network(in_data=vert_down) assert len(self.ntw_down_chain.arcs) == len(vert_down.segments) def test_network_failures(self): msg = "'libpysal.cg.shapes.Point' not supported for network instantiation." # try instantiating network with single point with pytest.raises(TypeError, match=msg): spaghetti.Network(in_data=P11) # try instantiating network with list of single point with pytest.raises(TypeError, match=msg): spaghetti.Network(in_data=[P11]) @pytest.mark.skipif(GEOPANDAS_EXTINCT, reason="Missing Geopandas") def test_network_from_geopandas(self): # network instantiated from geodataframe gdf = geopandas.read_file(STREETS) self.ntw_gdf = spaghetti.Network(in_data=gdf, w_components=True) # gdf test against known assert len(self.ntw_gdf.arcs) == self.n_known_shp_arcs assert len(self.ntw_gdf.vertices) == self.n_known_shp_vertices # shp against gdf assert len(self.ntw_shp.arcs) == len(self.ntw_gdf.arcs) assert len(self.ntw_shp.vertices) == len(self.ntw_gdf.vertices) def test_round_sig(self): # round to 2 significant digits test x_round2, y_round2 = 1200, 1900 self.ntw_shp.vertex_sig = 2 obs_xy_round2 = self.ntw_shp._round_sig((1215, 1865)) assert obs_xy_round2 == (x_round2, y_round2) # round to no significant digits test x_roundNone, y_roundNone = 1215, 1865 self.ntw_shp.vertex_sig = None obs_xy_roundNone = self.ntw_shp._round_sig((1215, 1865)) assert obs_xy_roundNone == (x_roundNone, y_roundNone) def test_vertex_atol(self): known_components = 1 ntw_triangle = spaghetti.Network(in_data=BAD_TRIANGLE, vertex_atol=2) observed_components = ntw_triangle.network_n_components assert observed_components == known_components def test_contiguity_weights(self): known_network_histo = [(2, 35), (3, 89), (4, 105), (5, 61), (6, 13)] observed_network_histo = self.ntw_shp.w_network.histogram assert known_network_histo == observed_network_histo known_graph_histo = [(2, 2), (3, 2), (4, 47), (5, 80), (6, 48)] observed_graph_histo = self.ntw_shp.w_graph.histogram assert observed_graph_histo == known_graph_histo def test_components(self): known_network_arc = (225, 226) observed_network_arc = self.ntw_shp.network_component2arc[0][-1] assert observed_network_arc == known_network_arc known_graph_edge = (207, 208) observed_graph_edge = self.ntw_shp.graph_component2edge[0][-1] assert observed_graph_edge == known_graph_edge def test_connected_components(self): ntw = copy.deepcopy(self.ntw_from_lattice_ring) # observed values observed_connected = ntw.network_fully_connected # known values known_connected = False assert observed_connected == known_connected # observed values observed_component_vertices = ntw.network_component_vertices # known values known_component_vertices = { 0: {0, 1, 2, 3, 4, 13}, 1: {5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}, } assert observed_component_vertices == known_component_vertices # observed values observed_network_vtx = ntw.network_component_vertex_count observed_graph_vtx = ntw.graph_component_vertex_count # known values known_network_vtx = {0: 6, 1: 8} known_graph_vtx = {0: 3, 1: 8} assert observed_network_vtx == known_network_vtx assert observed_graph_vtx == known_graph_vtx # observed values observed_edge_lengths = ntw.edge_lengths[(0, 1)] # known values known_edge_lengths = 1.0 assert observed_edge_lengths == known_edge_lengths # observed values observed_largest_net = ntw.network_largest_component observed_longest_graph = ntw.graph_longest_component # known values known_largest = 1 known_longest = 0 assert observed_largest_net == known_largest assert observed_longest_graph == known_longest # observed values observed_lengths = ntw.network_component_lengths # known values known_lengths = {0: 6.0, 1: 1.914213562373095} for k, v in observed_lengths.items(): assert (k, pytest.approx(v)) == (k, pytest.approx(known_lengths[k])) def test_distance_band_weights(self): w = self.ntw_shp.distancebandweights(threshold=500, **SILENCE) assert w.n == 230 assert w.histogram == [ (1, 22), (2, 58), (3, 63), (4, 40), (5, 36), (6, 3), (7, 5), (8, 3), ] def test_split_arcs_dist_200(self): n200 = self.ntw_shp.split_arcs(200.0) assert len(n200.arcs) == 688 def test_split_arcs_dist_1000(self): n1000 = self.ntw_shp.split_arcs(1000.0) assert len(n1000.arcs) == 303 def test_split_arcs_dist_ntw_from_lattice_ring_2(self): n_2 = self.ntw_from_lattice_ring.split_arcs(0.2, **SILENCE) known_neighbors = [(1, 17), (1, 25), (1, 26), (18, 19)] observed_neighbors = n_2.w_network.neighbors[1, 18] assert observed_neighbors == known_neighbors def test_split_arcs_dist_ntw_from_lattice_ring_3(self): n_3 = self.ntw_from_lattice_ring.split_arcs(0.3, **SILENCE) known_neighbors = [(1, 16), (1, 22), (1, 23), (17, 18)] observed_neighbors = n_3.w_network.neighbors[1, 17] assert observed_neighbors == known_neighbors def test_split_arcs_dist_ntw_from_lattice_ring_5(self): n_5 = self.ntw_from_lattice_ring.split_arcs(0.5, **SILENCE) known_neighbors = [(1, 14), (1, 16), (1, 17), (2, 15)] observed_neighbors = n_5.w_network.neighbors[1, 15] assert observed_neighbors == known_neighbors def test_split_arcs_count_2(self): n200 = self.ntw_shp.split_arcs(2, split_by="count") assert len(n200.arcs) == 606 def test_split_arcs_count_1(self): split_param = 1 msg = ( f"Splitting arcs by 1 or less is not possible. " f"Currently 'split_param' is set to {split_param}." ) with pytest.raises(ValueError, match=msg): self.ntw_shp.split_arcs(split_param, split_by="count") def test_split_arcs_count_half(self): split_param = 0.5 msg = ( f"Splitting arcs by 1 or less is not possible. " f"Currently 'split_param' is set to {split_param}." ) with pytest.raises(ValueError, match=msg): self.ntw_shp.split_arcs(split_param, split_by="count") def test_split_arcs_count_1_and_half(self): split_param = 1.5 msg = ( "Network arcs must split by an integer. " f"Currently 'split_param' is set to {split_param}." ) with pytest.raises(TypeError, match=msg): self.ntw_shp.split_arcs(split_param, split_by="count") def test_split_arcs_misspell(self): split_by = "MasterP" msg = f"'{split_by}' is not a valid value for 'split_by'. " with pytest.raises(ValueError, match=msg): self.ntw_shp.split_arcs(3, split_by=split_by) def test_enum_links_vertex(self): coincident = self.ntw_shp.enum_links_vertex(24) assert (24, 48) in coincident def test_shortest_paths(self): # symmetric point pattern known_vertices = 10 self.ntw_shp.snapobservations(SCHOOLS, schools) _, tree = self.ntw_shp.allneighbordistances(schools, gen_tree=True) observed_paths = self.ntw_shp.shortest_paths(tree, schools) observed_vertices = len(observed_paths[0][1].vertices) assert observed_vertices == known_vertices # asymmetric point pattern bounds, h, v = (0, 0, 3, 3), 2, 2 lattice = spaghetti.regular_lattice(bounds, h, nv=v, exterior=False) ntw = spaghetti.Network(in_data=lattice) POINTS1 = [P0505, P2525] POINTS2 = [P0525, P2505, cg.Point((0.75, 0.6))] ntw.snapobservations(POINTS1, points1) ntw.snapobservations(POINTS2, points2) _, tree = ntw.allneighbordistances(points1, points2, gen_tree=True) observed_paths = ntw.shortest_paths(tree, points1, pp_dest=points2) # observed values observed_vertices1 = observed_paths[2][1].vertices observed_vertices2 = len(observed_paths[3][1].vertices) # known values known_vertices1 = [ cg.Point((0.5, 1.0)), cg.Point((1.0, 1.0)), cg.Point((1.0, 0.6)), ] known_vertices2 = 4 assert observed_vertices1 == known_vertices1 assert observed_vertices2 == known_vertices2 # test error with pytest.raises( AttributeError, match="The 'network_trees' attribute has not been created." ): lattice = spaghetti.regular_lattice((0, 0, 4, 4), 4) ntw = spaghetti.Network(in_data=lattice) ntw.shortest_paths([], synth_obs) @pytest.mark.filterwarnings("ignore:There is a least one point pattern") def test_extract_component(self): ntw = copy.deepcopy(self.ntw_from_lattice_ring) s2s, tree = ntw.allneighbordistances("points", gen_tree=True) # test longest component with pytest.warns(UserWarning, match="There is a least one point pattern"): longest = spaghetti.extract_component(ntw, ntw.network_longest_component) # observed values observed_napts = longest.non_articulation_points # known values known_napts = [2, 4, 13] assert observed_napts == known_napts # test largest component largest = spaghetti.extract_component(ntw, ntw.network_largest_component) # observed values observed_arcs, observed_edges = largest.arcs, largest.edges # known values known_arcs = [ (5, 6), (5, 12), (6, 7), (7, 8), (8, 9), (9, 10), (10, 11), (11, 12), ] known_edges = known_arcs assert observed_arcs == known_arcs assert observed_arcs == known_edges assert observed_edges == known_arcs assert observed_edges == known_edges def test_spanning_tree(self): # minimum known_len = 7.0 mst = spaghetti.spanning_tree( self.triangle, method="sort", maximum=False, silence_warnings=True ) observed_len = sum(mst.arc_lengths.values()) assert observed_len == known_len # maximum known_len = 9.0 mst = spaghetti.spanning_tree( self.triangle, method="sort", maximum=True, silence_warnings=True ) observed_len = sum(mst.arc_lengths.values()) assert observed_len == known_len # method error method = "tors" msg = f"'{method}' not a valid method for minimum spanning tree creation." with pytest.raises(ValueError, match=msg): spaghetti.spanning_tree(self.triangle, method=method) @pytest.mark.skipif(GEOPANDAS_EXTINCT, reason="Missing Geopandas") def test_element_as_gdf(self): # extract both vertices and arcs vertices, arcs = spaghetti.element_as_gdf( self.ntw_shp, vertices=True, arcs=True ) # test arcs known_vertex_wkt = "POINT (728368.04762 877125.89535)" observed_vertex = vertices.loc[(vertices["id"] == 0), "geometry"].squeeze() observed_vertex_wkt = observed_vertex.wkt assert observed_vertex_wkt == known_vertex_wkt # test arcs known_arc_wkt = ( "LINESTRING (728368.04762 877125.89535, 728368.13931 877023.27186)" ) observed_arc = arcs.loc[(arcs["id"] == (0, 1)), "geometry"].squeeze() observed_arc_wkt = observed_arc.wkt assert observed_arc_wkt == known_arc_wkt # See GH#722 with pytest.warns( FutureWarning, match="The ``geom_col`` keyword argument is deprecated" ): geom_col = "MY_GEOM" vertices, arcs = spaghetti.element_as_gdf( self.ntw_shp, vertices=True, arcs=True, geom_col=geom_col ) assert vertices.geometry.name == geom_col assert arcs.geometry.name == geom_col # extract only arcs arcs = spaghetti.element_as_gdf(self.ntw_shp, arcs=True) observed_arc = arcs.loc[(arcs["id"] == (0, 1)), "geometry"].squeeze() observed_arc_wkt = observed_arc.wkt assert observed_arc_wkt == known_arc_wkt # See GH#722 with pytest.warns( FutureWarning, match="The ``geom_col`` keyword argument is deprecated" ): geom_col = "MY_GEOM" arcs = spaghetti.element_as_gdf(self.ntw_shp, arcs=True, geom_col=geom_col) assert arcs.geometry.name == geom_col # extract symmetric routes known_length, bounds, h, v = 2.6, (0, 0, 3, 3), 2, 2 lattice = spaghetti.regular_lattice(bounds, h, nv=v, exterior=False) ntw = spaghetti.Network(in_data=lattice) SYNTH_OBS = [cg.Point([0.2, 1.3]), cg.Point([0.2, 1.7]), cg.Point([2.8, 1.5])] ntw.snapobservations(SYNTH_OBS, synth_obs) _, tree = ntw.allneighbordistances(synth_obs, gen_tree=True) paths = ntw.shortest_paths(tree, synth_obs) paths_gdf = spaghetti.element_as_gdf(ntw, routes=paths) observed_length = paths_gdf.loc[0, "geometry"].length assert observed_length == known_length # extract asymmetric routes known_origins, bounds, h, v = 2, (0, 0, 3, 3), 2, 2 lattice = spaghetti.regular_lattice(bounds, h, nv=v, exterior=False) ntw = spaghetti.Network(in_data=lattice) POINTS1 = [P0505, P2525] POINTS2 = [P0525, P2505] ntw.snapobservations(POINTS1, points1) ntw.snapobservations(POINTS2, points2) _, tree = ntw.allneighbordistances(points1, points2, gen_tree=True) paths = ntw.shortest_paths(tree, points1, pp_dest=points2) paths_gdf = spaghetti.element_as_gdf(ntw, routes=paths) observed_origins = paths_gdf["id"].map(lambda x: x[0]).nunique() assert observed_origins == known_origins # See GH#722 with pytest.warns( FutureWarning, match="The ``geom_col`` keyword argument is deprecated" ): geom_col = "MY_GEOM" paths_gdf = spaghetti.element_as_gdf(ntw, routes=paths, geom_col=geom_col) assert paths_gdf.geometry.name == geom_col def test_regular_lattice(self): # 4x4 regular lattice with the exterior known = [P00, P10] bounds = (0, 0, 3, 3) lattice = spaghetti.regular_lattice(bounds, 2, nv=2, exterior=True) observed = lattice[0].vertices assert observed == known # 5x5 regular lattice without the exterior known = [P33, P34] bounds = (0, 0, 4, 4) lattice = spaghetti.regular_lattice(bounds, 3, exterior=False) observed = lattice[-1].vertices assert observed == known # 7x9 regular lattice from shapefile bounds known_vertices = [ (723414.3683108028, 875929.0396895551), (724286.1381211297, 875929.0396895551), ] shp = io.open(STREETS) lattice = spaghetti.regular_lattice(shp.bbox, 5, nv=7, exterior=True) observed_vertices = lattice[0].vertices for observed, known in zip(observed_vertices, known_vertices): assert (observed[0], observed[1]) == known # test for Type Error with pytest.raises(TypeError, match="The 'nh' and 'nv' parameters"): spaghetti.regular_lattice(bounds, [[4]]) # test for Runtime Error with pytest.raises(RuntimeError, match="The 'bounds' parameter is 3 elements"): spaghetti.regular_lattice((0, 0, 1), 1) # ------------------------------------------------------------------------------- class TestNetworkPointPattern: def setup_method(self): self.ntw = spaghetti.Network(in_data=STREETS) self.obs = [schools, crimes] self.OBS = [SCHOOLS, CRIMES] self.idxs = ["pp1", "pp2"] iterator = zip(self.obs, self.OBS, self.idxs) for obs, OBS, idx in iterator: self.ntw.snapobservations(OBS, obs, attribute=True) setattr(self, idx, self.ntw.pointpatterns[obs]) self.known_pp1_npoints = 8 def test_pp_from_libpysal_points(self): # known cpp = self.ntw.pointpatterns[crimes] known_snapped = set(cpp.snapped_coordinates.values()) cg_crimes = f"cg_{crimes}" # points from pysal geometries points = [cg.Point(cpp.points[i]["coordinates"]) for i in cpp.points] for dtype in (list, tuple): point_data = dtype(points) self.ntw.snapobservations(point_data, cg_crimes, attribute=True) observed = self.ntw.pointpatterns[cg_crimes] observed_snapped = set(observed.snapped_coordinates.values()) assert observed_snapped == known_snapped def test_pp_from_single_libpysal_point(self): # network instantiated from a single libpysal.cg.Chain known_dist = 1.4142135623730951 self.ntw_from_chain = spaghetti.Network(in_data=P11P22_CHAIN) self.ntw_from_chain.snapobservations(P00, synth_obs) snap_dist = self.ntw_from_chain.pointpatterns[synth_obs].dist_snapped[0] assert snap_dist == pytest.approx(known_dist, 0.0000000001) # network instantiated from a single vertical (up) libpysal.cg.Chain chain = cg.Chain([P11, P12]) known_dist = 1.0 self.ntw_from_chain = spaghetti.Network(in_data=chain) self.ntw_from_chain.snapobservations(cg.Point((0, 1.5)), synth_obs) snap_dist = self.ntw_from_chain.pointpatterns[synth_obs].dist_snapped[0] assert snap_dist == known_dist # network instantiated from a single vertical (down) libpysal.cg.Chain chain = cg.Chain([cg.Point((5, 5)), cg.Point((5, 4))]) known_dist = 1.5 self.ntw_from_chain = spaghetti.Network(in_data=chain) self.ntw_from_chain.snapobservations(cg.Point((6.5, 4.5)), synth_obs) snap_dist = self.ntw_from_chain.pointpatterns[synth_obs].dist_snapped[0] assert snap_dist == known_dist def test_pp_failures(self): # network instantiated from a single libpysal.cg.Chain self.ntw_from_chain = spaghetti.Network(in_data=P11P22_CHAIN) msg = ( "'libpysal.cg.shapes.Chain' not supported for point pattern instantiation." ) # try snapping chain with pytest.raises(TypeError, match=msg): self.ntw_from_chain.snapobservations(P11P22_CHAIN, "chain") # try snapping list of chain with pytest.raises(TypeError, match=msg): self.ntw_from_chain.snapobservations([P11P22_CHAIN], "chain") @pytest.mark.skipif(GEOPANDAS_EXTINCT, reason="Missing Geopandas") def test_pp_from_geopandas(self): idxs = [f"gdf_{pp}" for pp in self.idxs] iterator = zip(self.obs, self.OBS, idxs) for obs, OBS, idx in iterator: OBS = geopandas.read_file(OBS) kwargs = {"attribute": True} if obs == crimes: kwargs.update({"idvariable": "POLYID"}) self.ntw.snapobservations(OBS, obs, **kwargs) setattr(self, idx, self.ntw.pointpatterns[obs]) assert self.pp1.npoints == self.gdf_pp1.npoints assert self.pp2.npoints == self.gdf_pp2.npoints def test_add_point_pattern(self): assert self.pp1.npoints == self.known_pp1_npoints assert "properties" in self.pp1.points[0] assert [1] in self.pp1.points[0]["properties"] def test_count_per_link_network(self): counts = self.ntw.count_per_link(self.pp1.obs_to_arc, graph=False) meancounts = sum(counts.values()) / float(len(counts.keys())) assert meancounts == pytest.approx(1.0, 0.00001) def test_count_per_edge_graph(self): counts = self.ntw.count_per_link(self.pp1.obs_to_arc, graph=True) meancounts = sum(counts.values()) / float(len(counts.keys())) assert meancounts == pytest.approx(1.0, 0.00001) def test_simulate_uniform_observations(self): sim = self.ntw.simulate_observations(self.known_pp1_npoints) assert self.known_pp1_npoints == sim.npoints def test_simulate_unsupported_distribution_observations(self): distribution = "mrofinu" msg = f"{distribution} distribution not currently supported." with pytest.raises(RuntimeError, match=msg): self.ntw.simulate_observations(1, distribution=distribution) def test_all_neighbor_distances(self): matrix1, tree = self.ntw.allneighbordistances(schools, gen_tree=True) known_mtx_val = 17682.436988 known_tree_val = (173, 64) assert numpy.nansum(matrix1[0]) == pytest.approx(known_mtx_val, 0.0001) assert tree[(6, 7)] == known_tree_val del self.ntw.distance_matrix del self.ntw.network_trees matrix2 = self.ntw.allneighbordistances(schools, fill_diagonal=0.0) observed = matrix2.diagonal() known = numpy.zeros(matrix2.shape[0]) assert observed.all() == known.all() del self.ntw.distance_matrix del self.ntw.network_trees matrix3 = self.ntw.allneighbordistances(schools, snap_dist=True) known_mtx_val = 3218.2597894 observed_mtx_val = matrix3 assert observed_mtx_val[0, 1] == pytest.approx(known_mtx_val, 0.0001) del self.ntw.distance_matrix del self.ntw.network_trees matrix4 = self.ntw.allneighbordistances(schools, fill_diagonal=0.0) observed = matrix4.diagonal() known = numpy.zeros(matrix4.shape[0]) assert observed.all() == known.all() del self.ntw.distance_matrix del self.ntw.network_trees matrix5, tree = self.ntw.allneighbordistances(crimes, gen_tree=True) known_mtx_val = 1484112.694526529 known_tree_val = (-0.1, -0.1) assert numpy.nansum(matrix5[0]) == pytest.approx(known_mtx_val, 0.0001) assert tree[(18, 19)] == known_tree_val del self.ntw.distance_matrix del self.ntw.network_trees def test_all_neighbor_distances_multiproccessing(self): matrix1, tree = self.ntw.allneighbordistances( schools, fill_diagonal=0.0, n_processes="all", gen_tree=True ) known_mtx1_val = 17682.436988 known_tree_val = (173, 64) observed = matrix1.diagonal() known = numpy.zeros(matrix1.shape[0]) assert observed.all() == known.all() assert numpy.nansum(matrix1[0]) == pytest.approx(known_mtx1_val, 0.0001) assert tree[(6, 7)] == known_tree_val del self.ntw.distance_matrix del self.ntw.network_trees matrix2 = self.ntw.allneighbordistances(schools, n_processes=2) known_mtx2_val = 17682.436988 assert numpy.nansum(matrix2[0]) == pytest.approx(known_mtx2_val, 0.0001) del self.ntw.distance_matrix del self.ntw.network_trees matrix3, tree = self.ntw.allneighbordistances( schools, fill_diagonal=0.0, n_processes=2, gen_tree=True ) known_mtx3_val = 17682.436988 known_tree_val = (173, 64) assert numpy.nansum(matrix3[0]) == pytest.approx(known_mtx3_val, 0.0001) assert tree[(6, 7)] == known_tree_val del self.ntw.distance_matrix del self.ntw.network_trees def test_nearest_neighbor_distances(self): # general test with pytest.raises(KeyError, match="Available point patterns are"): self.ntw.nearestneighbordistances("i_should_not_exist") nnd1 = self.ntw.nearestneighbordistances(schools) nnd2 = self.ntw.nearestneighbordistances(schools, destpattern=schools) nndv1 = numpy.array(list(nnd1.values()), dtype=object)[:, 1].astype(float) nndv2 = numpy.array(list(nnd2.values()), dtype=object)[:, 1].astype(float) numpy.testing.assert_array_almost_equal_nulp(nndv1, nndv2) del self.ntw.distance_matrix del self.ntw.network_trees # nearest neighbor keeping zero test known_zero = ([19], 0.0)[0] nn_c = self.ntw.nearestneighbordistances(crimes, keep_zero_dist=True) assert nn_c[18][0] == known_zero del self.ntw.distance_matrix del self.ntw.network_trees # nearest neighbor omitting zero test known_nonzero = ([11], 165.33982412719126)[1] nn_c = self.ntw.nearestneighbordistances(crimes, keep_zero_dist=False) assert nn_c[18][1] == pytest.approx(known_nonzero, 0.0001) del self.ntw.distance_matrix del self.ntw.network_trees # nearest neighbor with snap distance known_neigh = ([3], 402.5219673922477)[1] nn_c = self.ntw.nearestneighbordistances(crimes, snap_dist=True) assert nn_c[0][1] == pytest.approx(known_neigh, 0.0001) del self.ntw.distance_matrix del self.ntw.network_trees @pytest.mark.skipif(GEOPANDAS_EXTINCT, reason="Missing Geopandas") def test_element_as_gdf(self): obs = spaghetti.element_as_gdf(self.ntw, pp_name=schools) snap_obs = spaghetti.element_as_gdf(self.ntw, pp_name=schools, snapped=True) known_dist = 205.65961300587043 observed_point = obs.loc[(obs["id"] == 0), "geometry"].squeeze() snap_point = snap_obs.loc[(snap_obs["id"] == 0), "geometry"].squeeze() observed_dist = observed_point.distance(snap_point) assert observed_dist == pytest.approx(known_dist, 0.00000001) with pytest.raises(KeyError, match="Available point patterns are"): spaghetti.element_as_gdf(self.ntw, pp_name="i_should_not_exist") # ------------------------------------------------------------------------------- class TestNetworkAnalysis: def setup_method(self): # synthetic test data bounds, h, v = (0, 0, 3, 3), 2, 2 lattice = spaghetti.regular_lattice(bounds, h, nv=v, exterior=True) self.ntw = spaghetti.Network(in_data=lattice) chains = [ cg.Chain( [ cg.Point(self.ntw.vertex_coords[p1]), cg.Point(self.ntw.vertex_coords[p2]), ] ) for (p1, p2) in self.ntw.arcs ] midpoints = [] for chain in chains: (v1x, v1y), (v2x, v2y) = chain.vertices mid = cg.Point(((v1x + v2x) / 2.0, (v1y + v2y) / 2.0)) midpoints.append(mid) self.mids = "mids" self.ntw.snapobservations(midpoints, self.mids) self.test_permutations = 99 self.test_steps = 10 # empirical test_data self.ntw_shp = spaghetti.Network(in_data=STREETS) self.ntw_shp.snapobservations(CRIMES, crimes, attribute=True) def test_global_auto_k_uniform(self): known_lowerenvelope = numpy.array( [ 0.0, 0.1875, 0.60416667, 1.22916667, 2.10416667, 2.85416667, 3.70833333, 4.70833333, 5.1875, 5.41666667, ] ) numpy.random.seed(0) obtained = self.ntw.GlobalAutoK( self.ntw.pointpatterns[self.mids], permutations=self.test_permutations, nsteps=self.test_steps, distribution="uniform", ) assert obtained.lowerenvelope.shape[0] == self.test_steps numpy.testing.assert_allclose(obtained.lowerenvelope, known_lowerenvelope) def test_global_auto_k_unsupported_distribution(self): distribution = "mrofinu" msg = f"{distribution} distribution not currently supported." with pytest.raises(RuntimeError, match=msg): self.ntw.GlobalAutoK( self.ntw.pointpatterns[self.mids], permutations=self.test_permutations, nsteps=self.test_steps, distribution=distribution, ) def test_moran_network(self): known_moran_I, known_y = 0.005192687496078421, [0.0, 1, 0.0, 3, 0.0] observed_moran, observed_y = self.ntw_shp.Moran(crimes) numpy.testing.assert_allclose( observed_moran.I, known_moran_I, rtol=RTOL, atol=ATOL ) assert observed_y[:5] == known_y def test_moran_graph(self): known_moran_I, known_y = 0.004777863137379377, [1, 0.0, 0.0, 3, 1] observed_moran, observed_y = self.ntw_shp.Moran(crimes, graph=True) numpy.testing.assert_allclose( observed_moran.I, known_moran_I, rtol=RTOL, atol=ATOL ) assert observed_y[:5] == known_y # ------------------------------------------------------------------------------- class TestNetworkUtils: def setup_method(self): self.ntw = spaghetti.Network(in_data=STREETS) self.P00, self.P01 = P00, P01 self.P10, self.P11 = P10, P11 def test_compute_length(self): point1, point2 = (0, 0), (1, 1) known_length = 1.4142135623730951 observed_length = spaghetti.util.compute_length(point1, point2) assert observed_length == pytest.approx(known_length, 0.0001) def test_get_neighbor_distances(self): known_neighs = {1: 102.62353453439829, 2: 660.000001049743} observed_neighs = spaghetti.util.get_neighbor_distances( self.ntw, 0, self.ntw.arc_lengths ) for k in known_neighs.keys(): assert observed_neighs[k] == pytest.approx(known_neighs[k], 0.0001) def test_generate_tree(self): known_path = [23, 22, 20, 19, 170, 2, 0] distance, pred = spaghetti.util.dijkstra(self.ntw, 0) tree = spaghetti.util.generatetree(pred) assert tree[3] == known_path def test_dijkstra(self): distance, pred = spaghetti.util.dijkstra(self.ntw, 0) assert distance[196] == pytest.approx(5505.668247, 0.0001) assert pred[196] == 133 def test_dijkstra_mp(self): distance, pred = spaghetti.util.dijkstra_mp((self.ntw, 0)) assert distance[196] == pytest.approx(5505.668247, 0.0001) assert pred[196] == 133 def test_chain_constr(self): known_len = 1.4142135623730951 chain = spaghetti.util.chain_constr({0: (0.0, 0.0), 1: (1.0, 1.0)}, [(0, 1)])[0] assert chain.len == pytest.approx(known_len, 0.00000000001) def test_build_chains(self): # 1x1 cross (regular lattice without the exterior) v_known = [self.P10, self.P11] h_known = [self.P01, self.P11] space_h = space_v = [0.0, 1.0, 2.0] exterior, bounds = False, (0, 0, 2, 2) _vl = spaghetti.util.build_chains(space_h, space_v, exterior, bounds, h=False) _hl = spaghetti.util.build_chains(space_h, space_v, exterior, bounds, h=True) v_observed = _vl[0].vertices h_observed = _hl[0].vertices assert v_observed == v_known assert h_observed == h_known # 3x3 cross (regular lattice with the exterior) v_known = [self.P00, self.P01] h_known = [self.P00, self.P10] exterior, bounds = True, (0, 0, 2, 2) _vl = spaghetti.util.build_chains(space_h, space_v, exterior, bounds, h=False) _hl = spaghetti.util.build_chains(space_h, space_v, exterior, bounds, h=True) v_observed = _vl[0].vertices h_observed = _hl[0].vertices assert v_observed == v_known assert h_observed == h_known # this test is causing CI to stall in some cases # see https://github.com/pysal/spaghetti/issues/666 def test_squared_distance_point_link(self): point, link = (1, 1), ((0, 0), (2, 0)) sqrd_nearp = spaghetti.util.squared_distance_point_link(point, link) assert sqrd_nearp[0] == 1.0 assert sqrd_nearp[1].all() == numpy.array([1.0, 0.0]).all() def test_snap_points_to_links(self): points = {0: P11} links = [cg.shapes.Chain([P00, cg.shapes.Point((2, 0))])] snapped = spaghetti.util.snap_points_to_links(points, links) known_coords = [xy._Point__loc for xy in snapped[0][0]] assert known_coords == [(0.0, 0.0), (2.0, 0.0)] assert snapped[0][1].all() == numpy.array([1.0, 0.0]).all() spaghetti-1.7.6/spaghetti/util.py000066400000000000000000000537451463527460200170630ustar00rootroot00000000000000import geopandas import numpy import pandas import shapely from libpysal import cg from rtree import Rtree from shapely.geometry import LineString def compute_length(v0, v1): """Compute the euclidean distance between two points. Parameters ---------- v0 : tuple Coordinate sequence in the form x,y. vq : tuple Coordinate sequence in the form x,y. Returns ------- euc_dist : float Euclidean distance. Examples -------- >>> import spaghetti >>> point1, point2 = (0,0), (1,1) >>> spaghetti.util.compute_length(point1, point2) 1.4142135623730951 """ euc_dist = cg.standalone.get_points_dist(v0, v1) return euc_dist def get_neighbor_distances(ntw, v0, link): """Get distances to the nearest vertex neighbors along connecting arcs. Parameters ---------- ntw : spaghetti.Network A spaghetti network object. v0 : int The vertex ID. link : dict The key is a tuple (start vertex, end vertex); value is ``float``. Cost per arc to travel, e.g. distance. Returns ------- neighbors : dict The key is an integer (vertex ID); value is ``float`` (distance). Examples -------- >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) >>> neighs = spaghetti.util.get_neighbor_distances(ntw, 0, ntw.arc_lengths) >>> numpy.round(neighs[1], 10) np.float64(102.6235345344) """ # fetch links associated with vertices arcs = ntw.enum_links_vertex(v0) # create neighbor distance lookup neighbors = {} # iterate over each associated link for arc in arcs: # set distance from vertex1 to vertex2 (link length) if arc[0] != v0: neighbors[arc[0]] = link[arc] else: neighbors[arc[1]] = link[arc] return neighbors def generatetree(pred): """Rebuild the shortest path from root origin to destination. Parameters ---------- pred : list List of preceding vertices for route traversal. Returns ------- tree : dict The key is the root origin; value is the root origin to destination. Examples -------- >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) >>> distance, pred = spaghetti.util.dijkstra(ntw, 0) >>> tree = spaghetti.util.generatetree(pred) >>> tree[3] [np.int64(23), np.int64(22), np.int64(20), np.int64(19), np.int64(170), np.int64(2), np.int64(0)] """ # noqa: E501 # instantiate tree lookup tree = {} # iterate over the list of predecessor vertices for i, p in enumerate(pred): # if the route begins/ends with itself set the # root vertex and continue to next iteration if p == -1: # tree keyed by root vertex with root vertex as path tree[i] = [i] continue # set the initial vertex `p` as `idx` idx = p # and add it as the first vertex in the path path = [idx] # iterate through the path until back to home vertex while idx >= 0: # set the next vertex on the path next_vertex = pred[idx] # and redeclare the current `idx` idx = next_vertex # add the vertex to path while not at home vertex if idx >= 0: path.append(next_vertex) # tree keyed by root vertex with network vertices as path tree[i] = path return tree def dijkstra(ntw, v0, initial_dist=numpy.inf): """Compute the shortest path between a start vertex and all other vertices in an origin-destination matrix. Parameters ---------- ntw : spaghetti.Network A spaghetti network object. v0 : int Start vertex ID. initial_dist : float Integer break point to stop iteration and return n neighbors. Default is ``numpy.inf``. Returns ------- distance : list List of distances from vertex to all other vertices. pred : list List of preceeding vertices for traversal route. Notes ----- Based on :cite:`Dijkstra1959a`. Examples -------- >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) >>> distance, pred = spaghetti.util.dijkstra(ntw, 0) >>> round(distance[196], 4) 5505.6682 >>> pred[196] np.int64(133) """ # cost per arc to travel, e.g. distance cost = ntw.arc_lengths # initialize travel costs as `inf` for all distances distance = [initial_dist for x in ntw.vertex_list] # label distance to self as 0 distance[ntw.vertex_list.index(v0)] = 0 # instantiate set of unvisited vertices unvisited = {v0} # initially label as predecessor vertices with -1 as path pred = [-1 for x in ntw.vertex_list] # iterate over `unvisited` until all vertices have been visited while len(unvisited) > 0: # get vertex with the lowest value from distance dist = initial_dist for vertex in unvisited: if distance[vertex] < dist: dist = distance[vertex] current = vertex # remove that vertex from the set unvisited.remove(current) # get the neighbors (and costs) to the current vertex neighbors = get_neighbor_distances(ntw, current, cost) # iterate over neighbors to find least cost along path for v1, indiv_cost in neighbors.items(): # if the labeled cost is greater than # the currently calculated cost if distance[v1] > distance[current] + indiv_cost: # relabel to the currently calculated cost distance[v1] = distance[current] + indiv_cost # set the current vertex as a predecessor on the path pred[v1] = current # add the neighbor vertex to `unvisted` unvisited.add(v1) # cast preceding vertices list as an array of integers pred = numpy.array(pred, dtype=int) return distance, pred def dijkstra_mp(ntw_vertex): """Compute the shortest path between a start vertex and all other vertices in the matrix utilizing multiple cores upon request. Parameters ---------- ntw_vertex : tuple Tuple of arguments to pass into ``dijkstra()`` as (1) ``ntw`` - ``spaghetti.Network object``; (2) ``vertex`` - int (start node ID) Returns ------- distance : list List of distances from vertex to all other vertices. pred : list List of preceeding vertices for traversal route. Notes ----- Based on :cite:`Dijkstra1959a`. Examples -------- >>> import spaghetti >>> from libpysal import examples >>> ntw = spaghetti.Network(examples.get_path("streets.shp")) >>> distance, pred = spaghetti.util.dijkstra_mp((ntw, 0)) >>> round(distance[196], 4) 5505.6682 >>> pred[196] np.int64(133) """ # unpack network object and source vertex ntw, vertex = ntw_vertex # calculate shortest path distances and predecessor vertices distance, pred = dijkstra(ntw, vertex) return distance, pred def squared_distance_point_link(point, link): """Find the squared distance between a point and a link. Parameters ---------- point : tuple Point coordinates (x,y). link : list List of 2 point coordinate tuples [(x0, y0), (x1, y1)]. Returns ------- sqd : float The distance squared between the point and edge. nearp : numpy.ndarray An array of (xb, yb); the nearest point on the edge. Examples -------- >>> import spaghetti >>> point, link = (1,1), ((0,0), (2,0)) >>> spaghetti.util.squared_distance_point_link(point, link) (np.float64(1.0), array([1., 0.])) """ # cast vertices comprising the network link as an array p0, p1 = (numpy.array(p) for p in link) # cast the observation point as an array p = numpy.array(point) # subtract point 0 coords from point 1 v = p1 - p0 # subtract point 0 coords from the observation coords w = p - p0 # if the point 0 vertex is the closest point along the link c1 = numpy.dot(w, v) if c1 <= 0.0: sqd = numpy.dot(w.T, w) nearp = p0 return sqd, nearp # if the point 1 vertex is the closest point along the link c2 = numpy.dot(v, v) if c2 <= c1: dp1 = p - p1 sqd = numpy.dot(dp1.T, dp1) nearp = p1 return sqd, nearp # otherwise the closest point along the link lies between p0 and p1 b = c1 / c2 bv = numpy.dot(b, v) pb = p0 + bv d2 = p - pb sqd = numpy.dot(d2, d2) nearp = pb return sqd, nearp def snap_points_to_links(points, links): """Place points onto closest link in a set of links (arc/edges). Parameters ---------- points : dict Point ID as key and (x,y) coordinate as value. links : list Elements are of type ``libpysal.cg.shapes.Chain`` ** Note ** each element is a link represented as a chain with *one head and one tail vertex* in other words one link only. Returns ------- point2link : dict Key [point ID (see points in arguments)]; value [a 2-tuple ((head, tail), point) where (head, tail) is the target link, and point is the snapped location on the link. Examples -------- >>> import spaghetti >>> from libpysal.cg.shapes import Point, Chain >>> points = {0: Point((1,1))} >>> link = [Chain([Point((0,0)), Point((2,0))])] >>> spaghetti.util.snap_points_to_links(points, link) {0: ([(0.0, 0.0), (2.0, 0.0)], array([1., 0.]))} """ # instantiate an rtree rtree = Rtree() # set the smallest possible float epsilon on machine small = numpy.finfo(float).eps # initialize network vertex to link lookup vertex_2_link = {} # iterate over network links for i, link in enumerate(links): # extract network link (x,y) vertex coordinates head, tail = link.vertices x0, y0 = head x1, y1 = tail if (x0, y0) not in vertex_2_link: vertex_2_link[(x0, y0)] = [] if (x1, y1) not in vertex_2_link: vertex_2_link[(x1, y1)] = [] vertex_2_link[(x0, y0)].append(link) vertex_2_link[(x1, y1)].append(link) # minimally increase the bounding box exterior bx0, by0, bx1, by1 = link.bounding_box bx0 -= small by0 -= small bx1 += small by1 += small # insert the network link and its associated # rectangle into the rtree rtree.insert(i, (bx0, by0, bx1, by1), obj=link) # build a KDtree on link vertices kdtree = cg.KDTree(list(vertex_2_link.keys())) point2link = {} for pt_idx, point in points.items(): # first, find nearest neighbor link vertices for the point dmin, vertex = kdtree.query(point, k=1) vertex = tuple(kdtree.data[vertex]) closest = vertex_2_link[vertex][0].vertices # Use this link as the candidate closest link: closest # Use the distance as the distance to beat: dmin point2link[pt_idx] = (closest, numpy.array(vertex)) x0 = point[0] - dmin y0 = point[1] - dmin x1 = point[0] + dmin y1 = point[1] + dmin # Find all links with bounding boxes that intersect # a query rectangle centered on the point with sides # of length dmin * dmin rtree_lookup = rtree.intersection([x0, y0, x1, y1], objects=True) candidates = [cand.object.vertices for cand in rtree_lookup] # Sorting the candidate ensures reproducible results from OS to OS. # See: # https://github.com/pysal/spaghetti/pull/595 # https://github.com/pysal/spaghetti/issues/598 # https://github.com/pysal/spaghetti/pull/599 candidates.sort(reverse=True) dmin += small dmin2 = dmin * dmin # of the candidate arcs, find the nearest to the query point for candidate in candidates: dist2cand, nearp = squared_distance_point_link(point, candidate) if dist2cand <= dmin2: closest = candidate dmin2 = dist2cand point2link[pt_idx] = (closest, nearp) return point2link def network_has_cycle(adjacency): """Searches for a cycle in the complete network/graph. Parameters ---------- adjacency : spaghetti.Network.adjacencylist Vertex adjacency relationships. Returns ------- network_cycle_found : bool ``True`` for a cycle being found in the network/graph, otherwise ``False``. """ def tree_has_cycle(_parent, _v): """Searches for a cycle in the subtree. Parameters ---------- _parent : int Root vertex for the subnetwork/graph. _v : int Current vertex index of in the complete network. Returns ------- subtree_cycle_found : bool Current recursion found a cycle in the subtree. """ # Set current cycle tag as False subtree_cycle_found = False # Label the current network vertex as seen seen[_v] = True # Perform recursion for all adjacent network/graph vertices for rv in adjacency[_v]: # If vertex already seen, skip it if not seen[rv]: # Perform recursion down the depth-first search tree if tree_has_cycle(_v, rv): subtree_cycle_found = True break # If an adjacent vertex has not been seen and it is not the # parent of current vertex, then a cycle is present elif _parent != rv: subtree_cycle_found = True break return subtree_cycle_found # set initial cycle tag as False network_cycle_found = False # Label all network/graph vertices as not seen vids = list(adjacency.keys()) seen = {vid: False for vid in vids} # Perform depth-first search recursion to isolate cycles for v in vids: # If vertex already seen, skip it; or recurse down the depth-first search tree if not seen[v] and tree_has_cycle(-1, v): network_cycle_found = True break return network_cycle_found def chain_constr(vcoords, arcs): """Create the spatial representation of a network arc. Parameters ---------- vcoords : dict Vertex to coordinate lookup (see ``spaghetti.Network.vertex_coords``). arcs : list Arcs represented as start and end vertices. Returns ------- spatial_reps : list Spatial representations of arcs - ``libpysal.cg.Chain`` objects. """ spatial_reps = [_chain_constr(vcoords, vs) for vs in arcs] return spatial_reps def _chain_constr(_vcoords, _vs): """Construct a libpysal.cg.Chain object. Parameters ---------- _vcoords : {dict, None} See ``vcoords`` in ``get_chains()``. _vs : tuple Start and end vertex IDs of arc. Returns ------- libpysal.cg.Chain Spatial representation of the arc. """ return cg.Chain([cg.Point(_vcoords[v]) for v in _vs] if _vcoords else _vs) def build_chains(space_h, space_v, exterior, bounds, h=True): """Generate line segments for a lattice. Parameters ---------- space_h : list Horizontal spacing. space_v : list Vertical spacing. exterior : bool Flag for including the outer bounding box segments. bounds : list Area bounds in the form - . h : bool Generate horizontal line segments. Default is ``True``. ``False`` generates vertical segments. Returns ------- chains : list All horizontal or vertical line segments in the lattice. """ # Initialize starting and ending indices start_h, end_h, start_v, end_v = 0, len(space_h), 0, len(space_v) # set inital index track back to 0 minus_y, minus_x = 0, 0 if h: # start track back at 1 for horizontal lines minus_x = 1 if not exterior: # do not include borders start_v += 1 end_v -= 1 else: # start track back at 1 for vertical lines minus_y = 1 if not exterior: # do not include borders start_h += 1 end_h -= 1 # Create empty line list and fill chains = [] # for element in the horizontal index for plus_h in range(start_h, end_h): # for element in the vertical index for plus_v in range(start_v, end_v): # ignore if a -1 index if plus_h - minus_x == -1 or plus_v - minus_y == -1: continue else: # Point 1 (start point + previous slot in # horizontal or vertical space index) p1x = bounds[0] + space_h[plus_h - minus_x] p1y = bounds[1] + space_v[plus_v - minus_y] p1 = cg.Point((p1x, p1y)) # Point 2 (start point + current slot in # horizontal or vertical space index) p2x = bounds[0] + space_h[plus_h] p2y = bounds[1] + space_v[plus_v] p2 = cg.Point((p2x, p2y)) # libpysal.cg.Chain chains.append(_chain_constr(None, [p1, p2])) return chains def _points_as_gdf(net, vertices, vertices_for_arcs, pp_name, snapped, id_col=None): """Internal function for returning a point ``geopandas.GeoDataFrame`` called from within ``spaghetti.element_as_gdf()``. Parameters ---------- vertices_for_arcs : bool Flag for points being an object returned (``False``) or for merely creating network arcs (``True``). Set from within the parent function (``spaghetti.element_as_gdf()``). Raises ------ KeyError In order to extract a ``network.PointPattern`` it must already be a part of the network object. This exception is raised when a ``network.PointPattern`` is being extracted that does not exist within the network object. Returns ------- points : geopandas.GeoDataFrame Network point elements (either vertices or ``network.PointPattern`` points) as a simple ``geopandas.GeoDataFrame`` of ``shapely.geometry.Point`` objects with an ``"id"`` column and ``"geometry"`` column. Notes ----- See ``spaghetti.element_as_gdf()`` for description of arguments. """ # vertices / nodes if vertices or vertices_for_arcs: pts_dict = net.vertex_coords if pp_name: try: pp = net.pointpatterns[pp_name] except KeyError as err: err_msg = f"Available point patterns are {net.pointpatterns.keys()}" raise KeyError(err_msg) from err # raw point pattern if not snapped: pp_pts = pp.points n_pp_pts = range(len(pp_pts)) pts_dict = {point: pp_pts[point]["coordinates"] for point in n_pp_pts} # snapped point pattern else: pts_dict = pp.snapped_coordinates # instantiate geopandas.GeoDataFrame points = geopandas.GeoDataFrame( pts_dict.keys(), columns=[id_col], geometry=shapely.points(numpy.asarray(list(pts_dict.values()))), ) # additional columns if not pp_name: ncv_tag = "network_component_vertices" if hasattr(net, ncv_tag): ncv = getattr(net, ncv_tag) ncv_map = {v: k for k, verts in ncv.items() for v in verts} points["comp_label"] = points[id_col].map(ncv_map) if pp_name: c2o_tag = "component_to_obs" if hasattr(pp, c2o_tag): c2o = getattr(pp, c2o_tag) o2c_map = {o: c for c, obs in c2o.items() for o in obs} points["comp_label"] = points[id_col].map(o2c_map) return points def _arcs_as_gdf(net, points, id_col=None): """Internal function for returning an arc ``geopandas.GeoDataFrame`` called from within ``spaghetti.element_as_gdf()``. Returns ------- arcs : geopandas.GeoDataFrame Network arc elements as a ``geopandas.GeoDataFrame`` of ``shapely.geometry.LineString`` objects with an ``"id"`` column and ``geometry`` column. Notes ----- See ``spaghetti.element_as_gdf()`` for description of arguments. """ def _line_coords(loc): indpoints = points.set_index(id_col, inplace=False) return ( (indpoints.loc[loc[0]].geometry.x, indpoints.loc[loc[0]].geometry.y), (indpoints.loc[loc[1]].geometry.x, indpoints.loc[loc[1]].geometry.y), ) # instantiate GeoDataFrame arcs = pandas.DataFrame(zip(sorted(net.arcs), strict=True), columns=[id_col]) arcs = arcs.set_geometry( shapely.linestrings(arcs[id_col].map(_line_coords).values.tolist()) ) # additional columns if hasattr(net, "network_component_labels"): arcs["comp_label"] = net.network_component_labels return arcs def _routes_as_gdf(paths, id_col): """Internal function for returning a shortest paths ``geopandas.GeoDataFrame`` called from within ``spaghetti.element_as_gdf()``. Returns ------- paths : geopandas.GeoDataFrame Network shortest paths as a ``geopandas.GeoDataFrame`` of ``shapely.geometry.LineString`` objects with an ``"O"`` (origin), ``D`` (destination), and ``geometry`` column. An additional column storing the ID as a tuple is available. Notes ----- See ``spaghetti.element_as_gdf()`` for description of arguments. """ # instantiate as a geodataframe paths = dict(paths) ids, geoms = ( zip(paths.keys(), strict=True), [LineString(g.vertices) for g in paths.values()], ) paths = geopandas.GeoDataFrame(ids, columns=[id_col], geometry=geoms) return paths