Quick visualization while untangling AoC 2025 Day 11 Part 2.
Quick visualization while untangling AoC 2025 Day 11 Part 2.
📦 affiliation-builder v0.2.0: a #Python package for creating bipartite affiliation networks from #JSON using #NetworkX.
🌐 https://pypi.org/project/affiliation-builder/
Generic enough for any affiliation data you throw at it, but I'm developing it specifically as part of a workflow that makes #TEI listEvent accessible to #networkanalysis. More soon ...
Feedback welcome!
🤩 Fantastic new network plotting package available in Python by Fabio Zanini. The package supports both #networkx
and #igraph
networks, and has a wide variety of styling options.
https://iplotx.readthedocs.io/en/latest/
Reposting on Mastodon - Source: https://bsky.app/profile/vtraag.bsky.social/post/3m2bjcckons2f
«Welcome to the #AutomatingGIS processes course! Through interactive lessons and hands-on exercises, this course introduces you to #GeographicDataAnalysis using the #Python programming language. If you are new to Python, we recommend you first start with the Geo-Python course (geo-python.readthedocs.io) before diving into using it for GIS analyses in this course.
Geo-Python and Automating GIS Processes (‘#AutoGIS’) have been developed by the Department of Geosciences and Geography at the University of Helsinki, Finland. The course has been planned and organized by the #DigitalGeographyLab. The teaching materials are openly accessible for anyone interested in learning.»
https://autogis-site.readthedocs.io/en/latest/
(via Paul Walter no linkedin)
🐍 Join us next month at the Houston Python Meetup! 🐍
📅 July 15, 2025 | 6:00-8:00 PM
📍 Improving, 10111 Richmond Ave, Houston
Featured talk: "Finding Meaning in Connections: A Practical Demo with NetworkX" by Walker Hale - learn how graph-based analysis can unlock insights from complex, interconnected data.
Plus lightning talks, networking, and refreshments! Perfect for Python developers at any level.
Еще чуть-чуть быстрее ищем кратчайший путь на Python
Привет! На связи команда геоаналитики ecom.tech , мы строим модели машинного обучения на основе пространственных данных для задач ритейла в реальном времени, а также создаем промежуточные инструменты на базе методов прикладной геоаналитики. На наших технологиях работает Самокат и Мегамаркет. Например, наша команда решает задачу поиска оптимального расположения даркстора (место, где хранятся продукты, а также собираются заказы). Зона покрытия даркстора — радиус в пару километров, и количество их постоянно увеличивается. Мы хотим уметь размещать новый даркстор так, чтобы как можно больше людей получали заказы за минимальное время доставки. В этой статье мы расскажем, как выбираем локации для новых дарксторов: определимся с постановкой задачи, погрузимся в контекст проекта и покажем, как можно анализировать сотни тысяч разных точек на карте в секунду.
https://habr.com/ru/companies/ecom_tech/articles/911732/
#python #networkx #open_street_map #геоданные #геоинформационные_сервисы