由于公众对各种空间模型的分析和可视化（例如，研究病毒的传播）的兴趣日益浓厚，我回想起我在Upwork自由职业者平台上从事的项目之一。这项工作是由Google委托进行的，包括在Google Cloud Platform上创建一个公共OpenStreetMap数据集（OSM）以使用Google BigQuery与之配合使用，并创建一些OpenStreetMap数据分析的示例（请参见存储库中的Python Jupyter Notebooks）。我在项目中的一部分是处理数据。希望立即查看代码的人-欢迎来到我的bigquery-openstreetmap git存储库。此外，我将告诉您创建的数据集的优点是什么（提示：SQL分类器已实现并可用）以及如何使用它。
给读者的信息：请不要犹豫，在评论中特别讨论Upwork和自由职业者，好吧，厌倦了它，正确的话...那里有不同的项目。
OpenStreetMap的波士顿路网分析结果 具有高中间性（bc）的高速公路以红色突出显示，具有高bc的街道以绿色突出显示，具有低bc的街道以黄色突出显示，具有低bc的街道为灰色。
而不是介绍
如果对使用OSM的话题有时间和兴趣，我可以谈谈使用PostgreSQL / PostGIS / PgRouting构建复杂的路由-如何为旅行商问题TSP提供单向道路支持), , ( ) — OSM. ( , , ) — 5-10 ( ), ( 100) , ("") . , SQLite3 Spatialite ( PostgreSQL/PostGIS/PgRouting) PostgreSQL/PostGIS .
OpenStreetMap
OpenStreetMap:
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带有示例的笔记本电脑，该示例可以计算建筑物并计算建筑物到纽约市最近的公园的距离parks2buildings_distance_NY.ipynb：
带有示例的笔记本电脑，该示例可以计算建筑物并动画显示东京到最近的公园的距离parks2buildings_distance_Tokyo.ipynb：
对于那些阅读的人，请看笔记本电脑。波士顿城市道路网的分析结果作为直接使用OSM数据的示例，这也是可能的。