我们对软件的思考往往是有限的，充满了基本假设和刻板印象——对于我们大多数人来说，它是计算机科学的一部分，更重要的是编程语言和相关的数学问题。然而，随着软件产业和数字革命的快速发展，我们生活中越来越多的领域以非显而易见的方式与软件互联。本文探讨了 Python 在城市规划中的作用，强调了它在利用数据分析和编程方面的重要性促进城市可持续发展。
随着我们的城市经历快速扩张，寻找新工具来构建便利、可持续和高效的空间变得至关重要。智慧城市的概念旨在涵盖所有这些方面，并利用尖端技术寻找解决方案。现代城市应该成为经济增长的中心、培育创造力和促进创新的地方。创造一个对居民来说既高效又方便的独特场所是城市规划者和政策制定者面临的一项重大挑战。他们应该考虑到困扰城市景观的众多复杂问题，例如道路拥堵、空气污染、水资源有限和废物管理效率低下。实现这一目标的最佳方法是使用数据分析、传感器和互连设备等工具合并物理和数字系统。
这就是数据科学工程发挥作用的地方。为了从城市环境中创建的大量数据中提取有用信息，数据科学工程结合了人工智能、机器学习和数据分析的优势。城市规划者解释来自各种来源的复杂数据集，例如社交媒体、政府文件、物联网设备和传感器。这些数据集提供了有关环境条件、能源消耗趋势、公民行为和交通模式的无价信息。充分利用这些见解对于做出明智的城市规划决策至关重要。具有预测分析功能的数据驱动模型可以帮助我们优化交通流量、节能基础设施设计、废物管理技术以及改善公共服务，以满足不断变化的城市需求。
编程语言在城市规划中的应用
- 智能建筑：建筑环境中的联网设备可检测日常活动模式并可用于推动决策
- 空气质量和污染监测
- 交通监控与管理：居民实时报告、智能红绿灯、智能路灯
- 故障报告和维护：传感器可以检测关键基础设施何时接近故障，并报告温度、电压/电流等指标
- 安全：通过趋势分析预测犯罪
- 规划：修建新道路、新公园、新公交车站等的最佳地点
在现代城市化世界中，每天都会产生大量数据，从公民投诉和报告到他们的搜索查询、日常活动、电表读数等。通过分析建筑物、道路和绿地的空间分布，城市规划者可以识别城市内的模式和趋势。他们可能会发现建筑密度高的区域、缺乏绿地的位置或交通基础设施不足的区域。这些见解可以为决策和城市发展战略提供信息。他们可以测量建筑物和公共交通枢纽之间的距离，评估住宅区绿色空间的可达性，并确定城市复兴或扩张的潜在区域。城市数据数量巨大、多维，需要学习新的工具和方法来收集和获取这些数据，将其塑造成适合分析的特定形式，并进行分析。
最常用的语言
为什么选择 Python 作为城市规划工具？
这种高度跨功能的语言为其用户提供了多种好处。它可以帮助数据分析师理解复杂的数据集并使它们更容易理解。
数据收集和库
数据专业人员使用 BeautifulSoup 和 Scrapy 等 Python 工具来挖掘或收集数据。例如，Scrapy 促进了从互联网收集结构化和有组织数据的系统的开发。此外，Python 用户还可以访问大量免费库。这些库更具吸引力，因为它们不断扩展并提供有效的解决方案。
以下库对城市规划者特别有帮助：
- Numpy：具有 C 接口的数值计算库（非常快！）
- Pandas：表格分析库
- Matplotlib/Seaborn：数据可视化和图表库
- Scikit-learn：机器学习工具包
- PyTorch 和 TensorFlow：深度学习（神经网络）库
- GeoPandas：对 Pandas 的地理空间扩展
- ArcPy：与 ArcGIS 配合使用的 Python 库
- networkx：网络分析库
- Folium：基于网络的交互式地图工具
- Streamlit：仪表板工具
可以找到更多有关城市和区域规划的有用资源这里。
数据处理
Python 库是数据分析师可以用来组织大数据集和简化数学过程的另一种工具。通过称为数据框架的数据结构，可以更轻松地处理大型数据表，该数据结构由列出的库之一 Pandas 提供。 Pandas 允许您在将数据加载到数据框架后基于各种简单而有效的操作添加额外的计算列。一般来说，它有助于执行不同的数据分析任务以提高生产力。
数据可视化
数据分析师必须以易于理解的方式提供富有洞察力的信息。我们的大脑比文本更好地处理视觉图像。因此，数据分析师解释图形、图表和其他视觉效果帮助提供有用的见解。数据分析师可以使用 Matplotlib 等 Python 工具创建饼图、图形、直方图和其他数字的可视化表示。这有助于数据分析师以可读且具有视觉吸引力的方式呈现数据。
高可读性
Python 出色的可读性是另一个优势。当需要针对新的数据源和需求进行调整时，Python 代码可以轻松地与其他分析师协作并与其他技术利益相关者进行沟通。它还使其更易于维护。数据分析专业人士会发现该语言很有用，因为它为各种任务提供了强大的支持和广泛的库选择。
简单的学习曲线
在过去更复杂的编程语言中，Python 因其简单的语法和较低的学习曲线而脱颖而出。它减少了数据分析师通常需要精通编程语言的时间。因此，如果您刚刚开始数据分析主题，您会发现使用简单而高效的编程语言是令人愉快的。幸运的是，Python 为处理数据时出现的大多数问题提供了答案。
支持良好
尽管 Python 是一种简单的语言，但有时您仍需要使用它的帮助。值得庆幸的是，它提供了广泛的实用库和有用的文档。此外，它们的使用不产生任何费用。
此外，您还可以访问用户提供的代码、文档、邮件列表等。此外，来自世界各地的用户可以联系经验丰富的程序员，以根据需要请求帮助和指导。
扩展数据分析工具
在数据分析方面，对提取的数据进行有效管理与数据收集同样重要。 Python 包含许多内置分析工具，可用于查找趋势并突出显示相关数据以进行更深入的理解。
结论
未来，Python 在城市规划中的使用预计将会增长。鉴于物联网设备、人工智能驱动的解决方案和实时数据分析的激增，Python 有潜力成为定义下一波智慧城市的关键组成部分。鉴于Python的适应性和可扩展性，随着城市环境变得更加数据驱动和网络化，预计可持续城市发展的创造性解决方案将会出现。
