Python - Osmnx - 使用缓存或本地映射来减少计算时间
Python - Osmnx - Use cache or local maps to reduce computation time
我有一个由不同旅行组成的数据框，按旅行类型（例如驾车或骑自行车）分类。
数据框的每一行代表给定行程的一个停靠点，包括行程中停靠点的顺序及其 latitude/longitude 坐标。
在搜索了如何绘制这些行程之后，我发现了 osmnx 包。
街道网络很棒，但需要很长时间才能生成，尤其是对于大区域。
有没有办法提高计算性能，比如本地下载所在地区的网络或者其他方式？
感谢您的帮助
import osmnx as ox
import matplotlib.pyplot as plt
place_name='France'
graph=ox.graph_from_place(place_name)
type(graph)
nodes, edges = ox.graph_to_gdfs(graph)
nodes.head()
edges.head()
type(edges)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,15))
edges.plot(ax=ax, linewidth=1, edgecolor='#BC8F8F')
如果您想下载整个国家（如瑞士或法国）的网络，您将需要大量的 RAM 来将其存储在内存中。您可能希望过滤以仅保留某些道路类型。另见
此外，您应该使用 ox.config(use_cache=True, log_console=True) 打开缓存。有关详细信息，请参阅文档。如果您想知道为什么需要这么长时间，您还应该打开登录以查看后台发生的情况。
我有一个由不同旅行组成的数据框，按旅行类型（例如驾车或骑自行车）分类。 数据框的每一行代表给定行程的一个停靠点，包括行程中停靠点的顺序及其 latitude/longitude 坐标。
在搜索了如何绘制这些行程之后，我发现了 osmnx 包。 街道网络很棒，但需要很长时间才能生成，尤其是对于大区域。
有没有办法提高计算性能，比如本地下载所在地区的网络或者其他方式？
感谢您的帮助
import osmnx as ox
import matplotlib.pyplot as plt
place_name='France'
graph=ox.graph_from_place(place_name)
type(graph)
nodes, edges = ox.graph_to_gdfs(graph)
nodes.head()
edges.head()
type(edges)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,15))
edges.plot(ax=ax, linewidth=1, edgecolor='#BC8F8F')
如果您想下载整个国家（如瑞士或法国）的网络，您将需要大量的 RAM 来将其存储在内存中。您可能希望过滤以仅保留某些道路类型。另见
此外，您应该使用 ox.config(use_cache=True, log_console=True) 打开缓存。有关详细信息，请参阅文档。如果您想知道为什么需要这么长时间，您还应该打开登录以查看后台发生的情况。