import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.13%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App()%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%0A%20%20%20%20return%20(mo%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Calculate%20Mixed%20Land-Uses%0A%0A%20%20%20%20Calculate%20mixed-use%20diversity%20measures%20from%20a%20%60geopandas%60%20%60GeoDataFrame%60.%0A%0A%20%20%20%20This%20recipe%20uses%20the%20high-level%20%5B%60CityNetwork%60%5D(https%3A%2F%2Fcityseer.benchmarkurbanism.com%2Fapi%2Fnetwork)%20class%2C%20which%20wraps%20network%20preparation%20and%20the%20mixed-use%20computation%20behind%20a%20lean%20interface.%0A%0A%20%20%20%20The%20bundled%20datasets%20and%20their%20source%20attributions%20are%20documented%20on%20the%20%5Bdatasets%20page%5D(https%3A%2F%2Fcityseer.benchmarkurbanism.com%2Fexamples%2Fdatasets).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20geopandas%20as%20gpd%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%20%20%20%20from%20cityseer.network%20import%20CityNetwork%0A%0A%20%20%20%20return%20CityNetwork%2C%20gpd%2C%20plt%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20To%20start%2C%20build%20the%20network%20with%20the%20%5B%60from_geopandas%60%5D(https%3A%2F%2Fcityseer.benchmarkurbanism.com%2Fapi%2Fnetwork%23from_geopandas)%20constructor.%20The%20full%20bundled%20network%20is%20clipped%20to%20a%202km%20study%20area%20around%20the%20city%20centre%2C%20buffered%20by%20the%20maximum%20analysis%20distance%20so%20that%20nodes%20near%20the%20study%20edge%20keep%20their%20full%20catchments%3B%20mixed%20uses%20are%20computed%20per%20node%20from%20local%20catchments%2C%20so%20a%20district%20gives%20the%20same%20results%20as%20the%20whole%20city%20at%20a%20fraction%20of%20the%20cost.%20The%20%60boundary%60%20argument%20marks%20the%20nodes%20inside%20the%20study%20area%20as%20%60live%60.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(CityNetwork%2C%20gpd)%3A%0A%20%20%20%20streets_gpd%20%3D%20gpd.read_file(%22..%2F..%2Fdata%2Fmadrid_streets%2Fstreet_network.gpkg%22)%0A%20%20%20%20streets_gpd%20%3D%20streets_gpd.explode(ignore_index%3DTrue)%0A%20%20%20%20%23%20the%20source%20data%20contains%20a%20small%20number%20of%20exact%20duplicate%20geometries%0A%20%20%20%20streets_gpd%20%3D%20streets_gpd.drop_duplicates(subset%3D%22geometry%22)%0A%20%20%20%20%23%202km%20study%20area%20around%20the%20city%20centre%2C%20with%20the%20network%20buffered%20a%20further%20800m%0A%20%20%20%20%23%20(the%20maximum%20analysis%20distance)%20to%20prevent%20edge%20rolloff%0A%20%20%20%20centre%20%3D%20gpd.GeoSeries.from_xy(%5B440300%5D%2C%20%5B4474300%5D%2C%20crs%3Dstreets_gpd.crs)%0A%20%20%20%20study_poly%20%3D%20centre.buffer(2000).iloc%5B0%5D%0A%20%20%20%20buffered_poly%20%3D%20centre.buffer(2800).iloc%5B0%5D%0A%20%20%20%20streets_clip%20%3D%20streets_gpd%5Bstreets_gpd.intersects(buffered_poly)%5D%0A%20%20%20%20cn%20%3D%20CityNetwork.from_geopandas(streets_clip%2C%20boundary%3Dstudy_poly)%0A%20%20%20%20return%20buffered_poly%2C%20cn%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Read%20the%20landuse%20dataset%20with%20GeoPandas%2C%20for%20example%20from%20a%20GeoPackage%20or%20Shapefile.%20The%20premises%20are%20clipped%20to%20the%20buffered%20study%20area%2C%20since%20only%20landuses%20within%20reach%20of%20the%20clipped%20network%20can%20contribute.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(buffered_poly%2C%20gpd)%3A%0A%20%20%20%20prems_gpd%20%3D%20gpd.read_file(%22..%2F..%2Fdata%2Fmadrid_premises%2Fmadrid_premises.gpkg%22)%0A%20%20%20%20prems_gpd%20%3D%20prems_gpd%5Bprems_gpd.within(buffered_poly)%5D%0A%20%20%20%20prems_gpd.head()%0A%20%20%20%20return%20(prems_gpd%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Identify%20or%20prepare%20the%20column%20containing%20the%20landuse%20categories%20over%20which%20to%20compute%20mixed%20uses.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(prems_gpd)%3A%0A%20%20%20%20prems_gpd.division_desc.unique()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Once%20the%20landuse%20and%20network%20data%20has%20been%20prepared%2C%20use%20the%20%5B%60compute_mixed_uses%60%5D(https%3A%2F%2Fcityseer.benchmarkurbanism.com%2Fapi%2Fnetwork%23compute_mixed_uses)%20method%20to%20compute%20mixed-use%20diversity.%20The%20%60landuse_column_label%60%20should%20correspond%20to%20the%20data%20in%20the%20input%20GeoDataFrame.%20%60to_geopandas%60%20returns%20the%20results%20joined%20to%20the%20original%20street%20LineString%20geometries.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(cn%2C%20prems_gpd)%3A%0A%20%20%20%20%23%20compute%20mixed%20uses%0A%20%20%20%20distances%20%3D%20%5B100%2C%20200%2C%20400%2C%20800%5D%0A%20%20%20%20_cn%2C%20prems_gpd_1%20%3D%20cn.compute_mixed_uses(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20prems_gpd%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20landuse_column_label%3D%22division_desc%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20distances%3Ddistances%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20nodes_gdf_1%20%3D%20cn.to_geopandas()%0A%20%20%20%20return%20nodes_gdf_1%2C%20prems_gpd_1%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20The%20output%20columns%20are%20named%20%60cc_%7Bkey%7D_%7Bdistance%7D%60%2C%20where%20the%20keys%20correspond%20to%20the%20%5Bform%20of%20mixed-use%20measure%5D(https%3A%2F%2Fcityseer.benchmarkurbanism.com%2Fmetrics%2Flayers%23compute_mixed_uses)%20and%20the%20distances%20to%20the%20input%20distances.%20By%20default%20the%20measures%20are%20unweighted%3B%20pass%20a%20%60decay_fn%60%20expression%20such%20as%20%60%22exp(-4%20*%20p)%22%60%20for%20distance-weighted%20variants.%0A%0A%20%20%20%20Standard%20GeoPandas%20functionality%20can%20be%20used%20to%20explore%2C%20visualise%2C%20or%20save%20the%20results.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(nodes_gdf_1)%3A%0A%20%20%20%20nodes_gdf_1.columns%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(nodes_gdf_1%2C%20plt%2C%20prems_gpd_1)%3A%0A%20%20%20%20g%20%3D%20nodes_gdf_1%5Bnodes_gdf_1.live%5D.copy()%0A%20%20%20%20g%5B%22_r%22%5D%20%3D%20g%5B%22cc_hill_q0_400%22%5D.rank(pct%3DTrue)%0A%20%20%20%20g%20%3D%20g.sort_values(%22_r%22)%0A%20%20%20%20fig%2C%20ax%20%3D%20plt.subplots(1%2C%201%2C%20figsize%3D(7%2C%207)%2C%20dpi%3D150)%0A%20%20%20%20g.plot(ax%3Dax%2C%20color%3Dplt.get_cmap(%22OrRd%22)(g%5B%22_r%22%5D)%2C%20linewidth%3D0.15%20%2B%202.25%20*%20g%5B%22_r%22%5D)%0A%20%20%20%20%23%20categorical%20land-use%20overlay%20kept%20as-is%20(discrete%20classes)%0A%20%20%20%20prems_gpd_1.plot(column%3D%22division_desc%22%2C%20cmap%3D%22tab20%22%2C%20markersize%3D1%2C%20edgecolor%3DNone%2C%20legend%3DFalse%2C%20ax%3Dax)%0A%20%20%20%20ax.set_title(%22Hill%20diversity%20q%3D0%2C%20400%20m%22%2C%20loc%3D%22left%22)%0A%20%20%20%20ax.set_xlim(439000%2C%20439000%20%2B%202500)%0A%20%20%20%20ax.set_ylim(4473000%2C%204473000%20%2B%202500)%0A%20%20%20%20ax.set_axis_off()%0A%20%20%20%20fig.tight_layout()%0A%20%20%20%20fig%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Conclusion%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20This%20notebook%20computed%20mixed%20land-use%20diversity%20measures%20from%20a%20GeoDataFrame%20of%20the%20bundled%20premises%20data%20using%20the%20%60CityNetwork.compute_mixed_uses%60%20method.%20The%20Hill%20diversity%20indices%20(q0%2C%20q1%2C%20q2)%20quantify%20the%20richness%20and%20evenness%20of%20landuse%20categories%20at%20multiple%20distance%20thresholds%2C%20providing%20insight%20into%20the%20functional%20diversity%20of%20different%20neighbourhoods.%0A%0A%20%20%20%20**Next%20steps%3A**%20For%20statistical%20aggregation%20of%20numeric%20data%2C%20see%20%5BStatistics%5D(https%3A%2F%2Fcityseer.benchmarkurbanism.com%2Fexamples%2Fstats%2Fgpd-stats).%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A
d654d586b21ecb25e713c1e7a9c12cca