answer:Если вам нужно определить позицию каждого круга картодиаграммы по центральной точке, полученной из функции `find_centers`, и добавить вариант размещения по "точке на поверхности" и "центроиду", вы должны немного адаптировать предыдущий подход к функции `map_diagrams`. В вашей задаче `find_centers` уже возвращает `GeoDataFrame` с центрами максимальных вписанных окружностей, которые можно использовать в качестве позиции для отображения значений картодиаграмм. Итак, допустим, `find_centers` выглядит следующим образом: ```python def find_centers(gdf, acc): # Тело функции, которое возвращает centers_gdf, skeletons, # где centers_gdf - это GeoDataFrame с геометрией в центрах максимальных вписанных окружностей # и может содержать дополнительную информацию, например, 'max_dist' для каждого центра. pass ``` Теперь давайте перепишем функцию `map_diagrams`, включив возможность выбора между "центроидами", "точками на поверхности", и определённой с помощью `find_centers` "центральной точкой": ```python def map_diagrams(gdf, variable, point_method='find_centers', color='blue', min_size=None, max_size=None, flannery=False, title='Картодиаграммы', legend_title='Легенда', acc=10): # Получаем центры через find_centers centers_gdf, _ = find_centers(gdf, acc) # Выбор метода размещения диаграмм if point_method == 'centroid': points = gdf.centroid elif point_method == 'representative_point': points = gdf.representative_point() elif point_method == 'find_centers': points = centers_gdf.geometry else: raise ValueError("Неверно указанный метод для определения точек") # Подготовка данных для картодиаграмм var_data = gdf[variable] size_function = get_transform(gdf, variable, min_size, max_size, flannery) sizes = var_data.apply(size_function) fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10, 10)) gdf.plot(ax=ax, color='lightgray', edgecolor='k', linewidth=0.5) # Отображение картодиаграмм for idx, point in enumerate(points): ax.scatter(point.x, point.y, s=sizes.iloc[idx], color=color, alpha=0.5, edgecolor='black') # Построение легенды build_legend(ax, var_data, size_function, color, legend_title) ax.add_artist(ScaleBar(1, location='lower left', scale_formatter=lambda value, _: f"{value} км")) ax.set_title(title, fontsize=16) ax.axis('off') plt.show() ``` Эта версия функции предоставляет вам возможность определить позицию каждого круга картодиаграммы с использованием различных методов. Данные для центров из `find_centers` используются при указании метода `'find_centers'`. Остальная часть функции отвечает за отображение этих точек на карте в виде картодиаграмм, размер которых соответствует значению изображаемого явления. Обратите внимание, что функция `build_legend` будет нужна для создания легенды. Эту функцию вам нужно реализовать самостоятельно или интегрировать создание легенды прямо в `map_diagrams`, как было показано в предыдущем примере. Не забудьте импортировать нужные библиотеки (`matplotlib.pyplot` и другие) и проверить, что функции `get_transform` и `find_centers` корректно работают и доступны в вашем контексте выполнения.

answer:Чтобы вызвать функцию `map_diagrams`, как описано в предыдущем ответе, вам сначала нужно убедиться, что у вас есть необходимые данные и все поддерживающие функции (`find_centers`, `get_transform` и т.д.) реализованы и работают корректно. Допустим, у вас есть GeoDataFrame с данными о регионах, которые называется `reg_data`, и в этом GeoDataFrame содержится колонка `population`, отображающая население каждого региона. Вот как может выглядеть вызов функции `map_diagrams` для отображения картодиаграмм, основанных на данных о населении: ```python # Визуализация, используя центроиды каждого полигона как точки для картодиаграмм map_diagrams(gdf=reg_data, variable='population', point_method='centroid', # Выбор "центроид" для позиционирования диаграмм color='blue', # Цвет диаграмм min_size=10, # Минимальный размер диаграммы max_size=100, # Максимальный размер диаграммы flannery=True, # Применение компенсации Флэннери title='Распределение населения по регионам', # Заголовок карты legend_title='Население (чел)') # Заголовок легенды ``` ```python # Визуализация с использованием точек, найденных функцией find_centers map_diagrams(gdf=reg_data, variable='population', point_method='find_centers', # Использование центральных точек, найденных функцией find_centers color='green', # Цвет диаграмм min_size=None, # Автоматическое определение минимального размера max_size=200, # Максимальный размер диаграммы flannery=False, # Отсутствие компенсации Флэннери title='Распределение населения (центры максимальных окружностей)', # Заголовок карты legend_title='Население') # Заголовок легенды ``` Обратите внимание, что для корректной работы этих вызовов требуется, чтобы функции `find_centers` и `get_transform` были уже реализованы и работали в вашем коде, а `reg_data` корректно подготовлен и содержал необходимые данные. Параметры `min_size` и `max_size` могут быть опущены или рассчитаны на основе ваших данных для настройки визуализации в зависимости от вашего анализа и предпочтений. Убедитесь, что библиотеки Pandas, GeoPandas, Matplotlib, и Shapely установлены в вашем окружении, так как они необходимы для работы с данными и их визуализации.

answer:Ошибка `UnboundLocalError: local variable 'poly' referenced before assignment` указывает на то, что переменная `poly` используется до того, как ей было присвоено значение в одном из ветвлений кода. Это может случиться, если условия `if geom.geom_type == 'MultiPolygon':` и `elif geom.geom_type == 'Polygon':` не выполнились, и программа дошла до строки `bound = LineString(poly)` без инициализации переменной `poly`. Однако, судя по представленному коду, это должно произойти только если геометрия `geom` не является ни `Polygon`, ни `MultiPolygon`. В таких случаях выполняется применение метода `.exterior.coords` к непроинициализированной переменной `poly`, что и приводит к указанной ошибке. Чтобы решить эту проблему, вы можете добавить инициализацию `poly` перед условиями `if-elif` или добавить обработку всех возможных типов геометрий (включая, например, `Point`, `LineString` и другие), либо же добавить блок `else`, который будет обрабатывать случаи, когда тип геометрии не соответствует ожидаемым. Также важно гарантировать, что метод `distance` вызывается правильно и что `shapely.voronoi_polygons` реализован корректно, ведь экспортированное API Shapely в стандартной версии это не поддерживает. Давайте рассмотрим, как можно изменить вашу функцию, чтобы обработать потенциальное отсутствие определения `poly`: ```python def find_centers(gdf, acc): centers = [] distances = [] skeletons = [] for index, row in gdf.iterrows(): geom = row.geometry poly = [] # Инициализируем poly как пустой список на случай, если геометрия не Polygon или MultiPolygon if geom.geom_type == 'MultiPolygon': max_polygon = max(geom.geoms, key=lambda x: x.area) poly = list(max_polygon.exterior.coords) elif geom.geom_type == 'Polygon': poly = list(geom.exterior.coords) if not poly: # Пропускаем итерацию, если poly пустой continue acc_points = poly[::acc] bound = LineString(poly) acc_points = MultiPoint(acc_points) voron = shapely.voronoi_polygons(acc_points) # Убедитесь, что это работает, как ожидается edges = [] for v in voron.geoms: cell = v.exterior.coords for i in range(0, len(cell)-1): start, end = cell[i], cell[i+1] edge = LineString([start, end]) edges.append(edge) skeleton = [] for edge in edges: if geom.contains(edge): # Замена на .contains skeleton.append(edge) inner_points = [] for bone in skeleton: inner_points.append(bone.coords[0]) inner_points.append(bone.coords[1]) max_dist = -math.inf cur_point = None for point in inner_points: point = Point(point) # Удаление избыточных скобок; point уже кортеж dist = point.distance(bound) if dist > max_dist: max_dist = dist cur_point = point centers.append(cur_point) distances.append(max_dist) skeletons.append(MultiLineString(skeleton)) centers_gdf = gpd.GeoDataFrame({'center_circle': centers, 'max_dist': distances}, geometry='center_circle') return centers_gdf, skeletons ``` В этом рефакторинге: - `poly` инициализируется как пустой список в начале каждой итерации цикла. - Добавлено условие для пропуска итерации, если `poly` остается пустым. - `geom.contains_properly(edge)` заменен на `geom.contains(edge)`, так как `contains_properly` может не работать ожидаемым образом или вовсе отсутствовать в вашей версии Shapely. - Уточнение использования метода `distance` функцией `point.distance(bound)` вместо `shapely.distance(point, bound)`.

answer:Ошибка `AttributeError: 'GeoSeries' object has no attribute 'assign'` возникает потому, что метод `.assign()` является методом объекта `DataFrame` библиотеки Pandas, и его нельзя применить напрямую к `GeoSeries` из GeoPandas. Чтобы решить эту проблему, вам нужно скорректировать ваш подход к использованию `.assign()` для `GeoSeries`. В вашем случае, для применения результатов функции `transform()` к `GeoSeries` 'circle', вы должны обработать данные в формате, который позволит применять размеры к круглым диаграммам. Ниже представлен способ обхода этой проблемы: ```python def map_diagrams(gdf, var, ptype, smin=None, smax=None, dcolor='blue', dcolorline='red', acc=10, flannery=True, title='', legendtitle=''): ax = gdf.plot(color='lightgray', edgecolor='k', linewidth=0.5) ax.axis('off') ax.set_title(title) ax.add_artist(ScaleBar(dx=1, location='lower left', scale_formatter=lambda value, unit: f"{value} км")) gdf1, skeletons = find_centers(gdf, acc) transform = get_transform(gdf, var, ax, smin, smax, flannery) skl = GeoSeries(skeletons) skl.plot(color='blue', linewidth=0.2, alpha=0.5, ax=ax) # Создаем DataFrame для использования .assign() if ptype == 'circle': circle_df = pd.DataFrame({'geometry': gdf1['center_circle'], var: gdf[var]}) circle_df['size'] = transform(gdf[var].values) circle_gdf = gpd.GeoDataFrame(circle_df, geometry='geometry') circle_gdf.plot(markersize='size', color=dcolor, edgecolor=dcolorline, linewidth=1.2, alpha=0.5, ax=ax) else: print('Неизвестный тип репрезентативной точки. Укажите ptype как "circle".') # Отрисовка легенды values = [gdf[var].max(), 0.5 * (gdf[var].max() + gdf[var].min()), gdf[var].mean(), gdf[var].min() ] for value in values: ax.scatter([], [], s=transform(value), color=dcolor, edgecolor=dcolorline, linewidth=1.2, alpha=0.6, label='{:.2f}'.format(value)) ax.legend(labelspacing=2, handletextpad=1.2, frameon=False, title=legendtitle, title_fontsize=13, loc='center left', bbox_to_anchor=[1, 0.5]) plt.show() ``` Обратите внимание: - Я изменил применение функции `transform` к `gdf[var].values` для получения массива размеров диаграмм. - Создание `circle_df` как `DataFrame` и последующий перевод его в `GeoDataFrame` для использования `.plot()` с параметром `markersize`. - Ваша оригинальная функция `transform` должна быть способна корректно обработать массив значений `var`, переданный из основного GeoDataFrame `gdf`. В приведенном коде я рассмотрел только случай для `ptype` равного `'circle'`, так как остальные типы репрезентативных точек ('cnt', 'psf') не были полностью заданы в приведенном коде. Вам будет необходимо адаптировать этот подход для обработки этих типов, если вы планируете использовать их.