「トップ50以上のジオスペーシャルPythonライブラリ」

「トップ50を超えるジオスペーシャルPythonライブラリ」

導入

地理情報解析は、都市計画や環境科学から物流や災害管理まで、さまざまな分野で重要な要素です。データへのアクセスや操作、高度な機械学習技術、地理情報システム（GIS）ソフトウェアとのシームレスな統合など、Pythonは地理情報解析およびデータサイエンティストにとって必須の言語です。本記事では、Pythonが地理情報解析をどのように変革し、この重要な分野を効率化・強化するための豊富なライブラリについて分かりやすく概説します。

Pythonの地理情報解析における役割

Pythonは、その多様性、豊富なエコシステムのライブラリ、使いやすさのために地理情報解析で重要な役割を果たしています。以下に、Pythonの地理情報解析での重要な側面をいくつか紹介します。

1. データへのアクセスと操作：Pythonは、GDAL、Fiona、Rasterioなどのライブラリを提供しており、シェープファイル、GeoTIFFなどさまざまな形式の地理情報データの読み書きや操作が可能です。これらのライブラリを使用することで、ユーザーは簡単に地理情報データにアクセスし、操作することができます。
2. データの可視化：Matplotlib、Seaborn、PlotlyなどのPythonライブラリは、インタラクティブで情報豊かな地理情報の可視化に広く使用されています。これらのツールを使用すると、地理データを効果的に表現するためのマップ、チャート、グラフを作成することができます。
3. 地理情報解析ライブラリ：Pythonには、GeoPandas、Shapely、Pyprojなどの特化した地理情報解析ライブラリがあり、ジオメトリオブジェクトの操作、空間関係、座標変換などを容易に行うことができます。これらのライブラリを使用すると、複雑な空間分析を簡素化することができます。
4. ウェブマッピング：FoliumやBokehなどのPythonライブラリを使用すると、開発者はインタラクティブなウェブマップやアプリケーションを作成することができます。これらのツールはLeafletやOpenLayersなどのウェブマッピングサービスと統合することができ、地理情報データのオンラインでの可視化や共有が容易になります。
5. 機械学習とAI：scikit-learnやTensorFlowなどのPythonの幅広い機械学習ライブラリを活用することで、地理情報解析者はリモートセンシングデータ、土地利用分類などに機械学習技術を適用することができます。これは、予測モデリングやパターン認識に役立ちます。
6. 地理情報データサイエンス：Pythonは、地理情報データを扱うデータサイエンティストにとってのお気に入りの言語です。データの前処理、特徴エンジニアリング、モデル構築をサポートしており、現実世界の地理情報問題の解決に理想的な選択肢です。
7. GISソフトウェアとの統合：Pythonは、ArcGIS、QGIS、GRASS GISなどの人気のあるGISソフトウェアとシームレスに統合することができます。これにより、ツールの機能を拡張したり、繰り返しのタスクを自動化したり、ワークフローをカスタマイズしたりすることができます。

関連記事： 地理情報データ解析の初心者ガイド

50以上の地理情報Pythonライブラリ

Arcpy

Arcpyは、人気の地理情報ソフトウェアであるArcGISのタスクを自動化およびカスタマイズするためにEsriによって開発されたPythonライブラリです。ArcGISの機能へのアクセスを提供し、スクリプト化および機能の拡張を可能にします。Arcpyはジオプロセシング、マップの自動化、空間解析についてのツールを提供しています。ユーザーは地理情報データの作成と管理、空間クエリの実行、複雑なGISワークフローの自動化などを行うことができます。ArcGISユーザーやGIS専門家にとって貴重なリソースです。

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Basemap

Basemapは、静止、インタラクティブ、アニメーションの地図を作成するためのPythonライブラリですが、現在はCartopyに取って代わられており、非推奨となっています。Basemapは、さまざまな地図投影法で地理情報データの可視化を可能にしました。Basemapを使用すると、さまざまな地図投影法にデータをプロットしたり、地理的な特徴を追加したり、地図のレイアウトをカスタマイズしたりすることができます。現在はメンテナンスされていませんが、かつては地理情報の可視化に広く使用されているツールでした。

Cartopy

Cartopyは、地理情報データの可視化に使用されるPythonライブラリです。Basemapに代わるより現代的で現在もメンテナンスが行われている選択肢であり、さまざまな地図投影法やカスタマイズオプションを提供しています。Cartopyは、地理情報データの可視化、複数の地図データソースとの統合をサポートしています。科学や環境データの可視化に使用され、さまざまなアプリケーションに適しています。

EarthPy

EarthPyは、環境科学の文脈での地球空間データ解析のために設計されたPythonパッケージです。主に衛星画像や航空画像の取り扱いに焦点を当てています。EarthPyは、地球空間データの処理、分析、および可視化のためのツールを提供します。土地被覆分析、時系列データ、およびラスターデータの操作に役立ちます。

Fiona-GO

Fiona-GOは、Fionaライブラリを簡素化し、地球空間データへのアクセスを容易にする軽量なラッパーです。PythonでShapefileなどのベクターデータ形式を扱う際の利便性を向上させます。Fiona-GOは、ベクター地球空間データの読み書きや操作などのタスクを簡素化します。Shapefileなどのフォーマットとの作業をスムーズにし、Python開発者にとってより使いやすくします。

Folium

Foliumは、インタラクティブな地図を作成するためのPythonライブラリです。Leafletマップをウェブアプリケーションに埋め込み、さまざまなデータオーバーレイでカスタマイズすることができます。Foliumはユーザーフレンドリーであり、ウェブ開発者に適しています。マップの作成、マーカーの追加、ポップアップやその他のインタラクティブな機能の追加を簡素化します。データの可視化や位置情報ベースのアプリケーションに対して多目的なツールです。

詳細はこちら： Geospatial Analysis | Getting Started With Folium In Python!

GDALとOGR

GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）とOGR（Simple Feature Library）は、地球空間データ処理のための強力なツールです。GDALはラスターデータを、OGRはベクターデータを扱います。GDAL/OGRは、データ変換、分析、操作のための広範な機能を提供します。ユーザーはさまざまな地球空間データ形式を読み書きし、ジオプロセシングタスクを実行し、効率的にデータを管理することができます。

GEE-Py

GEE-Pyは、Google Earth Engine（GEE）とのインタラクションに使用するPythonパッケージです。GEEは、グローバルスケールでの地球空間データの分析と可視化のためのプラットフォームです。GEE-Pyを使用すると、Pythonを使ってEarth Engineデータにアクセスし、データの取得、処理、可視化などのタスクを簡素化することができます。GEEの機能を活用するための重要なツールです。

GeoAlchemy

GeoAlchemyは、人気のあるPythonライブラリであるSQLAlchemyに地球空間機能を統合したライブラリです。リレーショナルデータベース内での地球空間データの格納とクエリを可能にします。GeoAlchemyは空間データ型をサポートし、データベースコンテキストで地球空間データを簡単に扱う方法を提供します。

Geocoder

Geocoderは、住所や場所名を地理座標に変換したり逆に変換したりするためのPythonライブラリです。シンプルで一貫したインタフェースを提供し、ジオコーディングタスクを容易に行うことができます。さまざまなジオコーディングサービスをサポートしており、位置ベースのデータとアプリケーションとの作業を容易にします。

Geodaisy

Geodaisyは、地球空間データの分析と可視化のための機能を提供するツールセットです。空間データの取り扱いを簡素化し、より広い範囲のユーザーにアクセス可能にします。Geodaisyは、データ処理、マッピング、地球空間分析のためのツールを提供します。さまざまなデータ形式をサポートし、ユーザーはカスタムの地球空間アプリケーションや可視化を作成することができます。

GeoDjango

GeoDjangoは、地球空間データを扱うために設計された人気のあるPython webフレームワークであるDjangoの拡張機能です。開発者はジオスペーシャルデータ型、空間クエリ、マッピング機能をウェブアプリケーションに統合することができます。位置ベースのサービスや地球空間ウェブアプリケーションの開発を簡略化します。

Geopandas-Tools

Geopandas-Toolsは、おそらくGeopandasライブラリの追加ツールまたは拡張機能を指しています。Pythonでは、Geopandas自体が地球空間データの操作に使用されます。具体的なツールは指定されていませんが、Geopandasの拡張機能は、地球空間アプリケーションにおけるデータの処理、分析、可視化の機能を向上させる可能性があります。

Geoplot

Geoplotは、さまざまなマップタイプを作成するための高レベルのインタフェースを提供するPythonライブラリです。地球空間データの可視化プロセスを簡素化します。Geoplotは、コロプレスマップ、マップ上の散布図などの地球空間の可視化を簡単に作成する方法を提供します。地球空間分析においてデータの探索やプレゼンテーションに適しています。

ジオピー

ジオピーは、Pythonのライブラリであり、住所や場所の名前を地理座標に変換したり、その逆を行うためのものです。様々なジオコーディングサービスをサポートしており、位置情報に基づくデータアプリケーションには非常に便利なツールです。ジオスペーシャルの座標や住所の処理を容易にします。

ジオパイスパーク

ジオパイスパークは、分散型のジオスペーシャルアナリティクスのために設計されたPythonのライブラリです。大規模なデータ処理に強力なツールであるPySparkを活用しています。ジオパイスパークは、分散システム上でのジオスペーシャルデータの解析を可能にし、大規模なジオスペーシャルデータセットの処理に適しています。ラスターデータの処理やスケールでの空間分析などの操作をサポートしています。

ジオスペーシャルPDF

ジオスペーシャルPDFは、ユーザーがPDFドキュメントにジオスペーシャルデータを埋め込むことができるツールです。報告書や地図、プレゼンテーションに空間情報を統合するための貴重なソリューションです。ジオスペーシャルPDFは、PDFファイルに空間的なコンテキストを追加するプロセスを簡素化します。ユーザーはマップや地理座標、他の位置情報ベースのデータをPDFに含めることができ、情報の視覚的な表現を向上させることができます。

ジオスタッツパイ

ジオスタッツパイは、空間データの地統計的分析に特化したPythonのライブラリです。ジオスペーシャルデータの統計的側面を扱うために設計されています。ジオスタッツパイには、バリオグラムモデリング、クリギング、空間補間など、様々な地統計的ツールが用意されています。空間データの高度な統計分析を行いたいジオスペーシャルアナリストにとって、貴重なリソースとなるでしょう。

GPSバベル

GPSバベルは、GPSデータの変換と転送を行うための汎用的なプログラムです。さまざまなGPSファイル形式の相互運用性を促進し、データ交換を簡素化します。GPSバベルは、さまざまなGPSデータ形式をサポートしており、異なるソースからのGPSデータの変換を容易にします。GPS愛好家やプロフェッショナルにとって有用なツールです。

H3-Py

H3-Pyは、H3ジオスペーシャルインデックスシステムのPythonバインディングです。H3は、Uberが開発した人気のある空間インデックスシステムであり、H3-Pyはその機能にPythonアクセスを提供します。H3-Pyを使用すると、H3システムを使用してジオスペーシャルインデックス、六角形の集計、および空間分析を行うことができます。位置情報を利用したデータと空間の集約を必要とするアプリケーションに便利です。

ipyleaflet

ipyleafletは、対話型のブラウザベースのマッピングのためのPythonのライブラリです。Jupyterノートブックで対話型かつ視覚的に魅力的なマップを作成することを目的としています。Jupyter環境用のマッピングツールやウィジェットが豊富に用意されています。ユーザーは対話型マップを作成し、マーカーを追加し、ジオスペーシャルデータを視覚化することができます。データの探索やプレゼンテーションに優れた選択肢です。

Kepler.gl

Kepler.glは、大規模データセットに特化したオープンソースのジオスペーシャル分析ツールです。複雑なジオスペーシャル情報の視覚化と分析を簡素化することを目的としています。Kepler.glは、カスタマイズ可能なマップの構築やジオスペーシャルデータの分析のための使いやすいインターフェースを提供します。大規模なデータセットを扱うことができ、データのフィルタリング、スタイリング、共有の機能も提供しており、ジオスペーシャルのプロフェッショナルにとって貴重なツールです。

Leaflet

Leafletは、ウェブアプリケーション上でインタラクティブなマップを作成するための人気のあるオープンソースのJavaScriptライブラリです。ウェブサイトにマッピング機能を追加するための多目的なツールです。Leafletは、インタラクティブでモバイルフレンドリーなマップを作成するための使いやすいAPIを提供しています。さまざまなマップレイヤーやマーカー、ポップアップをサポートしており、プロジェクトにマップを統合したいウェブ開発者にとって理想的な選択肢です。

リンジオハッシュ

リンジオハッシュは、ジオハッシュのエンコードとデコード機能を提供するライブラリです。ジオハッシュは、地理座標を短い文字列や数字の列として表現する方法です。リンジオハッシュは、緯度と経度の座標とジオハッシュの変換を簡素化します。コンパクトで読みやすい位置情報の表現が必要なジオスペーシャルアプリケーションにとって貴重なツールです。

マットプロットリブ

マットプロットリブは、一般的に使用されているPythonのライブラリであり、静的、アニメーション、インタラクティブな可視化、ジオスペーシャル可視化を含むさまざまな可視化を作成します。散布図、折れ線グラフ、ヒートマップなどのジオスペーシャル可視化を開発するためのいくつかのプロット関数を提供しています。データの可視化に対して使い勝手が良く、カスタムマップやグラフィックの作成に他のジオスペーシャルライブラリと組み合わせてよく選ばれます。

Mayavi（マヤビ）

Mayaviは、科学的データ可視化のための3Dビジュアライゼーションツールです。科学計算、エンジニアリング、データ分析に広く使用され、インタラクティブな3Dビジュアライゼーションやプロットを作成するために使用されます。Mayaviは、ボリュームレンダリング、等高線プロット、サーフェスプロットなど、さまざまな可視化手法を提供します。NumPyなどの人気のある科学ライブラリと統合されています。

MetPy（メットパイ）

MetPyは、気象・大気データの解析に特化したPythonライブラリです。天気や気候科学のために特に設計されたツールと機能を提供します。MetPyには、気象計算、単位処理、可視化ツールなどが含まれています。大気データの解析と可視化を簡素化し、気象学者や気候学者にとって貴重なリソースとなります。

NetworkX（ネットワークエックス）

NetworkXは、複雑なネットワークやグラフの研究と分析のためのPythonライブラリです。社会ネットワーク、生物学的ネットワーク、輸送ネットワークなどのネットワーク分析に広く使用されています。NetworkXは、ネットワーク分析のためのさまざまなグラフアルゴリズムとデータ構造を提供します。ユーザーはグラフの作成、操作、分析を行うことができます。ネットワーク研究者にとって強力なツールです。

OGR（オージーアール）

OGRは、ベクトルデータ処理に使用されるOGRライブラリのPythonバインディングのセットです。シェープファイルやジオデータベースなどのさまざまなベクトルデータ形式でPythonプログラマーが作業できるようにします。OGRはベクトルジオスペーシャルデータの読み書きと変換を簡素化します。ベクトルデータ形式で作業するジオスペーシャルプロフェッショナルや開発者にとって貴重なツールです。

OpenRouteService-Py（オープンルートサービス-パイ）

OpenRouteService-Pyは、OpenRouteService APIのPythonクライアントです。経路、イソクロンなどのジオスペーシャルサービスにアクセスすることができ、ユーザーは他のジオスペーシャルタスクも実行できます。OpenRouteService-Pyを使用すると、開発者はジオスペーシャルルーティングとアクセシビリティ分析をアプリケーションに統合することができます。さまざまなルーティングプロファイルとジオスペーシャル機能を提供し、ロケーションベースのサービスにとって貴重なリソースとなります。

Orfeo Toolbox（オフェオトゥールボックス）

Orfeo Toolbox（OTB）は、リモートセンシング画像処理のためのツールのコレクションです。リモートセンシングデータの処理と分析を行うように設計されており、地球観測の重要なコンポーネントです。OTBは、フィルタリング、特徴抽出、分類などのさまざまな画像処理機能を提供します。リモートセンシングプロフェッショナルや研究者にとってのオープンソースリソースです。

OSMNX（オーエスエムエヌエックス）

OSMNXは、OpenStreetMapデータからのストリートネットワークの抽出、分析、可視化を行うPythonライブラリです。都市計画、交通分析、地理学の研究に使用されます。OSMNXはOpenStreetMapデータとの作業を簡素化し、ユーザーはストリートネットワークを抽出し、ネットワーク分析を実行することができます。ルーティング、可視化、都市ネットワークの空間分析のためのツールを提供します。

Pandas（パンダス）

Pandas（パンダス）は、Pythonで広く使用されるデータ操作および分析ライブラリです。ジオスペーシャルツールではないですが、表形式や構造化データ、ジオスペーシャルデータを含むデータのクリーニング、変換、分析に広く使用されています。Pandasは、データのクリーニング、変換、分析のためのデータ構造と関数を提供します。ジオスペーシャルデータセットの処理と分析に対応した汎用性の高いライブラリです。

Plotly and Plotly Express（プロットリー・アンド・プロットリーエクスプレス）

PlotlyとPlotly Expressは、インタラクティブなデータ可視化のためのPythonライブラリです。地理空間の可視化を含む、さまざまなチャートやグラフを作成することができます。PlotlyとPlotly Expressは、高品質でインタラクティブなプロット機能を提供します。マップ、散布図、ヒートマップなどの地理空間の可視化を簡単に開発することができます。

Plotnine（プロットナイン）

Plotnineは、地理空間データの可視化にグラフィックスの文法のコンセプトをもたらすPythonライブラリです。ユーザーは、構造化された一貫性のあるアプローチでカスタムで複雑な地理空間の可視化を作成することができます。Plotnineは、地理空間の可視化のための強力かつ柔軟なフレームワークを提供します。ユーザーは、可視化のエステティックとコンポーネントを定義することができます。高度な地理空間データの可視化にとって貴重なリソースです。

PostGIS（ポストジス）

PostGISは、地理的オブジェクトと地理空間関数のサポートを追加するためのPostgreSQLのオープンソース拡張です。リレーショナルデータベース内での地理空間データの保存、取得、分析を可能にします。PostGISは、さまざまな空間データ型のサポートや空間インデックス、さまざまな地理空間関数など、高度な地理空間機能を提供します。地理空間データの管理とクエリのための強力なツールです。

PyCRS（パイシーアールエス）

PyCRSは、座標参照システム（CRS）を扱うためのPythonライブラリです。ユーザーはジオスペーシャル座標系を解析、変換、管理することができます。PyCRSはCRSの定義と変換を簡素化します。さまざまなCRSフォーマットに対応しており、異なる座標系を使用するジオスペーシャルプロジェクトにとって貴重なリソースとなります。

PyDeck（パイデック）

PyDeckは、deck.glマップを作成するための高レベルなPythonライブラリです。deck.glはマップ上でのデータ可視化のための堅牢なフレームワークであり、PyDeckはその使用を簡素化します。PyDeckはdeck.glを使用してインタラクティブで視覚的に魅力的なマップを作成するための直感的なインターフェースを提供します。さまざまなマップレイヤーやビジュアライゼーションをサポートしており、ジオスペーシャルデータの探索とプレゼンテーションに適しています。

PyGeos（パイジーオーエス）

PyGeosは、GEOSライブラリ（ジオメトリエンジン-オープンソース）を使用して効率的なジオメトリ演算を行うために設計されたPythonライブラリです。高度なジオスペーシャル計算に応用されます。PyGeosは、バッファリング、交差、オーバーレイなどの高性能なジオメトリ演算を提供します。速度とメモリの効率に最適化されており、ジオスペーシャル分析に貴重なツールです。

PyNGL（パイエヌジーエル）

PyNGLは、National Center for Atmospheric Research（NCAR）GraphicsのPythonインターフェースです。ジオスペーシャルや気象学のプロットを含む科学的な可視化の作成に主に使用されます。PyNGLはさまざまなプロット関数とオプションを提供し、ジオスペーシャルデータの可視化に対応しています。大気とジオスペーシャルデータの可視化に対する多目的なツールです。

PyProj（パイプロジ）

PyProjは、カートグラフィック投影や座標変換のために使用されるPROJライブラリへのPythonインターフェースです。さまざまな座標系で作業することができます。PyProjは座標変換と投影を簡素化します。さまざまなCRSの定義と変換オプションをサポートしており、異なる座標系を使用するジオスペーシャルプロジェクトに欠かせません。

PyShp（パイシェーピー）

PyShpは、標準的なジオスペーシャルデータフォーマットであるシェープファイルの読み書きのためのPythonライブラリです。ユーザーはシェープファイルデータと対話することができます。PyShpはシェープファイルのパースと作成のためのツールを提供します。ベクタージオスペーシャルデータとの作業やさまざまなアプリケーションへの統合にとって貴重なリソースです。

PyVizとHoloViz

PyVizとHoloVizは、Geoviews、Datashader、HvPlotを含むライブラリです。対話型のジオスペーシャルデータの可視化と探索に使用されます。これらのライブラリは、対話型のジオスペーシャルデータの可視化、大規模なデータセットの処理、シームレスなユーザーエクスペリエンスの提供に対するさまざまなツールを提供しています。データの探索とプレゼンテーションに適しています。

Rasterio（ラステリオ）

Rasterioは、ジオスペーシャルラスタデータの読み書きのためのPythonライブラリです。GeoTIFFなど、さまざまなラスタ形式での作業を簡素化します。Rasterioは、ラスタデータセットの開く、読み取り、書き込みのための使いやすいインターフェースを提供します。ジオリファレンスやメタデータの処理をサポートしており、ジオスペーシャルイメージとの作業にとって貴重なリソースです。

RSGISLib（アールエスジーアイエスリブ）

RSGISLibは、リモートセンシングとジオスペーシャルイメージ解析のためのライブラリです。リモートセンシングデータの処理と分析に使用するために設計されています。RSGISLibは、分類、特徴抽出、画像のエンハンスメントなどのさまざまな画像処理機能を提供しています。リモートセンシングのプロフェッショナルや研究者にとって強力なツールです。

SentinelHub-Py（センチネルハブパイ）

SentinelHub-Pyは、Sentinelシリーズの地球観測衛星からの衛星画像に対応するために設計されたPythonライブラリです。衛星データへのアクセス、処理、分析に強力なツールを提供し、リモートセンシングアプリケーションにとって貴重なリソースです。主な機能にはSentinel Hubサービスへのアクセス、カスタムバンドの組み合わせ、環境モニタリングのための時系列解析の作成などがあります。

Shapely（シェープリー）

Shapelyは、ジオメトリ演算と操作のためのPythonライブラリです。ポイント、ライン、ポリゴンなどのジオメトリシェイプの作成と解析を容易にします。Shapelyは、GIS（ジオグラフィックインフォメーションシステム）アプリケーションで広く使用され、空間データの処理と統合に使用されます。空間述語、ジオメトリ演算、ジオメトリ関係のチェックなどの主な機能があります。

SpatialPandas（スペーシャルパンダス）

SpatialPandasは、Pandasライブラリの機能を拡張し、効率的にジオスペーシャルデータを扱うためのライブラリです。ポイント、ライン、ポリゴンなどのジオスペーシャルデータのためのデータ構造と操作を提供します。空間インデックス付け、地理的変換、既存のPandasワークフローとのシームレスな統合などの主な機能があり、大規模なジオスペーシャルデータセットの管理と分析を容易にします。

Turfpy（ターフピー）

Turfpy（ターフピー）は、広範な地理空間解析機能を提供する地理空間エンジン、Turf.jsのPythonポートです。ユーザーは、距離測定、交差検出、バッファ操作などの地理空間計算をPythonで実行することができます。Turfpyは、自分のアプリケーションにパワフルな地理空間処理機能が必要な地理空間の専門家や開発者にとって貴重なリソースです。

Whitebox Tools（ホワイトボックスツールズ）

Whitebox Tools（ホワイトボックスツールズ）は、ジオプロセシングと空間解析のための豊富な地理空間ツールセットを提供するオープンソースの地理空間ライブラリです。さまざまなラスターおよびベクターデータ形式をサポートし、水文学的解析、地形解析、画像処理など複数の操作を提供します。主な特徴には、コマンドラインインターフェース、Pythonバインディング、カスタム地理空間ワークフローの作成機能があり、地理空間データの操作と分析に対して多目的な選択肢となります。

結論

まとめると、Pythonは地理空間解析において不可欠なツールとして浮上しています。この技術の柔軟性、広範なライブラリエコシステム、ユーザーフレンドリーな性質は、人々が地理空間データにアクセスし、処理し、可視化する方法を革新しました。Pythonは、GDAL、Fiona、Rasterioなどのライブラリを使用して、さまざまな地理空間形式でのデータ操作を円滑に実現します。Matplotlib、Seaborn、Foliumなどのライブラリを使用することで、地理空間アナリストはインタラクティブで情報豊かな可視化を作成できます。また、GeoPandasやShapelyなどの特殊なツールにより、複雑な空間操作が簡素化されます。

要するに、Pythonは包括的かつユーザーフレンドリーで強力なプラットフォームを提供することで、地理データの全体像を利用し、都市計画から環境科学、災害管理までさまざまな分野でより良い意思決定に貢献しています。

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