发现中国地铁名字的秘密

时间：2024-03-06 12:15:57

一个小小的地铁名，就是一座城市风貌的一部分，它反映着不同地方的水土，也承载着各个城市的文化和历史。

本文试图从地铁站名出发，一探这一个个名字能否反映出每一寸土地的性格，文化。

 

参考文章：183条地铁线路，3034个地铁站，发现中国地铁名字的秘密。

 

  • 数据集准备：

  • 爬取高德地图地铁图：http://map.amap.com/subway/index.html

 1 \'\'\'
 2 获取地铁线路图数据
 3 存为metro.csv
 4 \'\'\'
 5 import urllib
 6 import re
 7 import json
 8 import requests
 9 from lxml import etree
10 
11 header = {\'User-Agent\': \'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36\'}

    • 　　首先对城市信息进行处理，需要获得城市对应ID，城市名英文名称，根据xpath进行对应字段爬取。

    •  

 1 def City():
 2     \'\'\'
 3     爬取城市名及对应ID
 4     \'\'\'
 5     url = \'http://map.amap.com/subway/index.html\'
 6     response = requests.get(url,header)
 7     #print(response.encoding)   #编码格式为 ISO-8859-1
 8     html =response.text
 9     html =html.encode(\'ISO-8859-1\').decode(\'utf-8\') #对网页内容编码再解码，name才能正常显示中文
10     
11     content = etree.HTML(html)
12     name = content.xpath("//div[@class=\'sw-city\']//a/text()")
13     city_name = content.xpath("//div[@class=\'sw-city\']//a/@cityname")
14     city_num =  content.xpath("//div[@class=\'sw-city\']//a/@id")
15     
16     for i in range(len(name)):
17         Metro(name[i],city_name[i],city_num[i])
18         print(\'正在下载\'+name[i]+\'地铁线路图\')

    • 　　将获得的城市信息传进相关城市地铁url，如广州地铁图为 http://map.amap.com/service/subway?_1558630393009&srhdata=4401_info_guangzhou.json

    •  1 def Metro(name,city_name,city_num):
 2     \'\'\'
 3     爬取详细地铁站名
 4     \'\'\'
 5     url = \'http://map.amap.com/service/subway?srhdata=\'+city_num + \'_drw_\'+ city_name +  \'.json\'
 6     response = requests.get(url,header)
 7     html = response.text
 8     result = json.loads(html)
 9     
10     for i in result[\'l\']:
11         for j in i[\'st\']:
15             with open(\'./metro.csv\',\'a+\') as f:
16                 f.write(name+\',\'+i[\'ln\']+\',\'+j[\'n\']+\'\n\')

      实际爬取网页过程中，往往从单个城市出发，再初步添加参数多城市进行爬取

 

  • 爬取得到metro.csv文件

 

  • 数据可视化

  • 获得数据后，对数据进行清洗并进行可视化

 1 \'\'\'
 2 对数据进行清洗及可视化
 3 \'\'\'
 4 #可视化包pyecharts使用：https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80509375
 5 #本案例使用版本为pip install pyecharts==0.5.11，最新的1.0.版本用法不同
 6 
 7 import pandas as pd
 8 from pyecharts import Bar,Geo
 9 import matplotlib.pyplot as plt
10 import numpy as np
11 import seaborn as sns
12 import jieba
13 from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator

    • 　　打开数据集，根据城市名进行分组，将地铁站名数量相加后再放入数据集中。

 1 def main():
 2     
 3     df = pd.read_csv(\'./metro.csv\',header=None,names=[\'city\',\'line\',\'station\']) 
 4     
 5     
 6     #按城市和线路分组，计算出每条线路的站台数量，再重新设置索引进行排序
 7     df_line = df.groupby([\'city\',\'line\']).count().reset_index()
 8     
 9     #各城市的地铁线路数量
10     #df_city = df_line.groupby([\'city\']).count().sort_values(by=\'line\',ascending=False).reset_index()
11     df_city = df_line.groupby([\'city\']).count()
12     df_city[\'station\'] =df_line.groupby(\'city\').sum()
13     df_city = df_city.sort_values(by=\'line\',ascending=False).reset_index()
      • print(df)
      • print(df_city)

 

 

  • 找出地铁线路最多的前十个城市

def Line_Show(df):
    \'\'\'
    生成城市地铁线路数量分布情况
    \'\'\'
    #中文显示
    plt.rcParams[\'font.sans-serif\'] = [\'SimHei\']
    plt.rcParams[\'axes.unicode_minus\'] = False
    
    #由图可看出北上广港地铁线路最多
    sns.barplot(x=\'city\',y=\'line\',data=df,palette=\'deep\')
    #地铁站点最多的城市为上海
    sns.barplot(x=\'city\',y=\'station\',data=df,palette=\'rocket\')
    plt.show()
df_city_10 = df_city[:10]
Line_Show(df_city_10)

 

  • 下图可看出北上广拥有的地铁线路排名前三，反映出了其大城市的定位及土地面积之大。

 

 

  • 北京拥有最多的地铁线路，而上海确实拥有地铁站台最多的城市

 

  • 地铁名的标配词

  • 如此多的地铁名词，那些词汇会是热门呢？
  • 对地铁名进行词频分析
 1 def Word_Cloud(df):
 2     \'\'\'
 3     生成地铁名词云
 4     \'\'\'
 5     text=\'\'
 6     for i in df:
 7         text += \' \'.join(jieba.cut(i,cut_all=False))
 8         text +=\' \'
 9     #print(text)
10     background_image = plt.imread(\'./地铁.jpg\')
11     wc = WordCloud(
12             background_color=\'white\',       #背景颜色
13             mask = background_image,        #背景图片
14             font_path = \'./simhei.ttf\',          #字体设置
15             max_words=1000,
16             max_font_size=150,
17             min_font_size=15,
18             prefer_horizontal=1,
19             random_state=50,
20             )
21     wc.generate(text)
22     wc.to_file(\'./地铁云.png\')

 1 Word_Cloud(df[\'station\']) 

  • 对词频进行分词，传入地铁形状的背景图，对相关参数进行设置，生成地铁名词云。

  • 火车站，广场，公园，大道是出现频率最高的词汇

 

看到这个图的时候，你是不是会心一笑，马上能想到相应的地铁站？

住在长春的你，此时的脑袋里必定会浮现出“胜利公园”或“人民广场”；如果你住广州，第一个想到的或许是“公园前”；到了武汉，你可能会想起“中山公园”“洪山广场”……

对一座城市来说，“公园”“广场”是重要的文化地标，以这两类文化地标来命名，一方面指向性非常明确，可以给市民或游客提供清晰的地理定位；另一方面，将这些地标作为地铁名字，也可以帮助推广城市文化。

在“公园”“广场”之外，地铁站名里还有另外一种常见的重要地标建筑，那就是“火车站”。

在跨越城市或省份的交通中，火车站往往担负着重要的任务，也因为这个原因，它成为了各个城市的地标建筑。

但是，火车站一般处于城市的边缘地带，自驾或公交都会增加人们的交通成本，所以，为了方便人们的出行，附近都设有地铁站，地铁名也会与火车站同名。

 

  • 地铁命名的“关键字”

  • 一个好的地铁名字，反映的土地之上的人文景观且通俗易懂，让人们能第一时间联想到该区域的特性。
  • 对全国各条地铁线路的站名文本做字频分析
 1 def Word_Fre(df):
 2     \'\'\'
 3     统计词频
 4     https://www.cnblogs.com/hatemath/p/8268234.html
 5     \'\'\'
 6     words=[]
 7     words_dict ={}
 8     exclude_str = "，。！？、（）【】<>《》=：+-*—“”…" 
 9     #添加每一个字到列表中
10     for word in df:
11         for j in word:
12             #将字符串输出为中文
13             words.append(j)
14     #print(words)
15     
16     #用字典统计每个数出现的次数
17     for i in words:
18         if i not in exclude_str:                #排除符号
19             #对单个字出现次数计数
20             if i.strip() not in words_dict:     
21                 words_dict[i]=1
22             else:
23                 words_dict[i] += 1 
24     #print(words_dict)
25     #print(words_dict.items())  #字典.items() 函数以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组
26     
27     #x[1]是按字频排序，x[0]则是按字排序
28     word_frequency = sorted(words_dict.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)[:10]
29     #print(word_frequency)
30     Word_Bar(word_frequency)
31  
32 def Word_Bar(word_frequency):
33     \'\'\'
34     生成词频图
35     \'\'\'
36     attr = [j[0] for j in word_frequency]
37     fre  = [j[1] for j in word_frequency]
38     sns.barplot(x=attr,y=fre)

 1 Word_Fre(df[\'station\'])  

 

敢问路在何方，一个“路”字，以绝对优势成了出现频率最高的字，可以说，无论走到哪个城市，你都能在地铁图里，找到不同的“路”。

 

  • 深圳地铁出现频率最高的字是？

1     \'\'\'
2     深圳地铁站出现频率最高的字
3     \'\'\'
4     df1 = df[df[\'city\']==\'深圳\']
5     Word_Fre(df1[\'station\'])   
6     print(df1[df1[\'station\'].str.contains(\'湾\')])

当“湾”字出现时，大脑中立刻浮现了“前海湾”，“红树湾”等多个地名，“湾“字的确能代表深圳这座城市，作为粤港澳大湾区的中心点，深圳介于香港与珠三角其他城市之间，不仅对于珠三角有着不小的影响，而且还和香港有着多年的交流和合作基础，是港澳地区与珠三角之间的桥梁与纽带。

从地理位置上来说，临海城市地铁名中出现湾的频率会否更高呢

 

  • 选取站名出现湾最多的几个城市

1     #选取站名出现湾最多的几个城市
2     df_bay = df[df[\'station\'].str.contains(\'湾|灣\')]
3     #print(df_bay)
4     #香港的\'湾\'字为繁体字
5     df_bay_num = df_bay.groupby(\'city\').count().sort_values(by=\'station\',ascending=False)
6     print(df_bay_num)

地铁站名出现”湾“字较多次数的城市，无一例外，均为临海，或者是有江河交汇的城市，深圳，大连，重庆等。

在一开始分析时，香港并未出现在名单中，原来是香港地铁站名使用了繁体字。

在一些依山傍水的地方，地铁名必定带有较多的“山山水水”。　　

像南京这样周边山丘众多的城市，地铁里也跟着冒出很多座“山”。搭个地铁就好像在“翻山越岭”一般：爬完4号线的九华山、聚宝山和灵山，转S7号线翻无想山，再转个S8号线，还可以看到凤凰山。　

光是念这些古朴的名字，你都能想象到那秀丽、清幽的画面了。

靠山的城市，地铁名多“山”，而靠近江河湖海的城市，地铁的“含水量”也会噌噌噌地往上涨。

 

中国的地铁名里，值得挖掘的东西还有很多很多，比如有的地铁名非常风雅，听起来就让人心情愉悦，像北京的金台夕照，西安的桃花潭，南京的莫愁湖，香港的杏花邨......

可以说，一个小小的地铁名就是一座城市风貌的一部分，它反映着不同地方的水土，也承载着各个城市的文化和历史。

北京的庄严气派，上海的现代多元，杭州的诗意风雅，广州的岭南风情，重庆的市井气息……这些都被藏在地铁名字里了。

所以，如果你想快速地了解一座城市，不妨试试从地铁名开始吧，你一定会有很多意想不到的收获！

 

Ps：3447个地铁站名里，换乘站会被重复统计，但此部分地铁站占比很小，对统计结果的影响可以忽略不计。

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