文件名称：zoning.space:机器可读分区数据
文件大小：69KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 16:56:20
Python
分区空间 Zoning.Space是一个开放的，众包的，机器可读的市政住宅分区法规数据库。 市政分区是决定城市土地使用，环境可持续性和住房负担能力的主要因素。 但是，到目前为止，尚缺乏分区数据。 大多数城市都有分区代码，该代码限制了可在给定区域内实施的用途类型，住宅的密度等。 但是，这些代码在城市之间变化很大，使得比较研究非常困难。 Zoning.Space旨在通过提供有关各个城市分区规则的机器可读数据来解决这一差距。 这些数据对于决策者和研究人员分析许多城市的趋势非常有价值。 该存储库包含用于将无数分区代码处理为统一数据集的工具和数据，该统一数据集包含诸如高度限制之类的变量 :office_building: ，挫折，密度限制和停车要求 :automobile: 。 依存关系 Conda依赖项在environment.yml中列出。 Conda，然后激活环境： conda env create --name zoning.space
【文件预览】：
zoning.space-master
----.gitignore(1KB)
----src()
--------ingest()
--------__init__.py(0B)
--------zoning()
----LICENSE.md(800B)
----loadZoning.py(3KB)
----ODBL.txt(25KB)
----APACHE.txt(11KB)
----README.md(12KB)
----environment.yml(2KB)
----docs()
--------contributing.md(10KB)
--------index.md(186B)
--------processing.md(2KB)
--------hooks.md(2KB)
--------installation.md(601B)
--------mkdocs.yml(170B)
--------datadictionary.md(4KB)
--------assumptions()
----prepopulateSpecfile.py(6KB)