Une carte animée montre les flux de transports à Paris

Il y a quelques mois, j’étais curieux d’appliquer un modèle de mobilité du trafic. La plupart des exemples viennent de villes anglophones. Il était donc intéressant de faire une première expérience avec les données de Fracia. Le FER de France me semble le plus utile. mis à jour avec leurs flux de transports en commun (GTFS) et utilisant l’API TransitFlow, il était possible de combiner le script NumPy et les pandas dans Processing pour résumer toute la dynamique du système de métro urbain en une minute seulement. Le système d'estime fournit une solution d'optimisation pour mieux adapter l'offre à la demande attendue des passagers.

De par mon expérience, l’outil de traitement nous a vraiment plu dans la manière de mettre en œuvre des bibliothèques de cartes pour créer des visualisations dynamiques pouvant être adaptées en temps réel, ce qui est sans aucun doute une aide précieuse. Si vous êtes d'accord, n'hésitez pas à partager et à commenter vos idées. Vos commentaires m'aideront beaucoup à continuer à apprendre.

Je vous invite à utiliser la visite de TransitFlowhttps://transit.land.