geometrics

Explore, analice y aprenda sobre el crecimiento, la convergencia y la desigualdad regionales — de forma espacial, en Python.

geometrics se apoya en la familia PySAL y traduce los análisis estándar de la literatura de convergencia regional en funciones fáciles de aplicar que devuelven figuras interactivas de Plotly, tablas con calidad de publicación de Great Tables y DataFrames ordenados (tidy). Combina un flujo de trabajo Explorar / Analizar / Aprender con una capa pedagógica integrada que interpreta y explica cada resultado, y tres aplicaciones sin código. Está pensada para estudiantes, docentes e investigadores aplicados por igual.

🗺️ Explorar

Cartografíe y describa sus regiones: mapas coropléticos clasificados y animados, conectividad de pesos espaciales, diagramas de dispersión de Moran y mapas de conglomerados LISA, y vistas espaciotemporales.

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🧮 Analizar

Estime los modelos: convergencia β, σ y de clubes, modelos econométricos espaciales con impactos, dinámicas de Markov y de Markov espacial, desigualdad de Gini/Theil con descomposición espacial, y GWR / GWR multiescala.

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📚 Aprender

Conozca las ideas detrás de los métodos: 11 entornos de práctica (sandboxes) ejecutables donde usted ajusta una verdad conocida, un índice de explicadores de 30 temas y una lectura en lenguaje sencillo de cada resultado.

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Pruebe las aplicaciones en su navegador

Sin instalación ni código: las tres aplicaciones de geometrics ejecutan todo el flujo de trabajo en su navegador: mapas y modelos con apuntar y hacer clic, tablas ordenables y exportaciones reproducibles. Cada una es la versión sin código de un caso de estudio de la documentación.

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Qué incluye

Mapas y ESDA — mapas coropléticos clasificados / animados, conectividad de pesos espaciales, diagramas de dispersión de Moran, mapas de conglomerados LISA y la I de Moran a lo largo del tiempo.

Dinámicas espaciotemporales — evolución de la distribución transversal y mapas de calor por entidad y tiempo.

Convergencia — convergencia β con estimadores MCO o espaciales, convergencia σ y clubes de convergencia de Phillips–Sul con sus mapas.

Econometría espacial — el conjunto spreg, diagnósticos LM con recomendación de modelo y robustez ante pesos alternativos.

Dinámicas de distribución — análisis de transiciones de Markov y de Markov espacial.

Desigualdad — tendencias de Gini / Theil con descomposición espacial y descomposición de Theil entre/dentro (between/within).

Modelos locales — GWR y GWR multiescala con coeficientes locales cartografiados.

Entornos de práctica (sandboxes) — 11 funciones pedagógicas que simulan datos a partir de procesos generadores conocidos.

Casos de estudio incluidos

geometrics.data incluye dos casos de estudio listos para analizar:

• India — 520 distritos, luces nocturnas satelitales (1996–2010): gm.data.load_india(), load_india_states().
• Bolivia — PIB local anclado en las PWT (US\$ en PPA de 2021, 2012–2022) a tres escalas geográficas: gm.data.load_bolivia() (112 provincias), load_bolivia_departments() (9 departamentos) y load_bolivia_grid() (1603 celdas).

Instalación

Instale la versión más reciente desde PyPI (la instalación básica cubre la mayoría de los flujos de trabajo; los extras añaden las dinámicas de Markov, las aplicaciones sin código y la exportación a PNG):

pip install geometrics                 # core
pip install "geometrics[dynamics]"     # + Markov / spatial Markov (giddy)
pip install "geometrics[streamlit]"    # + the three no-code apps
pip install "geometrics[all]"          # everything, incl. PNG export

Requiere Python 3.11 o superior.

De un vistazo

Cargue un caso de estudio incluido, asigne las etiquetas de sus variables y cartografíelo: cada figura es un objeto interactivo de Plotly.

import geometrics as gm

# India — 520 districts, satellite nighttime lights (1996–2010)
gdf, df, df_dict = gm.data.load_india()
df = gm.set_labels(df, df_dict, set_panel=True)

# A classified choropleth of nighttime lights in 2010
gm.explore_choropleth_map(df, "ntl_total", gdf=gdf, period=2010).fig

Estime la convergencia y deje que se explique sola — convergencia β y σ, cada una con una lectura en lenguaje sencillo:

beta = gm.analyze_beta_convergence(df, "ntl_total", model="ols")
print(beta.interpret())          # plain-language, associational reading

sigma = gm.analyze_sigma_convergence(df, "ntl_total")

Aprenda sobre la marcha — entornos de práctica y explicadores de conceptos:

gm.learn_beta_convergence(convergence_rate=0.02)  # a runnable concept sandbox
print(gm.explain("spatial_autocorrelation"))      # a concept explainer; gm.list_topics() lists all 30

Diríjase a Explorar, Analizar y Aprender para ver cada función en acción.

Construido sobre

geometrics se apoya en el ecosistema de análisis espacial PySAL y en la pila moderna de datos de Python:

• PySAL — libpysal (pesos), esda (I de Moran / LISA), giddy (dinámicas de distribución), inequality (Gini / Theil), mapclassify (clasificación de mapas coropléticos), spreg (regresión espacial) y mgwr (GWR multiescala)
• geopandas — marcos de datos geoespaciales
• Plotly — figuras interactivas
• Great Tables — tablas con calidad de publicación

Agradecimiento

geometrics se desarrolla en el QuaRCS Lab (Ciencia Regional Cuantitativa y Computacional) y se apoya en el proyecto PySAL, geopandas, Plotly y Great Tables. Si utiliza geometrics en su investigación, cite el repositorio (consulte CITATION.cff) y los paquetes subyacentes de PySAL.