R语言实战应用精讲50篇（二十九）-R语言算法应用案例:路径路网轨迹绘图分析(英国自行车数据库)

Posted 2022-01-08 文宇肃然

本文主要介绍R包 PCT ， 其目标是提高 Propensity to Cycle Too (PCT) 生成的数据的可访问性和可重复性，托管在 www.pct.bike 上。

英格兰和威尔士的自行车使用数据研究 (Propensity ot Cycle - PCT) 是研究自行车，慢行交通，可持续交通方面很好的工具。PCT一个用于可持续交通规划的开源在线系统详细介绍了该项目的方法和动机。

该项目背后的一个主要动机是使交通证据更容易获得，鼓励以证据为基础的交通政策。PCT 的代码库是公开可用的（参见 github.com/npct）。然而，托管在那里的代码不容易运行或复制，这就是这个包的用武之地：它提供了对 PCT 基础数据的快速访问，并使一些关键结果能够快速复制。它的开发主要是为了教育目的（包括即将到来的 PCT 培训课程），但它可能对人们在这些方法的基础上进行开发有用，例如在他们的城镇/城市/地区创建一个骑自行车的场景。

总而言之，如果您想了解 PCT的工作原理，能够重现其部分结果，并构建自行车使用场景以告知支持全球城市骑自行车的交通政策，那么这个R包很适合学习

1.安装加载包

# install.packages("pct")
library(pct)

2.数据导入

从PCT 包中获取和复制一些数据集，基于圣地亚哥市的一个例子。本文展示了如何使用该包来估计其他城市的自行车潜力。

本文数据如下：

head(santiago_od)