Informations de source
- Dépôt
- Ntizar/MasterMind
- Dernière activité de la source
- 5 septembre 2026 à 21:40
- Langue détectée de SKILL.md
- espagnol
- Étoiles
- 2
- Forks
- 0
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SKILL.md
Instructions source · Aperçu en lecture seule- name
- geoai-city2graph-pattern
- description
- Usa a convertir geoespacial a grafos con City2Graph.
- version
- 2.0.0
- tags
- ["geoai","city2graph","grafos","geopandas","pyg","redes","transporte"]
- related_skills
- ["geoai-city2graph-pattern","osm-infrastructure-mapping","transit-data-pipelines"]
# City2Graph — datos geoespaciales → grafos (API real)
> ⚠️ Corrección 2026-09-05 (auditoría): `c2g.build_graph`/`build_proximity_graph`/`build_transit_graph`/`compute_isochrones` **no existen**. La API real usa `knn_graph`/`delaunay_graph`/`waxman_graph` (proximity), `morphological_graph(s)` (morphology), `load_gtfs`/`load_gbfs`/`travel_summary_graph` (transporte), `od_matrix_to_graph` (mobility), `gdf_to_pyg`/`pyg_to_nx` (grafos).
**Repo:** `https://github.com/c2g-dev/city2graph` (Python, ~1.9K⭐).
## When to Use
- Cuando pidas **convertir datos geoespaciales** (geodataframes, GTFS/GBFS) en **grafos** para análisis de redes/IA urbana.
## Uso (API real)
```python
import city2graph as c2g
graph = c2g.knn_graph(gdf, k=... ) # proximity: knn_graph / delaunay_graph / waxman_graph
graph = c2g.morphological_graph(...) # morphology
graph = c2g.travel_summary_graph(...) # transporte (load_gtfs / load_gbfs)
graph = c2g.od_matrix_to_graph(...) # movilidad
gfp = c2g.gdf_to_pyg(gdf, ...) # GeoDataFrame → PyG Data
nx_g = c2g.pyg_to_nx(gfp)
```
## Pitfalls
- **No** `build_graph`/`build_proximity_graph`/`build_transit_graph`/`compute_isochrones`.
- Atributos: usa las funciones de arriba; no `graph.node_features`/`edge_index`/`labels` directos.
- DOI real del README no es 10.5281/zenodo.15858845 (verificar en el repo).
## Verificación
- `knn_graph(gdf)` de un dataset y mirar `gdf_to_pyg` para alimentar una GNN.
Voir sur GitHub