Разное10

Как научиться пользоваться метро в москве: Как пользоваться метро в Москве. Тонкости московского метро

By alexxlabPosted on
Time to Read:-words

Содержание

как понять, в какую сторону ты едешь

Вчера узнал. Действительно работает.

Никогда не задумывались, почему в вагонах метро говорит то мужской, то женский голос? А ведь это неслучайно.

Оказывается, голоса – простейший способ понять, в какую сторону ты едешь.

Мужчина или женщина

Голоса, объявляющие станции Московского метрополитена внутри вагонов, неслучайны. По ним можно понять, в какую сторону ты едешь. Или успеть выскочить из вагона, пока двери не закрылись.

Если станции объявляет мужчина: едем в центр Москвы.
Если станции объявляет женщина: едем от центра Москвы к окраинам.

Это не всё. Кольцевая линия никогда не едет к центру, поэтому на ней действуют немного другие правила.

Если говорит мужчина: едем по часовой стрелке.
Если говорит женщина: едем против часовой стрелки.

Об истории этих решений подробнее написано в официальном

блоге Московского метрополитена.

Данный способ объявления станций был предложен Обществом слепых в 1984 году. Станции, на которых мужской голос переключается на женский и наоборот, были определены Обществом слепых. Причём по первому и второму пути эти станции могут быть разные.

Проверь эту фишку сегодня

Если сегодня будешь возвращаться домой на метро, прислушайся. Всё совпадает. Кстати, эта система может помочь даже тем, кто хорошо разбирается в Московском метро.

Со всеми нами «автопилот» иногда играет злую шутку: на автомате заходишь не в тот вагон. Или же спешишь так сильно, что забегаешь в закрывающиеся двери, чтобы только потом понять, что перепутал направление.

В следующий раз

прислушивайся к голосу, объявляющему закрытие дверей. Его слышно вне вагона, и даже если двери вот-вот закроются, ты уже узнаешь, куда поедет этот состав.

🤓 Хочешь больше? Подпишись на наш Telegram. … и не забывай читать наш Facebook и Twitter 🍒 В закладки iPhones.ru Вчера узнал. Действительно работает. Никогда не задумывались, почему в вагонах метро говорит то мужской, то женский голос? А ведь это неслучайно. Оказывается, голоса – простейший способ понять, в какую сторону ты едешь. Мужчина или женщина Голоса, объявляющие станции Московского метрополитена внутри вагонов, неслучайны. По ним можно понять, в какую сторону ты едешь. Или успеть выскочить…

Никита Горяинов

@ngoryainov

Главный редактор iPhones.ru. Спасибо, что читаете нас. Есть вопрос, предложение или что-то интересное? Пишите на [email protected]

  • До ←

    РПЦ хочет создавать игры с проповедями

  • После →

    В России могут ограничить доступ в интернет как в Китае

Навигация в метро

№

Элемент навигации

Комментарий участника фокус-группы

Комментарий Московского метрополитена

ПЛАТФОРМЕННАЯ ЗОНА

Направляющий указатель

1

   

На указателе показана информация о переходе, но не всем это понятно. Надо добавить возле кружка с номером линии слово «переход».

В новой концепции навигации вместо слово «переход» используются пиктограммы для быстрого считывания информации.

Уже принято решение о добавлении пиктограммы «человечка, поднимающегося по лестнице» на направляющие указатели. Работы будут завершены до конца первого квартала 2019 года.

 

2

   

Станция «Чкаловская» используется в основном как пересадочная на станцию «Курская». Я считаю, что на направляющем указателе необходимо более крупно указывать информацию о пересадке. Возможно, даже изменить приоритет на указателе, поменяв местами информацию по выходам в город и о пересадке.

Вопрос об увеличении шрифта на направляющих указателях с выходами в город и информацией о пересадке взят в работу.

3

 

На указателях информация стала более упорядоченной, появились пиктограммы, информация о пересадках на линию, появились номера выходов — это очень удобно, новая концепция мне нравится, необходимо продолжать в том же направлении. Нужно внедрять больше пиктограмм, это удобно. Например, пиктограмма электробуса.

Мы рады, что новая навигация для Вас понятна и удобна.

Сейчас мы прорабатываем список дополнительных пиктограмм, Ваше предложение взято в работу.

4

   

Почему на указателях исчезли названия линий?

 

Согласно новой концепции названия линий действительно убраны из указателей. Был проведен не один опрос пассажиров, который показал, что люди ориентируются в основном по цветам линий. Так, например, по результатам голосования на портале «Активный гражданин» цветовое обозначение линий поддержали более 40% голосующих.

Метро стремительно развивается, открываются новые станции и линии.

К сожалению, добавить всю новую информацию на указатели, чтобы она была читаема и наглядна, не представляется возможным. Поэтому было принято решение о замене названий линий на кружок с номером и цветом линии.

Разводящий указатель

5

 

Есть предложение, на разводящих указателях указывать информацию «Север-Юг» для станций вне кольцевой линии. Для центральных станций (внутри кольца) указывать информацию «Центр – Из центра» 

Вопрос о проработке информации на указателях в части «Центр – Из центра» взят в работу.

6

 

Удобно, что названия станций перечислены в столбик. Знаю, что для многих это проблема, т.к. привыкли читать станции в строчку. Как мне кажется, это вопрос привычки.

Мы рады, что новая навигация для Вас понятна и удобна. 

7

   

Нравится, что списки станций написаны в столбик и выровнены по левому краю. 

Мы рады, что новая навигация для Вас понятна и удобна. 

ВЕСТИБЮЛЬНАЯ ЗОНА

Указатели над эскалаторами

8

 

На указателе указана станция, на которую ты попадаешь, а также станция пересадки. Но не всем понятно, что станция, написанная более мелким шрифтом, это именно станция пересадки. 

Вопрос о выделении станции «Курская» (3) как пересадочной принят в работу.

9

 

Отсутствует информация о пересадке (на 5 и 10 линию) 

До конца года мы заменим размещенную информации на корректную. Спасибо.

10

 

Колонны скрывают указатель в центре вестибюля, направляющий к выходу на Курский вокзал. Возможно ли перенести его ближе к турникетам, работающим на выход?

Для того, чтобы перенести указатель необходимо разработать проектную документацию (ведь сейчас указатели развешаны на существующих местах). Мы обязательно рассмотрим вопрос о переносе указателя при разработке проектной документации. 

11

 

Раньше на указателях указывалось направления поездов, например по выходу 5-6 «поезда Горьковского направления».

До конца года мы добавим дополнительную информацию. Спасибо. 

12

 

Необходимо переместить указатели над эскалаторами. Сейчас люстра закрывает обзор.

Чтобы разместить новый указатель или переместить указатель на новое место на любой станции, необходимо разработать отдельный проект размещения указателя и согласовать его с профильными городскими департаментами.

Вопрос о перемещении указателя взят в работу.

13

 

Необходимо детально проработать данный вестибюль и добавить указатели. Когда входишь с улицы не сразу понятно куда идти.

 

Чтобы разместить новый указатель на любой станции, необходимо разработать отдельный проект размещения указателя и согласовать его с профильными городскими департаментами. Сейчас мы готовим проектную документацию, чтобы увеличить количество указателей на станциях – то есть разместить указатели на тех местах, где раньше их не было.

Вопрос о размещении дополнительных  указателях в вестибюле взят в работу.

 
14     За турникетами по выходам 5-6 необходимо добавить карту прилегающей территории.

НАПОЛЬНАЯ НАВИГАЦИЯ

 15   Необходимо добавить дополнительную секцию напольной навигации возле каждого турникета на вход. С одной стороны – это переход на 10 линию, с другой – 5 линию.  На данный момент готовится документация для обновления напольной навигации на станциях метрополитена.
Вопрос о размещении дополнительной напольной навигации на станции «Чкаловская» взят в работу.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ

 16   Есть идея проработать дополнительную навигацию обозначающую цвет линии (на станциях пересадки) – одна единая полоска в цвет линии (например, на полу или стене) на протяжении пути следования пассажира  Вопрос о проработке решения о дополнительных элементах навигации для обозначения цвета линий принят в работу.
 17   В вестибюле станции «Чкаловская» сложное движение (перекрестное). Возможно, имеет смысл проработать дополнительные индикаторы движения? Сейчас не сразу понятно куда идти, а пешеходные потоки будут пересекаться в любом случае.   Вопрос о проработке дополнительных индикаторов движения принят в работу.
 18       Необходимо сделать на переходах на станциях Кольцевой линии списки станций, чтобы при переходе пассажир заранее выбирал маршрут и знал, с какого пути будет отправляться поезд. Вопрос о проработке дополнительных списков станций принят в работу.
 19   Не очень удобно, когда карты территории ориентированы по направлению движения. Удобно, когда Север сверху, Юг — снизу.
Возможно, имеет смысл на платформе показывать Север сверху, Юг – снизу, а уже при выходе в город (переходы) ориентировать по направлению движения?		 Карты территории, размещенные в метро, соответствуют картам территории, размещенным на улицах города.

Так как навигация метро является неотъемлемой частью единой навигационной системой, то было принято решение об ориентировании карт по направлению движения.

Проведенные опросы также показывают, что окло 50% пассажиров ориентируются по направлению движения. Мы проведем дополнительный опрос пассажиров по этой теме.
 20   Во многих местах, в частности на станции «Чкаловская», не видно колонны экстренного вызова в вестибюле, т.к. она расположена за колонной. Возможно проработать дополнительный указатель с их обозначением? Вопрос о дополнительном указателе с обозначением колонн экстренного вызова взят в работу.

Метро в Стамбуле: схема, стоимость проезда, фото, видео

Большого интереса для туристов не представляет, так как ведет в спальные районы Стамбула.

4. M4: Kadikoy — Tavsantepe (малиновый цвет).

M4 — линия метро находится в азиатской части Стамбула, связывает спальные районы города и пристань Кадыкёй. Первый поезд пущен в 2012 года. Общая протяженность линии — 26,5 км, всего 19 станций. Общее время в пути около 40 минут. Ветку метро планируется довести до аэропорта имени Сабихи Гёкчен.

Станции линии M4: Kadikoy, Ayrilikcesme, Acibadem, Unalan, Goztepe, Yenisahra, Kozyatagi, Bostanci, Kucukyali, Maltepe, Huzurevi, Gulsuyu, Esenkent, Hastane/Adliye, Soganlik, Kartal, Yakacik — Adnan Kahveci, Pendik, Tavsantepe.

5. M5: Üsküdar — Yamanevler (фиолетовый цвет).

M5 — линия метро в азиатской части Стамбула. Открыта в 2017 году. Общая протяженность — 20 км, всего 16 станций. Общее время в пути около 35 минут. Для туристов интереса не представляет.

Станции линии M5: Üsküdar, Fıstıkağacı, Bağlarbaşı, Altunizade, Kısıklı, Bulgurlu, Ümraniye, Çarşı, Yamanevler, Çakmak, Ihlamurkuyu, Altınşehir, İmam Hatip, Dudullu, Necip Fazıl, Çekmeköy.

6. M6: Levent — Boğaziçi Üniversitesi/Hisarüstü (коричневый цвет).

M6 — линия метро, состоящая из 4 станций. Протяженность — 3.3 км. Время в пути — 7 минут.

Станции линии M6: Levent, Nispetiye, Etiler, Boğaziçi Üniversitesi/Hisarüstü.

7. M7: Mecidiyeköy — Mahmutbey (розовый цвет).

Линия метро M7 состоит из 15 станций, открыта в 2020 году. Протяженность — 18 км, время в пути — 32 минуты. Интереса для туристов не представляет.

Станции линии M7: Mecidiyeköy, Çağlayan, Kağıthane, Nurtepe, Alibeyköy, Çırçır, Veysel Karani-Akşemsettin, Yeşilpınar, Kazım Karabekir, Yenimahalle, Karadeniz Mahallesi, Tekstilkent-Giyimkent, Oruç Reis, Göztepe Mahallesi, Mahmutbey.

Как выглядело бы Московское метро в трехмерном мире / Хабр

UPD: По просьбам в комментах добавляю ссылку на вращабельную схему на Javascript
К сожалению, код javascript вставить в тело поста не удалось
Добрый день! Недавно я читал блог одного урбаниста, который рассуждал о том, какая должна быть идеальная схема метро. Схему метро можно рисовать исходя из двух принципов:
  • Схема должна быть удобной и простой для запоминания и ориентирования
  • Схема должна соответствовать географии города

Очевидно, что эти принципы взаимоисключающие и первый принцип требует существенного искажения географической реальности.

Достаточно вспомнить, как выглядит схема Московского метро с красивыми кольцами и прямыми линиями:

и сравнить с географически точным планом:

На плане видно что кольца вовсе не являются идеально ровными и концентрическими, линии изгибаются гораздо сильнее, чем в схеме, а плотность станций в центре города настолько велика, что в плане практически невозможно разобраться.

И хотя второе изображение гораздо точнее отображает реальность, видно, что пользоваться для планирования маршрута в метро удобнее первой схемой.

И тут мне в голову пришла следующая мысль: «Как выглядело бы метро, если бы критерием для построения схемы являлось время, требуемое для перемещения от одной станции к другой?». То есть если от одной станции до другой добраться быстро, то пространственно они на схеме располагались бы недалеко.

Очевидно, что в двумерном пространстве невозможно нарисовать такую схему, в которой расстояние между двумя станциями равнялось бы времени путешествия от одной к другой из-за сложной топологии графа метро.

Также есть догадка, что такое точно возможно при построении схемы в пространстве с высокой размерностью (верхняя оценка n-1, где n- число станций). Для пространства с небольшим количеством измерений такую схему можно построить лишь приближенно.

Задача построения карты метро по времени путешествия выглядит типичной задачей оптимизации.
Пусть у нас есть начальный набор координат всех станций (X,Y,Z) и целевая матрица попарных времен (расстояний). Можно сконструировать метрику «неправильность» данного набора координат и далее минимизировать ее методом градиентного спуска по каждой из координат каждой станции. В качестве метрики можно взять простую функцию среднеквадратичного отклонения расстояний.

Что же, осталось дело за малым — нужно получить данные о том, сколько времени следует затратить на путешествие от любой станции московского метро к любой другой.

Первой мыслью было проверить api яндекс метро и вытащить оттуда эти данные. К сожалению, описания api и найти не удалось. Смотреть времена вручную в приложении долго (в метро 268 станций и размер матрицы времен 268*268=71824). Поэтому я решил разобраться в исходных данных Яндекс Метро. Так как доступа к серверу нет, был скачан apk файл с приложением и обнаружены необходимые данные. Вся информация о метро замечательно структурирована и хранится в формате JSON в папке assets/metrokit/ apk-архива приложения. Все данные хранятся в self-explanotary структурах. Meta.json содержит информацию о городах, схемы которых присутствуют в приложении, а также id данных схем.

{
            "id": "sc77792237", 
            "name": {
                "en": "Nizhny Novgorod", 
                "ru": "Нижний Новгород", 
                "tr": "Nizhny Novgorod", 
                "uk": "Нижній Новгород"
            }, 
            "size": {
                "packed": 30300, 
                "unpacked": 145408
            }, 
            "tags": [
                "published"
            ], 
            "aliases": [
                "nizhny-novgorod"
            ], 
            "logoUrl": "https://avatars.mds.yandex.net/get-bunker/135516/f2f0e33d8def90c56c189cfb57a8e6403b5a441c/orig", 
            "version": "2c27fe1", 
            "geoRegion": {
                "delta": {
                    "lat": 0.168291, 
                    "lon": 0.219727
                }, 
                "center": {
                    "lat": 56.326635, 
                    "lon": 43.992153
                }
            }, 
            "countryCode": "RU", 
            "defaultAlias": "nizhny-novgorod"
        }

По id схемы находим папку с JSON, относящиеся и к Москве.

Файл data.json содержит основную информацию о графе метро, включая названия узлов графа, id узлов, географические координаты узлов, информацию о переходах с одной станции на другую (id, время перехода, тип перехода — перегон или пешком, по улицу или нет, время интересующее нас в секундах) а также много дополнительной информации о входах и выходах со станции. С этим достаточно легко разобраться. Начнем писать код для построения нашей схемы.

Импортируем необходимые библиотеки:

import numpy as np 
import json
import codecs
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd 
import itertools
import keras
import keras.backend as K
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from mpl_toolkits.mplot3d.proj3d import proj_transform
from matplotlib.text import Annotation
import pickle

Структура словарей и списков python полностью соответствует структуре формата json, поэтому читаем иннформацию о метро и создаем объекты, соответствующие json объектам.
names = json.loads(codecs.open( "l10n.json", "r", "utf_8_sig" ).read() )
graph = json.loads(codecs.open( "data.json", "r", "utf_8_sig" ).read() )

Создаем словарь, ставящий в соответствие узлы графа и станции (это необходима для так как к именам привязаны именно станции, а не узлы графа)

Также на всякий случай сохраним координаты узлов для возможности построения географической карты (нормированы на диапазон 0-1)

nodeStdict={}
for stop in graph['stops']['items']:
    nodeStdict[stop['nodeId']]=stop['stationId']
coordDict={}
for node in graph['nodes']['items']:
    coordDict[node['id']]=(node['attributes']['geoPoint']['lon'],node['attributes']['geoPoint']['lat'])
lats=[]
longs=[]
for value in coordDict.values():
    lats.append(value[1])
    longs.append(value[0])
for k,v in coordDict.items():
    coordDict[k]=((v[0]-np.min(longs))/(np.max(longs)-np.min(longs)),(v[1]-np.min(lats))/(np.max(lats)-np.min(lats)))

Создадим граф метро со связями. Зададим веса каждой связи. Вес соответствует времени в пути. Удалим узлы, не являющиеся станциями (по-моему это выходы из метро а связи к ним нужны для яндекс карт при расчете времени, но точно не разбирался) создадим словарь id узла- реальное название на русском языке
G=nx.Graph()
for node in graph['nodes']['items']:
    G.add_node(node['id'])
#graph['links']
for link in graph['links']['items']:
    #G.add_edges_from([(link['fromNodeId'],link['toNodeId'])])
    G.add_edge(link['fromNodeId'], link['toNodeId'], length=link['attributes']['time'])
nodestoremove=[]
for node in G.nodes():
    if len(G.edges(node))<2:
        nodestoremove.append(node)
for node in nodestoremove:
    G.remove_node(node)
labels={}
for node in G.nodes():
    try:
        labels[node]=names['keysets']['generated'][nodeStdict[node]+'-name']['ru']
    except: labels[node]='error'

Определим к какой ветке (к какому id ветки) относится каждый узел (это понадобится позже для раскрашивания линий метро на схеме)
def getlines(graph, G):
    nodetoline={}
    id_from={}
    id_to={}
    for lk in graph['tracks']['items']:
        id_from[lk['id']]=lk['fromNodeId']
        id_to[lk['id']]=lk['toNodeId']
    for line in graph['linesToTracks']['items']:
        if line['trackId'] in id_from.keys():
            nodetoline[id_from[line['trackId']]]=line['lineId']
            nodetoline[id_to[line['trackId']]]=line['lineId']
    return nodetoline
lines=getlines(graph,G)

библиотека networkx позволяет найти длину кратчайшего пути от одного узла к другому при помощи функции nx.shortest_path_length(G, id1, id2, weight=’length’), поэтому можно считать что с подготовкой данных закончили. Следующее, что необходимо сделать — подготовить модель, которая будет оптимизировать координаты станций.

Для этого разберемяся, что будет даваться на вход, на выход и как будем оптимизировать матрицу координат станций.

Предположим, у нас есть матрица всех координат (3×268). Умножение one-hot вектора (вектора, где везде 0, кроме одной единичной координаты на месте n) размерности 268 на данную матрицу координат даст 3 координаты, соответствующие станции n. Если мы возьмем пару one-hot векторов и умножим их на необходимую матрицу, то получим две тройки координат. Из пары координат можно расчитать евклидово расстояние между станциями. Таким образом, можно определить архитектуру нашей модели:

на вход мы подаем пару станций, на выходе получаем расстояние между ними.

После того, как мы определились с форматом данных для обучения модели, подготовим данные с использованием поиска расстояний на графе:

myIDs=list(G.nodes())
listofinputs1=[]
listofinputs2=[]
listofoutputs=[]
for pair in itertools.product(G.nodes(), repeat=2):
    vec1=np.zeros((len(myIDs)))
    vec2=np.zeros((len(myIDs)))
    vec1[myIDs.index(pair[0])]=1
    vec2[myIDs.index(pair[1])]=1
    listofinputs1.append(vec1)
    listofinputs2.append(vec2)
    #listofinputs.append([vec1,vec2])
    listofoutputs.append(nx.shortest_path_length(G, pair[0], pair[1], weight='length')/3600)
    #myDistMatrix[myIDs.index(pair[0]),myIDs.index(pair[1])]=nx.shortest_path_length(G, pair[0], pair[1], weight='length')

Оптимизируем методом градиентного спуска матрицу координат станций.

Если мы будем использовать фреймворк keras для машинного обучения, то получим следующее:

np.random.seed(0)
initweightmatrix=np.zeros((len(myIDs),3))
for i in range(len(myIDs)):
    initweightmatrix[i,:2]=coordDict[myIDs[i]]
    initweightmatrix[i,2]=np.random.randn()*0.001

def euclidean_distance(vects):
    x, y = vects
    sum_square = K.sum(K.square(x - y), axis=1, keepdims=True)
    return K.sqrt(K.maximum(sum_square, K.epsilon()))
def eucl_dist_output_shape(shapes):
    shape1, shape2 = shapes
    return (shape1[0], 1)

inp1=keras.layers.Input((len(myIDs),))
inp2=keras.layers.Input((len(myIDs),))
layer1=keras.layers.Dense(3,use_bias=None, activation=None)
x1=layer1(inp1)
x2=layer1(inp2)
x=keras. layers.Lambda(euclidean_distance,
                  output_shape=eucl_dist_output_shape)([x1, x2])
out=keras.layers.Dense(1,use_bias=None,activation=None)(x)
model=keras.Model(inputs=[inp1,inp2],outputs=out)
model.layers[2].set_weights([initweightmatrix])
model.layers[2].trainable=False
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=0.01), loss='mse')

заметим, что в качестве начальных координат в слое layer1 мы используем реальные географические координаты -это необходимо для того, чтобы не попасть в локальный минимум функции СКО. Третью координату инициализируем ненулевой для получения ненулевого градиента (если в начале карта будет абсолютно плоской, смещение любой станции вверх или вниз будет равнозначно, следовательно градиент равен 0 и оптимизации z не произойдет). Последний элемент нашей модели (Dense(1)) влияет на масштабирование схемы для соответствия временной шкале.

Расстояние будем измерять в часах, а не секундах, так как порядки расстояний — около 1 часа, а для более эффективного обучении модели важно, чтобы все величины (входные данные, веса, targetы) были примерно одного порядка по величине. Если эти значения близки к 1, то можно использовать стандартные значения шага при оптимизации (0.001-0.01).

Строка model.layers[2].trainable=False замораживает координаты станций и на первом этапе варьируется один параметр — масштаб. После подбора масштаба нашей схемы размораживаем координаты и оптимизируем уже их:

hist=model.fit([listofinputs1,listofinputs2],listofoutputs,batch_size=71824,epochs=200)
model.layers[2].trainable=True
model.layers[-1].trainable=False
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(lr=0.01), loss='mse')
hist2=model.fit([listofinputs1,listofinputs2],listofoutputs,batch_size=71824,epochs=200)

видим, что на вход подаем сразу все пары станций, на выходе — все расстояния и наша оптимизация- full batch gradient descent (один шаг на всех данных). Функция loss в данном случае — среднеквадратичное отклонение и можно видеть, что оно составило 0. 015 в конце обучения, что значит среднеквадратичное отклонение менее чем в 1 минуты для любой пары станций. Иными словами, полученная схема позволяет точно узнать расстояние, которое требуется, чтобы добраться от одной станции к другой по расстоянию по прямой между станциями сточностью +-1 минута!

Но давайте посмотрим, как выглядит наша схема!

получим координаты станций, возьмем цветовую кодировку линий и построим 3d изображение с подписями (код для красивого отображения подписей взят отсюда):

class Annotation3D(Annotation):
    '''Annotate the point xyz with text s'''

    def __init__(self, s, xyz, *args, **kwargs):
        Annotation.__init__(self,s, xy=(0,0), *args, **kwargs)
        self._verts3d = xyz        

    def draw(self, renderer):
        xs3d, ys3d, zs3d = self._verts3d
        xs, ys, zs = proj_transform(xs3d, ys3d, zs3d, renderer.M)
        self.xy=(xs,ys)
        Annotation.draw(self, renderer)

def annotate3D(ax, s, *args, **kwargs):
    '''add anotation text s to to Axes3d ax'''

    tag = Annotation3D(s, *args, **kwargs)
    ax.add_artist(tag)

fincoords=model.layers[2].get_weights()
ccode={}
for obj in graph['services']['items']:
    ccode[obj['id']]=('\#'+obj['attributes']['color'])[1:]

xn = fincoords[0][:,0]
yn = fincoords[0][:,1]
zn = fincoords[0][:,2]
l=[labels[idi] for idi in myIDs]
colors=[ccode[lines[idi]] for idi in myIDs]
xyzn = zip(xn, yn, zn)

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.scatter(xn,yn,zn, c=colors, marker='o')
for j, xyz_ in enumerate(xyzn): 
    annotate3D(ax, s=labels[myIDs[j]], xyz=xyz_, fontsize=9, xytext=(-3,3),
               textcoords='offset points', ha='right',va='bottom')    
plt.show()

Так как возникли трудности с конвертацией в интерактивный 3d формат для браузера, выкладываю гифки:

более красиво и узнаваемо выглядит версия без текста:

xn = fincoords[0][:,0]
yn = fincoords[0][:,1]
zn = fincoords[0][:,2]
l=[labels[idi] for idi in myIDs]
colors=[ccode[lines[idi]] for idi in myIDs]
xyzn = zip(xn, yn, zn)

fig = plt. figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.scatter(xn,yn,zn, c=colors, marker='o')
plt.show()

UPD: Добавим линии метро нужного цвета и создадим гифку. Черные линии — переходы между станциями:

myedges=[(myIDs.index(edge[0]),myIDs.index(edge[1]))for edge in G.edges]
xn = fincoords[0][:,0]
yn = fincoords[0][:,1]
zn = fincoords[0][:,2]
l=[labels[idi] for idi in myIDs]
c=[ccode[lines[idi]] for idi in myIDs]

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.scatter(x,y,z, c=c, marker='o',s=25)
for edge in myedges:
    col='black'
    if c[edge[0]]==c[edge[1]]:
        col=c[edge[0]]
    ax.plot3D([x[edge[0]], x[edge[1]]], [y[edge[0]], y[edge[1]]], [z[edge[0]], z[edge[1]]], col)

ims = []

def rotate(angle):
    ax.view_init(azim=angle)

rot_animation = animation.FuncAnimation(fig, rotate, frames=np.arange(0, 362, 3), interval=70)
rot_animation.save('rotation2.gif', dpi=80, writer=matplotlib.animation.PillowWriter(80))

Из данной схемы можно сделать некоторые интересные выводы, которые не столь очевидны из других схем. Для некоторых веток, например зеленой, синей или фиолетовой МЦК (розовое кольцо) практически бесполезно из-за неудобных пересадок, что видно в удалении кольца от этих веток. Самые длинные по времени маршруты — от коммунарки до щелкого или пятницкого шоссе (коней красной и розовая/синяя линии) длинные маршруты так же алмаатинская-рассказовка и бунинская аллея-некрасовка. На севере Москвы, судя по плану, происходит частичное дублирование серой и салатовой ветками — они находятся рядом на схеме. Было бы итересно посмотреть на то, как новые линии (МЦД, БКЛ) и кто чаще будет пользоваться ими. В любом случае, надеюсь, подобные схемы могут быть интересным инструментам анализа, вдохновения и планирования поездок.

P.S. 3D не обязательно, для 2D варианта достаточно чуть-чуть исправить код. Но в случае 2d схемы добиться подобной точности расстояний невозможно.

Метро Дубая — схема и карта на русском языке + фото

Обновлено

Статья про метро Дубая — схема и карта на русском языке, время работы, стоимость проезда, виды транспортных карт и подробная инструкция как ими пользоваться. Дубайское метро не такое разветвленное как, например, в Москве. Но зато современное и даже футуристичное. При первом посещении создается впечатление будто попал в будущее. Расскажу обо всем по порядку.

Первое мое знакомство с метро Дубая состоялось в 2011 году. На меня оно произвело эффект разорвавшейся бомбы. Стоял с разинутым ртом минуты две. Честное слово! Про то, что метро Дубая полностью автоматизировано я знал ещё перед путешествием. Но одно дело читать про это и совсем другое воочию увидеть.

Станции-капли и поезда без машиниста — это метро Дубая

Метро Дубая стало ещё одним амбициозным проектом самого известного эмирата ОАЭ. Наряду с потрясающими фонтанами, зеркальными небоскребами, величественным отелями, искусственными островами и громаднейшими ТЦ. При посещении Дубая кажется, что ты попал в пещеру разбойников из сказки про Али-Бабу. Открыл один сундук и восхитился. Открыл второй и удивился еще больше. Заглянул в маленькую шкатулку, а там нечто такое, что просто мозг выносит.

История Дубайского метро

История метро Дубая берет свое начало в 2009 году. При этом мировая история метрополитена как явления начинается в 1863 году. Именно тогда в Лондоне заработала первая линия метрополитена. По этим меркам возраст метро Дубая сравним с младенческим. Торжественное открытие первой линии («красная ветка») метро Дубай состоялось в девять часов вечера 9 сентября 2009 года. Уже на следующее утро метрополитеном мог воспользоваться любой желающий. А чуть больше чем через два года на нём впервые прокатился и я.

Из первого вагона метро открываются потрясающие виды

На сегодняшний день метро Дубая – 49 станций, относящихся к двум веткам.

  • «Красная» — 29 станций.
  • «Зеленая» — 20 станций.

Красная линия тянется вдоль практически всего города. Зеленая ветка напоминает подкову.

Большая часть «красной линии» метро Дубая построена над землей (в песках особо коммуникации не выроешь). Лишь несколько станций находятся под ней. Речь о туннеле длиной несколько километров, который проходит под водным каналом.

На май 2020 года запланировано открытие ветки Expo 2020. 15-километровое ответвление метро Дубая свяжет гавань Nakheel и станцию метро Tower с Expo 2020. Также разрабатывались проекты по строительству голубой и пурпурной линий метро Дубая.

Метро в Дубае имеет только один подземный тоннель

Дубайское метро внутри и снаружи

Как я уже сказал, метро Дубая полностью автоматизировано, то есть движется само по себе – без машиниста. Это не только круто смотрится, это еще и отличная возможность совершить ознакомительную экскурсию по Дубаю у лобового стекла. Поэтому я настоятельно рекомендую: приедете отдыхать в эмират Дубай, в первую очередь покатайтесь на метро.

Вместо машиниста в окне видны обычные пассажиры

Архитектура метро Дубая выполнена в едином стиле. Все станции выглядят как огромные раковины и напомнили мне космический корабль из фантастического фильма. Станции соединяют между собой эстакады на высоте 15 метров. По ним снуют туда-сюда поезда серебристо-синего цвета.

  • Внутри все просто и понятно: на первом этаже или в вестибюле станции располагается маленький магазинчик со всякой всячиной, информационные стенды, аппараты по продаже билетов, кассы и турникеты.
  • На второй этаж к поездам ведут лестницы, эскалаторы и лифты. На обоих этажах дежурят полицейские: рослые арабы в форме песочного цвета с автоматами. Выглядят устрашающе, но при необходимости помогут вам. На английском они говорят не хуже, чем на арабском.

Кстати, не надейтесь в ожидании поезда заглянуть за край платформы. От путей она отделена прозрачными стенами и снабжена раздвижными дверями. Они открываются только по прибытию поезда.

Платформа от путей отделена стеклянными перегородками

Категории вагонов метро

При входе в вагон тоже стоит быть внимательным, поскольку они есть нескольких категорий.

  1. Обычная.
  2. Только для женщин.
  3. VIP (официальное название «золотой» класс).

«Золотой» класс занимает половину одного вагона и расположен в голове состава. Тут наверняка вы подумаете мол, «а сам говорил про ознакомительную поездку в первом вагоне с прекрасными видами». Не огорчайтесь раньше времени. Действительно, если вы поедете в сторону Jebel Ali, то поглазеть на Дубай из «окна машиниста» получится только за двойную стоимость. Ведь проезд в «золотом» классе стоит в два раза больше обычного. Если же вы сядете в первый вагон поезда, идущего в обратную сторону (Rashidiya), то окажитесь в обычном вагоне.

На каждой станции метро размещена его схема и схема станции

Что такое категория «только для женщин», думаю объяснять не нужно. В такие вагоны, точнее секцию одного из вагонов, пускают исключительно женщин и детей. Сделано это, прежде всего, из религиозных соображений. Один раз я забыл про существование таких секций и случайно зашел в нее. Девушка в униформе, стоящая на границе двух секций, на английском попросила меня покинуть запретную для мужчин территорию. Кстати, в метро Дубая эти охраняющие покой пассажиров женского пола единственные сотрудники метро в поезде.

Обычная категория – тут тоже все понятно. Большинство пассажиров ездят именно в таких вагонах. Обычно состав в Дубайском метро состоит из пяти вагонов. Четыре обычных вагона, пятый делят между собой секции «золотого» класса и «только для женщин».

 Стоимость проезда в метро

Если вы собираетесь часто и помногу раз в день кататься на Дубайском метро, то не совершайте мою ошибку, каждый раз приобретая новые билеты. Как этого избежать?

Оплата проезда в метро Дубая не похожа на ту, что принята в России. Цена билета здесь зависит от дальности поездки: чем больше станций вы хотите проехать, тем больше придется заплатить.

В Дубайском метро есть четыре вида транспортных карт. Они объединены под общим названием «Нол карта» (Nol Card).

  • Красная карта — разовая карта. Идеально подходит для туристов, которые собираются пользоваться метро Дубая несколько раз или несколько дней.
  • Серебряная карта — пополняемая карта. Подходит как для резидентов, так и для туристов. Если вы собираетесь активно передвигаться с помощью Дубайского метро, то такая карта лучший вариант.
  • Золотая карта — необходима для проезда в вагонах «золотого класса».
  • Голубая карта — персонофицированная карта, подходит только для резидентов.

Чаще всего туристы пользуются стандартными красными билетами. По нему вы можете совершить до десяти поездок. Потом его останется только выкинуть или сохранить на память. Остальные карты пополняемы.

Таблица цен, зоны в метро Дубая

Вид картыКрасная картаСеребряная картаЗолотая карта
Стоимость карты2 дирхама6 дирхам6 дирхам
Проезд зона 1436
Проезд зона 26510
Проезд зона 38,57,515
Срок действия90 дней5 лет
5 лет

Что такое зоны? Всего транспортных зон семь, а стоимость проезда на метро Дубая зависит от того, как далеко вы едете.

  • Первая зона (Tier 1) — поездка начинается и заканчивается в рамках одной транспортной зоны.
  • Вторая зона (Tier 2) — поездка начинается в одной транспортной зоне и заканчивается в соседней.
  • Третья зона (Tier 2) — поездка выходит за пределы двух транспортных зоны.

Все транспортные зоны видны на схеме метро Дубая

В метро Дубая также есть такое понятие как короткая поездка, когда вы проезжаете менее трех километров. В этом случае стоимость проезда по красной карте составит 4 дирхама, по серебряной — 3, по золотой — 6.

Если вы планируете ездить на метро много и часто, то советую приобрести серебряную карту. Ее стоимость составляет 25 дирхам. При этом на счете у вас остаётся 19 дирхам.

Остальные виды карт (золотая и голубая) вам вряд ли пригодятся. Первые предназначены для «золотого» класса обслуживания, вторые предоставляют скидки для различных категорий резидентов эмирата (пенсионеров студентов) и являются персонифицированными.

Также можно приобрести так называемый единый билет. Также красный. Его стоимость составляет 20 дирхам + 2 дирхама за сам билет. Ездить по нему можно только один день, зато сколько угодно раз.

Все транспортные карты продаются в автоматах, которые есть на каждой станции метро, а также в кассах. Здесь же их можно пополнить.

Карта метро Дубая

На карте отмечу станции Дубайского метро, которыми вы наверняка будете пользоваться. Кликните по название станции и увидите описание ради чего стоит туда приехать.

Во второй части статьи расскажу про время работы метро Дубая, штрафы и правила проезда, а также как пользоваться метро, отвечу на часто задаваемые вопросы.

Метро Дубая от А до Я. Вторая часть

P.S. В качестве бонуса небольшой видеролик, сделанный из первого вагона метро.



Всегда ваш, Даниил Привольнов.

Наши приключения в формате #двоевтачкенеесчитаясобачки — подписывайтесь на Youtube-канал.

Страховка от COVID-19

Канал сайта в Телеграм. Присоединяйся! А тут я выкладываю красивые фоточки

PhotoFilm24 — фотостудия у метро Преображенская Площадь | Аренда фотостудии в Москве дорого / Studiorent.ru

Описание фотостудии PhotoFilm24

АБСОЛЮТНО (ПОЛ, ПОТОЛОК СТЕНЫ) ЧЁРНЫЙ ЗАЛ В ОДНОЙ МИНУТЕ ОТ СТАНЦИИ МЕТРО ПРЕОБРАЖЕНСКАЯ ПЛОЩАДЬ.

МЫ НЕ БЕРЁМ ДОПЛАТУ ПО СЧЁТЧИКУ ЗА ПРИВОЗНОЙ СВЕТ ИЛИ ДОПЛАТУ В ПРОЦЕНТАХ ЗА ВИДЕОСЪЁМКУ!

МЫ НЕ БЕРЁМ ДОПЛАТУ ЗА БОЛЬШОЕ КОЛИЧЕСТВО ЧЕЛОВЕК!

В ЗАЛЕ ВАС ЖДЁТ ОТ ПЯТИ ДО ДЕСЯТИ ИСТОЧНИКОВ СВЕТА ДЛЯ СЪЁМКИ ВИДЕО ЗА КОТОРЫЕ НЕ НАДО ДОПЛАЧИВАТЬ!

СПИСОК:

Галогенный свет Arri True Blue T1 и Т2 Галогеновый источник постоянного света с линзой фринеля, мощность: 1000Вт и 2000Вт. В комплекте: шторки, рамка для светофильтров, провод. В стоимость аренды включён один или два источника, в зависимости от зала.

Ultrapanel 2034 LED — ультратонкая светодиодная осветительная панель комплектуемая шторками, конверсионным и диффузионным фильтром. 2034 супер-ярких светодиода обеспечивают равномерный световой поток с температурой 5600К (дневной свет). В конструкции используются светодиоды последнего поколения с увеличенной светоотдачей, они генерируют 13500 люменов света высокого спектрального качества. В стоимость аренды включёно от одной до двух штук, в зависимости от зала.

Fresnel 300 LED X3 DMX, прибор с фокусировкой светового пучка с помощью асферической линзы-конденсора, которая направляет на линзу Френеля до 97% исходящего от светодиода светового потока и увеличивает эффективность осветителя. Цветовая температура 5600К. Примерно соответствует мощности 3000 Ватт галогенового света. В стоимость аренды включён один источник.

Светодиодный студийный осветитель SunLight 200 LEDX3. Цветовая температура 5600К. Примерно соответствует мощности 2000 Ватт галогенового света. В стоимость аренды включёно от трёх до пяти источников, в зависимости от зала.

 

Оборудование для видео-съемки Развернуть