В статье рассказано о процессе создания тепловой карты цен по продаже недвижимости для Москвы и Санкт-Петербурга.   Меня зовут Дмитрий, я программист из Санкт-Петербурга и у меня есть хобби — это портал по недвижимости которым я занимаюсь в свободное от работы время вот уже почти 5 лет. Сайт авторский, и это дает достаточный уровень свободы для экспериментирования и реализации любых идей на нем. И одной из давних идей было создание тепловой карты цен. Если лень читать статью, то потрогать готовый результат можно здесь. При обилии сайтов посвященных недвижимости, в рунете нет нормальной карты цен. Есть какие-то не очень внятные карты где районы покрашены в разный цвет, но это все не то. Средняя цена по району мало о чем говорит, есть районы в которых цены различаются на порядок, а то и больше. Идея сделать тепловую карту посещала меня давно, но предвидя сложности браться за это не хотелось — не хватало вдохновения что-ли.  Как водится, я случайно наткнулся на статью про статистику цен на недвижимость Саратова. Автор описывает именно то что хотел сделать я: карту какой я ее себе представлял. Собственно это меня и вдохновило.  В статье есть ссылка на исходники, но я не понимаю в Пайтоне (или в питоне), и цели изучать новый язык у меня не было, так что решил искать если не готовый компонент, то хотя бы что-то что я смогу самостоятельно переписать под .Net. В качестве первого компонента для генерации изображения я попробовал то что предлагает Гугл.  Это оказалось совсем не то что нужно. Тут скорее карты интенсивности — они бы подошли для визуализации плотности объектов на карте, но не для отображения цен. Кроме того, при масштабировании карты точки сливаются становясь более интенсивными — это уж совсем никуда не годится.   Есть один белорусский сайт где с помощью данного способа реализована карта цен. Можно посмотреть здесь.   Глядя на эту карту кто может сказать, где дороже, а где дешевле? Я не могу. В общем такое… три из десяти. Поиски продолжились, и я нагуглил в итоге на стэке вот что: человек задает именно тот вопрос который интересовал меня, а именно, как сделать тепловую карту а не карту интенсивности. И в ответах есть ссылка на JS-библиотеку которая делает то что надо. Для расчетов используется Inverse Distance Weighting. JS — это конечно не шарп, но уже ближе, так что я был очень рад. Особенно после того как “пощупал” все это на jsfiddle и убедился в годности результата. Через несколько часов у меня уже был работающий код на C# (который впоследствии был сильно доработан). Вот ссылка на Гитхаб, если кому надо.  За время работы портала у меня накопилось более 20 миллионов объектов по всей России (архивные объекты сохраняются навсегда). Как обработать сырые данные — вопрос не очевидный. Для начала фильтры: объекты по продаже, новостройки и вторичка, причем только квартиры и дома, потому что по ним можно точно рассчитать стоимость квадратного метра, а я собирался именно стоимость метра показывать на карте, как наиболее объективный показатель. Я не люблю аренду, потому что там много мусора. Цены сильно искажены, множество фиктивных объявлений, и т.д. В продаже тоже это все есть, но в меньших масштабах. Кроме того, цены на аренду напрямую зависят от стоимости продажи квартир, так что итоговая карта вполне подходит для визуализации общей картины, если не привязываться к значениям в легенде.  Всякую коммерцию, участки и паркинги пришлось исключить, но по каждой из этих категорий тоже было бы интересно посмотреть результат, но это как-нибудь потом. Плюс ко всему, наверное не имеет смысла включать туда старые объекты, цены-то меняются. Было решено что за полгода и объем будет нормальный и цены актуальны. Получилось примерно 40 000 объектов для Москвы и 30 000 для Питера.  Я так и не смог определиться с оптимальным шагом для компоновки объектов в исходную точку на карте. Пробовал разные варианты от 100 метров до 5 км. Решил оставить на усмотрение пользователей три наиболее интересных варианта: 250, 500 и 1000 метров. Точки генерируются следующим образом: область рекурсивно делится на 4 прямоугольные секции до тех пор пока размер секции не будет совпадать или чуть-чуть превышать минимальный, либо до тех пор пока в области не останется объектов меньше чем минимально-допустимое количество (например 3). Для секций в которых меньше трех объектов итоговая точка не создается — они искажают общую картину и создают излишнюю “дырявость”, так как часто такие одинокие объекты отличаются по цене от окружающих.  Внутри каждой получившейся секции считается средняя цена по объектам и устанавливается итоговая точка. Координаты устанавливаются не на центр секции а высчитывается среднее значение по координатам всех объектов.  Для каждого из шагов (250, 500, 1000) генерируется свой набор точек. Для каждой точки запоминается список использованных объектов для отображения по клику на карте. Координаты точек в БД хранятся в виде географических данных, поэтому прежде чем передать их в работу, координаты надо привести к мировым, а потом к пиксельным на итоговом битмапе. Что такое мировые координаты можно почитать здесь. Если в двух словах, то географические координаты подразумевают размещение на сфере, и чтобы их отобразить на плоскости их нужно сконвертировать определенным образом. Вот отсюда я взял код для получения мировых и пиксельных коордиат. Я решил что ограничу зум на карте от 8 до 14, потому как учитывая минимальный шаг сетки со значениями в 250 метров, ближе нет смысла рассматривать.  Я поначалу думал что лучше сделать один большой битмап, а потом разбить его на маленькие фрагменты. Но, в итоге, сделал наоборот — генерируются маленькие фрагменты — тайлы (tile), после чего компонуются для каждого из зумов.  Теперь чтобы отобразить все на карте надо привязать их к соответствующим координатам. Первое что я нашел в поиске — Ground Overlays.  После нескольких часов работы я получил вполне себе наглядный результат, но с одной проблемой — жуткие тормоза при навигации по карте. Очевидно работа с большим количеством фрагментов — это не то для чего нужен данный механизм.  Стал гуглить дальше и нашел Tile Overlays — это оказалось в итоге то что нужно. Суть такова: для каждого из уровней приближения карты (zoom index) итоговое изображение компонуется из плиток 256 на 256 пикселей, для каждой из которых можно наложить поверх свое изображение. При навигации по карте подгружаются только те тайлы которые попадают в видимую область и соответствуют значению zoom index. Сами координаты границ регионов у меня всегда были, так что это немного облегчило работу. При генерации каждого из тайлов проверяется не нужно ли его обрезать, и если нужно — то обрезаю, делая непопадающую область прозрачной.  Увидев результат я подумал что пользователей мало интересуют официальные границы, и, возможно им было бы полезнее видеть и близлежащие области тоже. Пришлось нарисовать свои границы для карт захватывающие как непосредственно города (Москву и Питер) так и ближайшие области. Количество объектов выросло в несколько раз. Теперь их стало около 140 и 50 тысяч для Москвы и СПб соответственно.  Москва:  Санкт-Петербург:  Для рисования границ и получения их координат я использовал чей-то готовый код в codepen.io с небольшими изменениями. Вот ссылка для Москвы и Питера. После изменения какой-нибудь из точек на карте в окошко снизу вставляется список географических координат в виде удобном для вставки в БД. Позже обнаружилась такая проблема: бывают ситуации когда области с разными ценовыми категориями расположены настолько близко что попадают в один сегмент и для них считается средняя цена. Например в Питере есть Каменный и Крестовский острова, где продается только элитная недвижимость, а через реку шириной в 300 метров — обычный район с хрущевками. Разница в цене — более чем на порядок (98 т.р. против 1200 т.р.).   На рисунке Каменный остров, и красными точками обозначены объекты с двух сторон от него попавшими в итоговую секцию при шаге в 1000 метров. Это сильно влияет на среднюю цену в позиции и искажает общую картину. Решение было такое: выделить некоторые секции и при компоновке объектов, попавшие в секцию объекты не должны смешиваться с объектами непопавшими, либо попавшими в другую секцию. Для Питера я выделил также острова.   Точность тут не важна. Главное — чтобы не было пересечений между областями. Я сделал настраиваемым процесс генерации тепловой карты так чтобы можно было выбирать цвета, настраивать количество уровней, и т.д.
Например для области в 500 на 500 пикселей с установленными 6 точками со значениями от -100 до 100 можно получить такие варианты. Тестовые точки со значениями:  Те же данные на карте с уровнями:  Без ограничения по цветам и с разбивкой по уровням:  С ограничением по цветами и без уровней:  С заданными вручную цветами:  После долгих и мучительных экспериментов предпочтение было отдано собственному набору цветов (позаимствовал здесь) которые захардкодил в класс как дефолтный набор. Результат при шаге в 500 метров выглядит так:  Чтобы сгенерировать карту только для Москвы при параллельных 6 потоках (на восьмиядерном сервере 3,2 GHz) требовалось более суток. Это совсем неприемлемо, потому что в перспективе регионов будет больше и запуск должен происходить по расписанию, как минимум раз в неделю. Узкое место в алгоритме — высчитывание цвета для каждого пикселя в тайле. Нужно отсортировать все точки по расстоянию от данного пикселя. То есть массив из 6000 точек приходилось сортировать 256х256 раз. Бессмысленная трата ресурсов. Очевидно, что все точки не нужны, и можно ограничиться ближайшими. Самое простое решение взять, например топ 100 точек отсортированных по расстоянию от центра тайла. Но тут может быть ситуация когда ближайшие 100 точек находятся в группе, например с одной только стороны. Т.е. нужны не просто 100 ближайших, а так чтобы они еще и были расположены вокруг. Вот что я сделал: из середины тайла во все стороны с шагом в 10 градусов распространяются лучи каждый длиной в треть всей карты. Каждый луч растет до тех пор пока в нем не будет как минимум 5 точек, либо он не достигнет предела по длине. Таким образом, гарантированно в итоговом списке будет примерно 150 точек со всех сторон.  Выглядит это так (зеленые точки — которые попали в выборку, красные — все остальные. Красный квадратик в середине — это непосредственно тайл):  Красиво, интересно и залипательно, но абсолютно бесполезно. Велосипед, в классическом его проявлении. Я потратил целый выходной день экспериментируя с параметрами: количеством лучей, их длиной, количеством точек в каждом луче, и т.д. И всегда я получал ошибки на карте.  Выглядят они так:  Это угловатости на областях границы которых должны быть всегда округлыми. Ошибки эти появляются всегда в местах с низкой концентрацией данных. В итоге, весь этот механизм пришлось выкинуть. Лучше всего работает самый простой и очевидный способ — 100 ближайших точек без учета тех которые в самом тайле. Хоть ошибки и остались на карте, но они в местах которые, я надеюсь, мало интересны людям, ибо там почти ничего не продается.  Скорость работы выросла в разы. На Москву уходит около 3 часов, из них около часа только на обработку данных, остальное непосредственно на рисование.  При клике по карте выбирается ближайшая к месту клика точка, и для нее отображается сводная информация: средняя цена за метр и список объектов использованных для расчета. Также, красными точками на карте отображены координаты этих объектов. По ссылке можно зайти в карточку каждого для более подробной информации. Многие объекты являются архивными, так что для них могут не отображаться фотографии и контакты продавца, а в остальном — вся информация соответствует изначальной.  В ближайшее время я планирую увеличить количество объектов на карте, потому что большая часть их в БД не имеет географических координат. Для этого надо сделать модуль геолокации который будет ежедневно проходить по таким объектам получая для них координаты по адресу через сервисы Гугл или Яндекс. Также я планирую дополнить карту некоторой статистической информацией в виде табличных данных. Разбивка по ценовым категориям, средние цены и т.д.  На всякий случай дублирую ссылки здесь в том же порядке в каком они указаны в статье. https://habrahabr.ru/post/324596/
https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/examples/layer-heatmap
https://resta.by/karta-cen
https://stackoverflow.com/questions/30073977/create-custom-temperature-map-with-front-end-javascript
https://github.com/optimisme/javascript-temperatureMap
https://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_distance_weighting
https://jsfiddle.net/mertk/y9gcuf65/
https://github.com/d-sky/HeatMap
https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/maptypes?hl=ru#MapCoordinates
https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/examples/map-coordinates
https://developers.google.com/maps/documentation/javascript/examples/groundoverlay-simple
https://developers.google.com/maps/documentation/android-api/tileoverlay
https://codepen.io/d-sky/pen/JJqpYe
https://codepen.io/d-sky/pen/PKJzoO
https://www.ventusky.com/?p=9;71;1&l=temperature
https://kvartiri-domiki.ru/karta-cen При навигации по карте сейчас примерно раз в 10-15 секунд происходит небольшое зависание, это не у меня на сайте баг, так ведет себя новый Вебвизор Метрики. В Яндекс я уже написал — они сказали что им нужно время чтобы разобраться. Так что, в скором времени, надеюсь починят. Программист .Net