Ниже приведены несколько методов криминологии, которые можно изучить в Интернете, а также примеры кода, где это применимо:

1. Анализ данных. Анализ данных о преступности может дать ценную информацию о закономерностях, тенденциях и корреляциях. Библиотека Python pandas обычно используется для анализа данных. Вот пример загрузки и анализа данных о преступности:

import pandas as pd
# Load crime data
crime_data = pd.read_csv('crime_data.csv')
# Calculate crime statistics
total_crimes = crime_data['crime_count'].sum()
average_crime_rate = crime_data['crime_rate'].mean()
# Print results
print("Total crimes:", total_crimes)
print("Average crime rate:", average_crime_rate)

2. Географические информационные системы (ГИС). Технология ГИС позволяет криминалистам составлять карты преступных происшествий и выявлять пространственные закономерности. Библиотека Python Folium обычно используется для ГИС-визуализации. Вот пример создания карты горячих точек преступности:

import folium
# Create a map
crime_map = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=12)
# Add crime markers
for crime in crime_data:
    folium.Marker([crime['latitude'], crime['longitude']], popup=crime['description']).add_to(crime_map)
# Display the map
crime_map.save('crime_map.html')

3. Машинное обучение. Методы машинного обучения можно применять для прогнозирования моделей преступности, выявления областей повышенного риска или классификации преступного поведения. Вот пример использования библиотеки scikit-learn на Python для обучения модели прогнозирования преступлений:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Prepare the data
X = crime_data[['population', 'unemployment_rate', 'education_level']]
y = crime_data['crime_label']
# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Train a logistic regression model
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Make predictions
predictions = model.predict(X_test)

4. Анализ социальных сетей. Интернет-платформы и социальные сети предоставляют богатые источники данных для изучения преступных сетей и анализа преступного поведения. NetworkX — популярная библиотека Python для анализа социальных сетей. Вот пример анализа преступной сети:

import networkx as nx
# Create a criminal network graph
criminal_network = nx.Graph()
# Add nodes (criminals)
criminal_network.add_nodes_from(criminal_data['criminal_id'])
# Add edges (connections between criminals)
criminal_network.add_edges_from(criminal_data['connections'])
# Calculate network metrics
degree_centrality = nx.degree_centrality(criminal_network)
betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(criminal_network)
# Print results
print("Degree centrality:", degree_centrality)
print("Betweenness centrality:", betweenness_centrality)