HERE Map Content （ HMC ）バインディング

1. はじめに

1.1 HMC

HERE 地図コンテンツ (HMC) は、グローバルで使用に依存しないプラットフォーム Data API カタログです。 位置情報サービスの開発目的で HERE Map Data を公開します。 カタログを使用すると、ユーザーは、使用事例に関連する機能および属性を選択的に使用し、 HERE platform から最新のマップ データ を取得した場合にのみ、更新されたパーティションを選択できます。

For more details: https://here-tech.skawa.fun/documentation/here-map-content/dev_guide/topics/introduction.html

1.2 コンテンツのバインディング

コンテンツバインディングを使用すると、レイヤー内で公開されているコンテンツにアクセスできます。 バインディングは、既存のいずれかのレイヤーに基づいているか、または複数のレイヤーのグループに基づいています。

コンテンツバインディングの目的 は、最終ユーザーが Python に適した方法でさまざまな複雑なデータモデルにアクセスできるように統一された方法を提供することです。

2. サポートされているレイヤー

• 番地
• 交通パターン
• 署名テキスト
• 管理者の場所
• 管理ロケーション
• 管理者配置プロファイル
• インデックス付きの場所
• 環境ゾーン
• トポロジジオメトリ
• 道路の属性
• ナビゲーション属性
• 高度なナビゲーション属性
• 自転車の属性
• Places メタデータ
• Building メタデータ ( 建物の詳細
• 地図作成 - メタデータ
• トラックサービスの場所
• ここ_場所
• ここで-場所-必須-地図
• ADAS 属性
• 複合道路属性

PySDK は、複数の層に基づく以下の HMC バインディングもサポートしています。

• セグメントの管理境界
• セグメントの環境ゾーン
• ナビゲーションおよび拡張ナビゲーション属性レイヤーからの制限速度
• セグメントの番地

3. HMC バインディングを使用する

バインディングには、次の上位レベルの API があります。

• get 1 つ以上のパーティションのすべてのオブジェクトを表示します
• get_ref 単一のオブジェクトを提供します
• get_referencing 指定した参照に基づいてすべてのオブジェクトを表示します

get_ref または get_referencing は、 object_type() に RefType がある場合にのみ機能することに注意してください。

初期化

from here.platform import Platform
from here.geopandas_adapter import GeoPandasAdapter
from here.content.hmc2 import HMC
import pandas as pd
from here.platform.adapter import make_ref
from IPython.display import display, FileLink

platform = Platform()
hmc = HMC(platform, adapter=GeoPandasAdapter())


display(f"Catalog Id: {hmc.content.catalog_hrn} , Version:{hmc.content.version}")

'Catalog Id: hrn:here:data::olp-here:rib-2 , Version:5307'

def types_to_df(types):
    def to_record(kv):
        k, v = kv
        return {
            "Type": k,
            "Data Class": '.'.join([v.__module__, v.__qualname__]),
            "Index by partition": v.indexer.partition is not None,
            "Index by ID": v.indexer.identifier is not None,
            "Ref Types": ", ".join(v.indexer.refs.keys()) or None
        }
    return pd.DataFrame.from_records(map(to_record, types.items()), index="Type")

## Install HERE Map Widget for Jupyter. This is needed for using Here Maps  
#!pip install here-map-widget-for-jupyter

# Functions needed for using Here Maps
from here_map_widget import GeoData
import here.geotiles.heretile as ht 
from here_map_widget import Map
import geopandas as gpd
from shapely.geometry.polygon import Polygon
import os

# replace your API key here.
api_key = os.environ["LS_API_KEY"]

def plot_geometry(dataFrame, geo_column):
    geoDF = gpd.GeoDataFrame(dataFrame[dataFrame['location.geometry'] != None][[geo_column]].copy(), 
                             geometry=geo_column)
    center_point = geoDF[geo_column].centroid.head(1).values
    geoData = GeoData(geo_dataframe=geoDF, 
                    style={"strokeColor": "rgba(128,0,128,1)"},
                    hover_style={"strokeColor": "rgba(255,0,0,1)"},
                    name='geometry_layer')
    m = Map(
        api_key=api_key,
        center=[center_point.y[0], center_point.x[0]],
        zoom=12,
    )

    m.add_layer(geoData)
    return m



def plot_here_tiles(tile_ids):
    tiles = [Polygon(ht.get_boundary_ring(t)) for t in tile_ids]
    tiles_df = pd.DataFrame(tiles, columns=["geometry"])
    geoDF = gpd.GeoDataFrame(tiles_df, geometry='geometry')
    center_point = geoDF['geometry'].centroid.head(1).values
    geoData = GeoData(geo_dataframe=geoDF, style={"strokeColor": "rgba(128,0,128,1)"},
                      hover_style={"strokeColor": "rgba(255,0,0,1)"},
                      name='here_tiles')
    m = Map(
        api_key=api_key,
        center=[center_point.y[0], center_point.x[0]],
        zoom=12,
    )

    m.add_layer(geoData)
    return m 

def plot_multiple_geometry(geometries):
    geoData_1 = GeoData(geo_dataframe=geometries['Nodes'], 
                    style={"strokeColor": "rgba(128,0,128,1)"},
                    hover_style={"strokeColor": "rgba(255,0,0,1)"},
                    name='geometry_layer_1')
    geoData_2 = GeoData(geo_dataframe=geometries['Segments'], 
                    style={"strokeColor": "rgba(128,0,128,1)"},
                    hover_style={"strokeColor": "rgba(255,0,0,1)"},
                    name='geometry_layer_2')
    center_point = (geometries['Nodes'].set_crs(epsg=4328, allow_override=True)).centroid.head(1).values
    m = Map(
        api_key=api_key,
        center=[center_point.y[0], center_point.x[0]],
        zoom=12,
    )

    m.add_layer(geoData_1)
    m.add_layer(geoData_2)
    return m

3.1 通りの名前

レイヤー ID - 番地の名前

tiles = ['23671200-25332448-25332461', '1469256839-1469256831']

street_names = hmc.street_names
types_to_df(street_names.object_types())

df = street_names.get(tiles, 'street')
df.head(2)

df = street_names.get(tiles, 'context')
df.head(2)

df = street_names.get(tiles, 'street_section')
df.head(2)

3.2 トラフィックパターン

レイヤ ID トラフィックパターン

tiles = [23618502]

traffic_patterns = hmc.traffic_patterns
types_to_df(traffic_patterns.object_types())

traffic_pattern = traffic_patterns.get(tiles,"traffic_pattern")
traffic_pattern.head(2)

holiday_pattern = traffic_patterns.get(tiles,"holiday_pattern")
holiday_pattern.head(2)

### Construct a new Reference by giving partition and identifier.
traffic_pattern_ref = make_ref(23618502,"here:cm:segment:76770511")

traffic_pattern_attributes = traffic_patterns.get_referencing(
        23618502, "traffic_pattern", "first_segment", 
)
traffic_pattern_attributes.head(2)

holiday_pattern_attributes = traffic_patterns.get_referencing(
        23618502, "holiday_pattern", "first_segment", 
)
holiday_pattern_attributes.head(2)

3.3 署名テキスト

レイヤー ID の署名テキスト

tiles = [18011924]
sign_text = hmc.sign_text
types_to_df(sign_text.object_types())

display(sign_text.ref_types())

{'sign_attribute': ['first_segment', 'segment']}

df = sign_text.get(tiles, "sign_attribute")
df.head(2)

df = sign_text.get_referencing(tiles, "sign_attribute", "segment")
df.head(2)

df = sign_text.get_referencing(tiles, "sign_attribute", "first_segment")
df.head(2)

3.4 管理施設

レイヤー ID - 管理者権限のある場所

admin_places = hmc.admin_places

types_to_df(admin_places.object_types())

admin_tiles = ["20000001", "20000001-20000002-20030132"]

df = admin_places.get(admin_tiles, "place")
df.head(2)

df = admin_places.get(admin_tiles, "context")
df.head(2)

3.5 管理ロケーション

レイヤー ID - 管理者権限の場所

admin_locations = hmc.admin_locations
types_to_df(admin_locations.object_types())

df = admin_locations.get(partition="21000001", object_type="location") 
df.head(2)

3.6 管理者配置プロファイル

レイヤー ID - administrative_place_profiles

admin_place_profiles = hmc.admin_place_profiles

df = admin_place_profiles.get(partition = "21000001", object_type="admin_place_profile_attributes")
df.head(2)

### Construct a new Reference by giving partition and identifier.
ref = make_ref("21000001", "here:cm:namedplace:21000002")

admin_place_profiles.get_referencing(
        partition = "21000001", object_type="admin_place_profile_attributes", ref_type="place", referenced_obj=ref
)

3.8 インデックス化された場所

レイヤー ID - indexed_locations

admin_index = hmc.admin_index

types_to_df(admin_index.object_types())

country_partitions = ["FIN", "HND", "IRL"]
country_tiles = admin_index.get(country_partitions, "country")
country_tiles

## You can always use the `explode` function to convert a list in multiple rows.
country_tiles.explode("tile_id")

plot_here_tiles(country_tiles.loc["FIN"]["tile_id"])

Map(center=[60.1611328125, 19.2919921875], controls=(ZoomControl(alignment='LEFT_TOP'),), layers=(GeoData(data…

plot_here_tiles(country_tiles.loc["IRL"]["tile_id"])

Map(center=[51.5478515625, -10.2392578125], controls=(ZoomControl(alignment='LEFT_TOP'),), layers=(GeoData(dat…

df = admin_index.get_referencing(country_partitions, "location", "location")
df.head(2)

3.8 環境ゾーン

レイヤー ID - 環境ゾーン

environmental_zones = hmc.environmental_zones
types_to_df(environmental_zones.object_types())

environmental_zones.ref_types()

{'zone': ['location']}

types_to_df(environmental_zones.object_types())

env_zones = environmental_zones.get("all", "zone")
env_zones.head(2)

### Construct a new Reference by giving partition and identifier.
location_ref = make_ref("23600686", "here:cm:carto-loc:1661293691")

env_zones = environmental_zones.get_referencing("all", "zone", "location", location_ref)
env_zones

3.9 トポロジジオメトリ

レイヤー ID - トポロジー - ジオメトリ

topology_geometry = hmc.topology_geometry
types_to_df(topology_geometry.object_types())

topology_geometry.ref_types()

{'node': [], 'segment': []}

types_to_df(topology_geometry.object_types())

tiles =[19318110]

nodes = topology_geometry.get(tiles, "node")
nodes.head(2)

segments = topology_geometry.get(tiles, "segment")
segments.head(2)

geometries={"Nodes": nodes, "Segments": segments}
plot_multiple_geometry(geometries)

Map(center=[34.0527, -118.22421], controls=(ZoomControl(alignment='LEFT_TOP'),), layers=(GeoData(data={'type':…

3.10 道路の属性

レイヤー ID - 道路属性

road_attributes = hmc.road_attributes

types_to_df(road_attributes.object_types())

road_attributes.ref_types()

{'accessible_by': ['first_segment', 'segment'],
 'overpass_underpass': ['first_segment', 'segment'],
 'functional_class': ['first_segment', 'segment'],
 'iso_country_code': ['first_segment', 'segment'],
 'physical': ['first_segment', 'segment'],
 'road_class': ['first_segment', 'segment'],
 'special_traffic_area_category': ['first_segment', 'segment'],
 'display_level': ['first_segment', 'segment']}

types_to_df(road_attributes.object_types())

tiles = [19318110]
df = road_attributes.get(tiles, "functional_class")
df.head(2)

df = road_attributes.get_referencing(tiles, "functional_class", "segment")
df.head(2)

df = road_attributes.get_referencing(tiles, "iso_country_code", "segment")
df.head(2)

df = road_attributes.get_referencing(tiles, "iso_country_code", "segment")
df.head(2)

3.11 ナビゲーション属性

レイヤー ID - ナビゲーション - 属性

navigation_attributes = hmc.navigation_attributes

types_to_df(navigation_attributes.object_types())

navigation_attributes.ref_types()

{'access_permission': ['first_segment', 'segment'],
 'access_restriction': ['first_segment', 'segment'],
 'construction_status': ['first_segment', 'segment'],
 'gate': ['first_segment', 'segment'],
 'intersection_category': ['first_segment', 'segment'],
 'lane_category': ['first_segment', 'segment'],
 'through_lane_count': ['first_segment', 'segment'],
 'physical_lane_count': ['first_segment', 'segment'],
 'local_road': ['first_segment', 'segment'],
 'low_mobility': ['first_segment', 'segment'],
 'permitted_driving_manoeuvre': ['first_segment', 'segment'],
 'restricted_driving_manoeuvre': ['first_segment', 'segment'],
 'road_divider': ['first_segment', 'segment'],
 'road_usage': ['first_segment', 'segment'],
 'short_construction_warning': ['first_segment', 'segment'],
 'special_explication': ['first_segment', 'segment'],
 'speed_category': ['first_segment', 'segment'],
 'speed_limit': ['first_segment', 'segment'],
 'supplemental_geometry': ['first_segment', 'segment'],
 'through_route': ['first_segment', 'segment'],
 'toll_structure': ['first_segment', 'segment'],
 'traffic_message_channel_code': ['first_segment', 'segment'],
 'transport_protocol_expert_group': ['first_segment', 'segment'],
 'travel_direction': ['first_segment', 'segment'],
 'urban': ['first_segment', 'segment'],
 'usage_fee_required': ['first_segment', 'segment'],
 'environmental_zone_condition': ['first_segment', 'segment'],
 'junction_divider': ['first_segment', 'segment']}

types_to_df(navigation_attributes.object_types())

tiles = [19318110]
df = navigation_attributes.get(tiles, "speed_limit")
df.head(2)

df = navigation_attributes.get(tiles, "traffic_message_channel_code")
df.head(2)

df = navigation_attributes.get(tiles, "restricted_driving_manoeuvre")
df.head(2)

df = navigation_attributes.get(tiles, "travel_direction")
df.head(2)

df = navigation_attributes.get([18403672], "environmental_zone_condition")
df.head(2)

df = navigation_attributes.get_referencing(tiles, "restricted_driving_manoeuvre", "first_segment")
df.head(2)

3.12 高度なナビゲーション属性

レイヤー ID - 詳細 - ナビゲーション - 属性

adv_navigation_attributes = hmc.advanced_navigation_attributes

types_to_df(adv_navigation_attributes.object_types())

adv_navigation_attributes.ref_types()

{'black_spot': ['first_segment', 'segment'],
 'grade_category': ['first_segment', 'segment'],
 'overtaking_restriction': ['first_segment', 'segment'],
 'protected_overtaking': ['first_segment', 'segment'],
 'railway_crossing': ['first_segment', 'segment'],
 'special_speed_situation': ['first_segment', 'segment'],
 'speed_limit': ['first_segment', 'segment'],
 'traffic_signal': ['first_segment', 'segment'],
 'traffic_sign': ['first_segment', 'segment'],
 'variable_speed_limit': ['first_segment', 'segment'],
 'variable_speed_sign': ['first_segment', 'segment'],
 'scenic': ['first_segment', 'segment'],
 'recreational_vehicle_restriction': ['first_segment', 'segment'],
 'vehicle_checkpoint': ['first_segment', 'segment']}

types_to_df(adv_navigation_attributes.object_types())

tiles = [19318110]
df = adv_navigation_attributes.get(tiles, "speed_limit")
df.head(2)

df = adv_navigation_attributes.get(tiles, "traffic_signal")
df.head(2)

df = adv_navigation_attributes.get(tiles, "traffic_sign")
df.head(2)

df = adv_navigation_attributes.get_referencing(tiles, "traffic_sign", "first_segment")
df.head(2)

df = adv_navigation_attributes.get(tiles, "railway_crossing")
df.head(2)

df = adv_navigation_attributes.get_referencing(tiles, "railway_crossing", "segment")
df.head(2)

3.13 自転車の属性

レイヤー ID - 自転車属性

bicycle_attributes = hmc.bicycle_attributes
types_to_df(bicycle_attributes.object_types())

bicycle_attributes.ref_types()

{'bicycle_access_override': ['first_segment', 'segment'],
 'bicycle_protection_type': ['first_segment', 'segment'],
 'bicycle_travel_direction_override': ['first_segment', 'segment'],
 'dedicated_bicycle_path': ['first_segment', 'segment'],
 'bicycle_path': ['first_segment', 'segment'],
 'bicycle_access_verified': ['first_segment', 'segment']}

types_to_df(bicycle_attributes.object_types())

tiles = [19318110]
df = bicycle_attributes.get_referencing(tiles, "bicycle_path", "segment")
df.head(2)

df = bicycle_attributes.get_referencing(tiles, "dedicated_bicycle_path", "segment")
df.head(2)

3.14 メタデータ を配置します

レイヤー ID - 場所 - メタデータ

places_metadata = hmc.places_metadata
types_to_df(places_metadata.object_types())

places_metadata.get("all", "category_system")

df = places_metadata.get("all", "category")
df.head(2)

3.15 メタデータ を構築しています

レイヤー ID ビルディングメタデータ

building_metadata = hmc.building_metadata
types_to_df(building_metadata.object_types())

building_metadata.get("all", "category_system")

df = building_metadata.get("all", "category")
df.head(2)

3.16 地図メタデータ

レイヤー ID - 地図作成 - メタデータ

cartography_metadata = hmc.cartography_metadata
types_to_df(places_metadata.object_types())

cartography_metadata.get("all", "category_system")

df = cartography_metadata.get("all", "category")
df.head(2)

3.17トラックサービスの場所

truck_service_locations = hmc.truck_service_locations
types_to_df(truck_service_locations.object_types())

df = truck_service_locations.get("18783524", "external_identifier")
df.head(2)

3.18ここに場所

here_places = hmc.here_places
types_to_df(here_places.object_types())

df = here_places.get("19319399", "external_identifier")
df.head(2)

3.19ここに基本マップを配置します

here_places_essential_map = hmc.here_places_essential_map
types_to_df(here_places.object_types())

df = here_places_essential_map.get("18431549", "external_identifier")
df.head(2)

4. マルチレイヤバインディング

4.1 セグメントの管理境界

このバインディングは、セグメントを管理境界に関連付けます。

レイヤー ID - 管理者の場所 、 管理者の場所

segment_admin_boundary = hmc.segment_admin_boundary
types_to_df(segment_admin_boundary.object_types())

df = segment_admin_boundary.get(17302684, "segment_admin_boundary")
df.head(2)

df = segment_admin_boundary.get(17302684, "segment_admin_boundary")
df.head(2)

### Construct a new Reference by giving partition and identifier.
segment_ref = make_ref("17302684", "here:cm:segment:499005300")

segment_admin_boundary_atts = segment_admin_boundary.get_referencing("17302684", "segment_admin_boundary", 
                                                       "segment", segment_ref)
segment_admin_boundary_atts.head(2)

### Construct a new Reference by giving partition and identifier.
place_ref = make_ref("23060936", "here:cm:namedplace:23060936")

place_admin_boundary_atts = segment_admin_boundary.get_referencing("17302684", "segment_admin_boundary", 
                                                       "place", place_ref)
place_admin_boundary_atts

4.2 セグメントの環境ゾーン

この結合によって、セグメントが環境ゾーンに関連付けられます。

レイヤー ID - 環境ゾーン、 ナビゲーション属性

ezc = hmc.environmental_zone_conditions
display(ezc)

<here.content.hmc2.environmental_zone_conditions.EnvironmentalZoneConditions at 0x7f31d53a8f70>

types_to_df(ezc.object_types())

data_ezc = ezc.get(partition = 23618402, object_type = 'segment_to_environmental_zone')
data_ezc.head(2)

data_ezc.iloc[0]['zone.location_ref']

[{'partition': '23618400', 'identifier': 'here:cm:carto-loc:1415962522'}]

### Construct a new Reference by giving partition and identifier.
ref = make_ref(23618402, "here:cm:segment:92642459")

data = ezc.get_referencing(partition = 23618402, 
                           object_type = 'segment_to_environmental_zone', 
                           ref_type='segment',
                          referenced_obj=ref)
data

### Construct a new Reference by giving partition and identifier.
ref = make_ref(23618400, "here:cm:carto-loc:1415962522")

data = ezc.get_referencing(partition = 23618402, 
                           object_type = 'segment_to_environmental_zone', 
                           ref_type='location',
                          referenced_obj=ref)
data.head(2)

data_ezc.iloc[0]

segment_ref.ref.partition                                                 23618402
segment_ref.ref.identifier                                here:cm:segment:76338653
segment_ref.inverted                                                         False
segment_ref.offset.start                                                       0.0
segment_ref.offset.end                                                    0.289408
forward                                                                       True
backward                                                                      True
applies_to.automobiles                                                        True
applies_to.buses                                                              True
applies_to.taxis                                                              True
applies_to.carpools                                                           True
applies_to.trucks                                                             True
applies_to.through_traffic                                                    True
applies_to.deliveries                                                         True
applies_to.pedestrians                                                       False
applies_to.emergency_vehicles                                                False
applies_to.motorcycles                                                       False
applies_to.bicycles                                                          False
zone.identifier                                                  here:cm:envzone:2
zone.name                        [{'text': {'value': 'Berlin Umweltzone', 'lang...
zone.info.description            [{'value': 'Die Umweltzone der Stadt Berlin is...
zone.info.website.value          https://www.berlin.de/senuvk/umwelt/luftqualit...
zone.info.website.language                                                        
zone.info.version_date                                                  2019-05-09
zone.info.extent_date                                                   2019-01-01
zone.info.country                                                          GERMANY
zone.vehicle_class               [{'vehicle_attributes': {'category': 'AUTO', '...
zone.environmental_badge         [{'badge_type': 'DEU_GREEN_STICKER', 'zone_acc...
zone.location_ref                [{'partition': '23618400', 'identifier': 'here...
Name: 23618402, dtype: object

4.3 ナビゲーションおよび高度なナビゲーション属性レイヤーからの制限速度

このバインディングでは、ナビゲーションの制限速度と高度なナビゲーション属性のレイヤーを結合します。 拡張ナビゲーション属性レイヤーはプレミアムコンテンツであるため、アクセスは制限されます。

レイヤー ID - ナビゲーション属性、 詳細 - ナビゲーション属性

speed_limits = hmc.extended_speed_limit
speed_limits

<here.content.hmc2.extended_speed_limit.ExtendedSpeedLimit at 0x7f31d53b0100>

extended_speed_limit = speed_limits.get("17434043", "extended_speed_limit")
extended_speed_limit

### Construct a new Reference by giving partition and identifier.
segment_ref = make_ref("17434043", "here:cm:segment:216802488")

extended_speed_limit_attrs = speed_limits.get_referencing("17434043", "extended_speed_limit", "segment", segment_ref
    )
extended_speed_limit_attrs

4.4 セグメントのストリート名

このバインディングは、セグメントを管理境界に関連付けます。

レイヤー ID - ナビゲーション属性、 番地名

segment_street_names = hmc.segment_street_names

segment_street = segment_street_names.get(["20371958","17434043"], "street_section")
segment_street.head(2)

segment_street = segment_street_names.get(["20371958","17434043"], "address_range")
segment_street.head(2)

4.5 ADAS属性

このバインディングは、トポロジジオメトリをADASレイヤに関連付けます。

Layer ID - ADAS属性

adas_attributes = hmc.adas_attributes
partition_id = ['18508594','18608750']
types_to_df(adas_attributes.object_types())

curvature_heading_attribute = adas_attributes.get(partition_id, 'curvature_heading')
curvature_heading_attribute.head(2)

slope_attribute = adas_attributes.get(partition_id, 'slope')
slope_attribute.head(2)

elevation_attribute = adas_attributes.get(partition_id, 'elevation')
elevation_attribute.head(2)

link_accuracy_attribute = adas_attributes.get(partition_id, 'link_accuracy')
link_accuracy_attribute.head(2)

built_up_area_road_attribute = adas_attributes.get(partition_id, 'built_up_area_road')
built_up_area_road_attribute.head(2)

4.6複合道路属性

このバインディングは、複合道路属性をADASレイヤーに関連付けます。

レイヤID - 複合道路属性

composite_road_attributes = hmc.composite_road_attributes
partition_id = ['23195507','23462802','23462789']
types_to_df(composite_road_attributes.object_types())

complex_object_attribute = composite_road_attributes.get(partition_id, 'complex_object_attribute')
complex_object_attribute

complex_intersection_attribute = composite_road_attributes.get(partition_id, 'complex_intersection_attribute')
complex_intersection_attribute

complex_road_attribute = composite_road_attributes.get(partition_id,'complex_road_attribute')
complex_road_attribute

5. ノートブックをダウンロードします

ローカルマシンでノートブックを実行するには、以下のリンクを参照してください。

url = os.path.abspath("")
notebook_name = 'hmc.ipynb'
notebook = FileLink(f"{url}/{notebook_name}", result_html_prefix="Click here to download: ")
display(notebook)

HERE をクリックしてダウンロードします。/builds/sdk/pysdk -nagini/dev_guide/ notebooks/hmc.ipynb