R与Python均提供有可以定制可视化应用的成熟框架。 ---- 今天这一篇跟大家分享空间数据可视化应用的前沿基础理念，以R语言为主，最后会贯穿一下Python中的简单实现。...sf包导入shp格式数据的时候，软件输出了该数据集所包含的的一些格式描述信息。...=FALSE) #静默写出 以上代码演示了sf对象可以由shp格式地理信息文件读取，同时也可写出为shp格式的地理信息文件。...它提供了如同R语言中的sf一样的地理信息数据格式，先将独立几何对象的空间信息进行压缩封装在一个独立的空间几何对象中，然后用这些独立空间几何对象组成空间几何对象集，也即一列由列表组构成的GeoSeries...R语言可视化——关于ggplot所支持的数据地图素材类型 左手用R右手Python系列12——空间数据可视化与数据地图 以下几个网址分别是R语言中的sf包主页，sf项目简介，Python中的geopandas
库中新建一个带有空间数据表格式的模板库，此时使用postgresql安装环境中自带的pgAdmin4 工具打开postgresql数据库，并可以新建一个引用空间数据表模板的测试库，这一步也有一个坑，在新建引用模板的测试库之后...这张表整体就是我们之前在分享 R语言的sf对象和Python中的GeoDataFrame对象的技术雏形。...可以看到地理信息列在postgis中已经被编码成一组特殊数字，而在R中的sf对象中则是嵌套列表，在Python的GeoDataFrame中则是特殊的geomtry列。...写入空间数据： 写入空间数据时，一般要以sp格式写入（就是之前用的最多的，maptools、rgdal包导入的默认格式），但是好在sf包中提供了一键转化sf和sp对象的函数，所以这里的写入数据格式转换非常高效...本篇分享仅就postgis的安装，与R和Python之间的简单交互做一下梳理，之后如果有新的成果再做分享，期待各位小伙伴儿利用postgis结合R语言中的ggplot2+sf+shiny以及Python
本文主要描述此包的基本功能，其在R语言诸多扩展生态系统中的地位，以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。 "Simple features" 究竟是什么？...常见文本表现形式是日常打印时默认的输出格式，sfc列可以利用st_as_sfc函数从WKT格式的字符串向量中直接读取。...与其他计算系统的连接和可伸缩性 在许多情况下，使用R分析空间数据从导入数据开始，或者从文件或数据库导出数据结束。...初步研究表明，使用dbplyr框架可以在R中处理大量耗费内存的空间数据库。这不仅消除了R的内存限制，而且还从这些数据库的持久空间索引中获益。...一篇关于在sf中设置空间索引的博文 描述了如何使用索引操纵大内存的空间数据集。对于球面数据，还需要研究liblwgeom或s2提供的索引。
介绍 为了方便GIS地图处理，这里有一些指向地理空间数据和其他与GIS相关的东西的重要资源的链接，您可能会觉得有用： leaflet 数据下载 shapefile格式由Esri作为（主要是开放的）规范进行开发和管理...，在空间上将几何形状描述为“点”，“折线”或“多边形”。...每个几何都有一组关联的属性。从广义上讲，这些有点像OSM的标签。...GADM的目标是以高空间分辨率绘制各个细分级别的所有国家/地区的行政区域图。...非常R友好：将数据存储为sf和sp软件包格式的.rds文件，Geopackage（.gpkg）格式， GADM maps and data 15994437012223.jpg Reference
从读取空间数据到创建画布并聚合数据，再到使用 Datashader 进行数据渲染和导出图像，全面介绍了处理大规模地理空间数据的步骤和技巧。...在本教程中，我将指导您使用 Python 可视化大量数据。在本教程结束时，您应该能够可视化您自己的大规模地理空间数据。...将大数据转换为栅格格式将极大地减小数据的大小，并且可以更快地查看。 Geopandas 用于在 Python 中处理空间数据，基本上它用于输入/输出空间数据、空间处理和分析。...红色中表示密度最高 导出图像到本地 在创建了漂亮的可视化之后，我们当然希望将其保存到本地磁盘以用于其他目的，例如与其他人共享。 要获得图像输出，我们可以将其导出为图像。...这就是使用 Python 进行地理空间大数据可视化的全部教程。在本教程中，我们学习了如何使用 Python 中的 Datashader 读取大数据、数据聚合以及创建可视化。希望本教程有用
3.3 在 R 中设置坐标参考系统 地球的形状可以用一个扁椭球形的模型来近似，它在赤道上隆起，在两极扁平，目前世界上有很多不同的参考椭球体来使用，最常用的是全球定位系统（GPS）所使用的世界大地测量系统...例子：创建一个由经度和纬度给出坐标的空间数据集，并使用 rgdal 将其转换为南方 UTM 35 区的坐标数据集： library(rgdal) # create data with coordinates...我们可以使用 rgdal 包中的 readOGR() 函数，或者 sf 包中的 st_read() 函数来读取 shapefile 文件。...例子：用 readOGR() 读取存储在 sf 包中的北卡罗来纳州的 shapefile，如下所示： # name of the shapefile of North Carolina of the sf...包导入的北卡罗来纳州的地图可以产生如下结果： plot(map) 由 sf 包得到的美国北卡罗来纳州地图 小编有话说 本篇主要介绍：用 R 包制作地图的基础内容，包括：几种空间数据类型、不同的坐标参考系统介绍以及如何使用
以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来，不够优雅，这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因，ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹...今天要讲解的主角是R语言中的sf包和Python中的geopandas库。...巧合的是，python中的geopandas用了同样的 技术来简化空间数据可视化的复杂度，其核心理念也是通过压缩单个地理多边形为一个Simple Features，使得所有的地理多边形与其属性信息严格对齐...) #从SP（空间数据对象）中剥离地理多边形边界点信息和多边形属性信息 x<-china_map@data xs<-data.frame(id=row.names(x),x) china_map_data...最后让我们再次看一下R语言中的sf数据对象和Pyhton中的geodatafame对象的对比。 ?
其中因为第三种素材的格式跟我们导入的shp空间数据集格式一致，这里重点讲解前两种数据源。...虽然从数据存储格式上来讲我们分为shp素材、json素材，但是由于在R语言中使用ggplot2作图，所支持的数据集对象大致又可分为两类，它们都可以由shp、json数据文件转化而来。...sp:SpatialPolygonDataFrame sf:Simple feature list column 所以说数据文件格式和空间数据集对象格式的关系可以这么表述： ?...而sf对象将这种控件数据格式件进行了更加整齐的布局，使用st_read（）导入的空间数据对象完全是一个整齐的数据框，拥有整齐的行列，这些行列中包含着数据描述和几何多边形的边界点信息。...("CHN_adm1.shp") Warning message: use rgdal::readOGR or sf::st_read 当我使用sp包导入shp数据集时，R提示以上warning，也就意味着这种传统的方式在不久的将来就会被遗弃
在计算核密度估计之前，我们先使用sf包进行散点的可视化绘制。...sm包计算核密度估计结果 在上述可视化结果之后，我们需要根据已有的点进行核密度估计，在R中，ks、gss、KernSmooth以及sm包都可以实现核密度估计操作，在考虑定制化设置上，我们最终选择sm包进行空间核密度计算...R-sf包实现完美“裁剪” st_intersection() 裁剪操作 sf包提供了多种方便、灵活、简单的空间数据操作函数(抽时间可以系统进行主要函数的详细讲解)，在这里，我们就使用了sf::st_intersection...再结合之前的地图文件(jiangsu,sf包读取的geojson文件格式)，使用*st_intersection()*方法即可，如下： mask_result <- sf::st_intersection...总结 这一篇推文我们详细介绍了R核密度估计、空间网格数据以及裁剪之后的可视化绘制结果，我们可以看出，R在操作空间数据上较Python 还是灵活下，特别是功能较为强大的sf包，此外，R在绘制地图可视化作品时
在基础R中stringAsFactors=TRUE时才会将字符不转化为因子，而fread()和read_csv()函数默认返回字符型。...R自带的文件格式：Rds和Rdata save()为Rdata是应用最广泛的，函数功能类似save.img()和save.imge()。...feather文件格式 这是为了R语言与Python程序员协作而设计的格式，速度快，轻量、保存数据框是与语言无关。...Protocol Buffers格式 谷歌的，RProtoBuf包提供了R接口。 从互联网获得数据 download.file()函数和zip()可以批量下载和解压数据。...read_csv()也可以直接读取网址中的数据，但是如果下载失败需要重复下载。
或者，我们希望以sce 对象处理，毕竟单细胞R 中对象处理，并非seurat 一家独大。来探索一下吧。 1-对10x数据 标准的10x 输出： > dir("....如果是单纯的表达矩阵，有两个方案： fread 包，这个在[[128-R茶话会21-R读取及处理大数据]] 已经介绍了；不过需要注意的是，其会读入data.table 格式； scuttle::readSparseCounts...总结一下，两个判断： 如果是纯纯的counts 矩阵，尽可能的以稀疏矩阵格式读取； 如果是mtx 格式，Matrix::readMM； 如果是文本格式，scuttle::readSparseCounts...其他的可以参考：3.15 不同R包数据的相互转换 - 单细胞交响乐[1] 4-导出sce或seurat 其实最直接的，保存Rds 或者Rdata 就好了。 saveRDS(sce, file = "....5-导出python输入或其他格式 python 中的单细胞分析软件，如scanpy，其可以读取h5ad 格式。
之前关于simple feature地理信息数据模型的分享已经有两篇了，这里会继续分享simple feature模型在构建 Point/MutiPoint、LineString/MutiString、...Polygon/MutiPolygons的应用其实就是数据地图模型的新拓展，在R语言的ggplot2中使用geom_polygon图层函数制作数据地图，需要使用基于sp包的 SpatialPolygonsDataFrame...simple feature模型构建了新的基于特征的空间地理信息数据存储格式，详细的介绍及其实现可以参考以下资源： 空间数据可视化笔记——simple features空间对象基础 左手用R右手Python...系列12——空间数据可视化与数据地图 基于R语言sf包simple feature案例应用： devtools::install_github("tidyverse/ggplot2") #如果提示无geom_sf...simple feature结构是空间数据结构模型的新型标准，它简洁易懂，便于存储，和诸多开源工具都有api结构，具备良好的扩展性和兼容性，实乃空间可视化的福音，本篇文章仅仅就其中基础应用部分做了案例分享
这款名叫 kepler.gl 的开源工具，是基于 Uber 的大数据可视化开源项目 deck.gl 创建的，依托于 WebGL 强大的图形渲染能力，可以在浏览器端以多种形式轻松地展示大规模的数据集。...通过 kepler.gl 面向 Python 开放的接口包 keplergl，我们可以在 Jupyter Notebook/Lab 中通过编写简单的 Python 代码的方式传入多种格式的数据，在其嵌入.../ 在 Jupyter 中使用 / 此方法需要在 anaconda 中安装 Python 的 keplergl 模块库，并通过 Jupyter Notebook/Lab 的交互窗口进行使用。...中下载的火山数据集 csv 文件，通过 Pandas 模块读取数据并存入 DataFrame 中，然后利用 keplergl 库的 add_data() 方法将数据信息加载到地图图层中。...提取出来的 config 参数，可以在初始化另一个新窗体时直接传入其图层中，以复用到其他地理数据上。
❞ 1 简介 开门见山，今天我们要模仿的数据可视化作品来自 「#TidyTuesday」 活动于2020年1月28日发布的「旧金山街道树木数据集」下的众多参赛作品中，由Philippe Massicotte...创作的（如图1所示）非常受欢迎的 「Street trees of San Francisco」： 图1 原作者使用的工具是R语言，而今天的文章内容，我就将带大家学习如何在Python中模仿图1的风格进行类似数据信息的可视化展示...（其实原作品有一些令人困惑的瑕疵，因此我在下文中在一些地方采用了与原作者不同的分析方式，因此最终的成品与原作品有一些不同之处）。...2 模仿过程 今天我们要模仿的这张图，咋一看上去似乎略复杂，但如果你曾经阅读过我的「基于geopandas的空间数据分析」系列文章，就一下子可以在脑中将此图构成进行分解： 2.1 过程分解 我们仔细观察原作品...并且外部字体文件的使用也是很添彩的，我们这里就分别在「标题」和「刻度标签」处使用到了两种特殊的字体（你可以在开头的Github仓库找到我用到的所有字体文件）： fig, ax = plt.subplots
上一篇文章，我们使用了Python 自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法(Python - IDW插值计算及可视化绘制)，本期推文我们将使用R-gstat...R语言第三方包，我们可以直接使用空间统计计算的R-gstat包实现包括IDW在内的多种插值方法，使用R-sf包完美绘制空间可视化绘制。...gstat-IDW计算 接下来，我们使用gstat包进行IDW计算，在计算之前，我们需使用sp包对数据进行相关处理，具体操作如下： 将数据转换成空间数据格式： sp::coordinates(scatter_df...，接下来要将构建的网格点转换成空间数据格式，还是使用sp包操作，代码如下： sp::coordinates(grid) <- ~x+y sp::gridded(grid) <- TRUE 以上操作我们就完成了...还是那句话，在绘制空间图表时，R因其完整的绘图体系及优秀的第三方包，可以较好的完成绘图需求(各种空间绘图元素的添加)，但Python因其简单好学，也具有一定优势，大家可以选择适合自己的方法进行学习，至于对比两种语言绘图不同
import() 函数提供了一个非常舒服的可以自动导入数据集的体验，它可以根据数据集的特征自动选择import或者read的函数，并且也支持指定格式的导入。...() 函数使得数据的导出非常简单。...") # R serialized export(mtcars, "mtcars.sav") # SPSS 并且rio包的export函数支持将数据保存为压缩格式的文件 export(mtcars, "...convert("mtcars.sav", "mtcars.dta") 同样可以在命令行中直接读取 Stata (.dta) ，并将它转化保存为(.csv), Rscript -e "rio::convert...syntax .R base base Yes Saved R objects .RData, .rda base base Yes Serialized R objects .rds base base
它利用GEE强大的地理数据处理能力，使用户能够在Python环境中执行复杂的地理空间分析。geemap的功能包括地图制作、地图代数、以及多种空间数据的导入和导出。...它的高增长率证明了其在地理科学和遥感研究中的实用性和受欢迎程度。...它为地点提供了一个独特的标识符，极大地简化了地点数据的管理和分析工作。在处理地理空间数据集时，Placekey可以作为连接不同数据源的桥梁，为地理数据分析提供了极大的便利。...它使得在Python中的空间操作变得简单，广泛用于环境规划、GIS数据处理和空间分析。...官网：H3[30] GitHub：H3 GitHub[31] GDAL：地理空间数据的转换和处理 GDAL是一个用于读取和写入多种空间数据格式的开源库，它提供了强大的工具集，用于空间数据转换和处理。
继上次使用tmap包制作含有指北针(compass)和比例尺(scale bar)以及南海小地图的添加，详细内容分别见如下两篇文章：R-tmap 绘制带指北针和比例尺的空间地图和 R-tmap+grid...主要涉及的知识点如下： sf包shp文件读取及转换投影 ggplot2 + ggspatial 实现指北针和比例尺的添加 sf 读取shp文件并转换投影 我想经常使用R处理空间数据的小伙伴们对sf包一定特别熟悉...，本期推文只涉及shp文件的读取和坐标转换，更多sf内容可参看官网描述sf官网。...shp文件的读取，操作也十分方便，顺便提一下，现在大部分用于可视化空间数据的R包都是支持sf文件格式的哦。...，在长度和面积上变形也很小，中央经线无变形，自中央经线向投影带边缘，变形逐渐增加，变形最大处在投影带内赤道的两端。
1简介 开门见山，今天我们要模仿的数据可视化作品来自 「#TidyTuesday」 活动于2020年1月28日发布的「旧金山街道树木数据集」下的众多参赛作品中，由Philippe Massicotte...图1 原作者使用的工具是R语言，而今天的文章内容，我就将带大家学习如何在Python中模仿图1的风格进行类似数据信息的可视化展示（其实原作品有一些令人困惑的瑕疵，因此我在下文中在一些地方采用了与原作者不同的分析方式...2 模仿过程 今天我们要模仿的这张图，咋一看上去似乎略复杂，但如果你曾经阅读过我的「基于geopandas的空间数据分析」系列文章，就一下子可以在脑中将此图构成进行分解： 2.1 过程分解 我们仔细观察原作品...right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.spines['bottom'].set_color('none') # 以插入子图的方式添加下方图例...图5 ---- 以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我进行讨论~
总第138篇/张俊红 在DataFrame样式表设置的第一节DataFrame表样式设置(一)中我们讲了字体相关的一些设置，这一节我们讲一下，对齐方式、数字显示、条件格式相关的一些设置。...3.条件格式 条件格式主要将满足条件的某些值重点突出显示出来，条件格式主要用在色阶显示中，可选的条件如下： num = 'num' #根据具体数值 percent = 'percent' #根据百分数...，即你在Python里面是看不到长什么样子的。...读取文件实例如下： from StyleFrame import StyleFrame sf=StyleFrame.read_excel(r"C:\Users\my_excel.xlsx") sf -...------ 6.保存到本地 将文件格式设置好了，我们就可以将文件导出到本地进行保存，保存文件用到的方法是
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