在前面一节中,我们已经介绍了cartopy的大致用法——全球地图的绘制、范围的设定以及更改地理信息的精度。但是,有时候这并不能满足我们的需求,比如我作为某地级市的预报员,绘制该市降水图时,为使图片整洁,一般不希望多出其他市县。还有进行地区级别的研究,比如青藏高原地理区划将包含尼泊尔与不丹,cartopy的基础地理信息添加暂时无法做到,但是该库包已经准备了额外的接口以满足这种需求,并且比NCL更加灵活。
上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果,并提供了一个简单高效的裁剪方法,具体内容点击链接:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。
本节提要:使用cartopy进行市县的色块填色、模仿geopandas绘制颜色图
该点子来源于一个小作业,作业要求是使用R平台相关绘图工具绘制中国疫情热力图(10分),参考效果如下图:
昨天有小伙伴在讨论群里提问"有没有关于绘制带比例尺和指北针的地图可视化教程",我也进行了答复,没想到关注的人比较多,那就安排推文教程(最近在系统整理资料,所以这篇也是计划外的
上一篇教程介绍了绘制完整地图的方法:R 语言绘制十段线地图,给特定省份填色,今天我们将继续探索分省市地图的绘制。
地图是表达国家版图最常用、最主要的形式。但在影视剧《亲爱的,热爱的》中出现了明显的错误,从上至下引起了极大的关注度。
什么是白化?我在一年前也是头一次接触到这个词语,其实就是将你不需要的部分的等值线、等值线填色、风场、流场等挖去。目前气象领域流行的是花式利用地图shp文件进行操作,达到白化的目的。
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 实现南海小地图的添加,得到了很多小伙伴的喜欢。虽然tmap包有着类似于ggplot2绘图语法,但对习惯使用ggplot2绘图的小伙伴怎不怎么友好。那么今天本期推文就使用 ggspatial 包实现指北针和比例尺的添加。主要涉及的知识点如下:
大部分情况下,地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库,为地理空间绘图的代码实现提供参考。
本文作者:姜晓东,博士毕业于上海交通大学,目前任教于湖南师范大学医学院,专业神经毒理学。 流行病学的数据讲究“三间分布”,即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示,才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成,是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程,谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述,开R地图中文教程之先河。由于目前指导毕业论文用到,因此研究了一下。本来因为网上教程很多,曾打消了写些文字的计划,但怡轩版主鼓励说“教程者众,整合者鲜”,所以才战胜拖延症,提起拙笔综述整合一
% 该函数选择了以本初子午线和赤道(0°纬度,0°经度)为中心的Robinson投影
image.png 流行病学的数据讲究“三间分布”,即人群分布、时间分布和空间分布。其中的“空间分布”最好是在地图上展示,才比较清楚。R软件集统计分析与高级绘图于大成,是最适合做这项工作了。关于地图的绘制过程,谢益辉、邱怡轩和陈丽云等人都早有文章讲述,开R地图中文教程之先河。由于目前指导毕业论文用到,因此研究了一下。本来因为网上教程很多,曾打消了写些文字的计划,但怡轩版主鼓励说“教程者众,整合者鲜”,所以才战胜拖延症,提起拙笔综述整合一下,并对DIY统计GIS地图提出了一点自己的想法。 1 地图GIS数
研究生讨论班第一次用 slides 作报告,主要讲了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化的内容。文末给出对应的 pdf 网页版本。
我与Cartopy的认识起源于“气象水文科研猫”的这个推文,那时候的我觉得,用代码画地图好酷,arcgis就感觉low爆了。但是一直没有时间学习。前段时间放暑假,磕磕绊绊装完包以后就不想动弹了,折腾环境折腾的我头皮发麻。gdal和cartopy真的是我学python以来装的最麻烦的包。
Shp格式是GIS中非常重要的数据格式,主要在Arcgis中使用,但在进行很多基于网页的空间数据可视化时,通常只接受GeoJSON格式的数据,众所周知JSON(JavaScript Object Nonation)是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式,以其轻量、易解析的优点,被广泛使用与各种领域,而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据,本文就将针对GeoJSON的语法规则,以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的转换进行介绍。
赵小编之前介绍过完整中国,及区域地图的画法。如:使用 ggplot2 绘制单个和多个省份地图;R 语言绘制十段线地图,给特定省份填色;今天小编将介绍如何比较各个省份及其区县的详细数据,本文参考《R 语言数据可视化之美》[1]。
最近,有一种说法:“中国经济发展的命脉就是石油和航线”。因此,航线的重要性不言而喻。
首先,选取想要绘制边框的所有单元格区域,可以在选择单元格区域的同时按住Ctrl键,从而选取多个单元格区域。然后,运行下面的代码,VBA会自动给所选单元格区域的周边绘制红色的边框,效果如下图1所示。
今天来讲一讲在日常工作生活中我常用的几种绘制地图的方法,下面我将介绍下面这些可视化库的地图绘制方法,当然绘制漂亮的可视化地图还有很多优秀的类库,没有办法一一列举
二、打开软件,工具栏下部第一个蓝色加号(红色叉号的前两个),点开,选择你的shp文件。
等值线是气象上比较常用的一种图形,特别是分析天气形势时,常用的地面气压、位势高度、气温等以等值线展示效果最好;在某些时候,我们还需要对等值线填色图进行进一步的美化。兹分别介绍之。
Python的绘图功能非常强大,在大气和海洋常常用来绘制一些有关地理方面的图。本片主要介绍python绘制EC数据(grib格式)的的全国降水分布图。
在处理地图数据时候,经常会碰到shp与raster两种格式。通常r中应用较多的为raster栅格数据。shp文件太大,读取也不方便。逐渐被GeoJSON替代,用sf去处理与读取。 R在读取shp时候,处理,或者画图都会碰到,反应迟钝问题。所以,我们有时候会根据需要,将shp文件转成raster,不仅可视化快,还可方便数据处理与提取。shp文件转成raster主要解决以下问题:
本节提要:关于等值线的一些操作,解决等值线标签无法正常显示的问题,等值线填色图的阴影操作。
第2行创建一个地图,第3行添加海岸线,这样一个世界地图就出来了,怎么样,很简单吧。(plt.show()这行代码是用来显示图片的)
Case:需要给一个现有的shp数据创建一个字段,并将属性表中原有的一个文本类型的属性转换为整型后填入新创建的字段。
SP将地理数据分割为两大块:描述层和映射层,可以使用rgdal包的readOGR()函数读取数据。
前面两篇推文我们分别介绍了使用Python和R进行IDW(反距离加权法) 插值的计算及结果的可视化过程,详细内容可见如下:
Excel提供了多种多样的形状类型,如下图1所示。本文主要讲述VBA操作形状的基础操作。
译注:绘制地图时因为一些原因可能需要使用shapefile添加地图信息,比如很多软件中的关于中国的地图信息都不是很准确,当要明确标注中国边界信息时就会出问题。这次就介绍一下如何利用shp文件添加地图信息。
在我们绘制有色阶的图片时,多会用到colorbar这个关联利器,色条可以直接将数值与颜色连接在一起。常用的scatter、contourf是非常适合使用的。第一节我们来简要谈谈常用的colorbar参数,以后例子都基于contourf命令。
最近很多小伙伴私信小编关于地理空间可视化相关数据可视化的绘制。怎么说呢?小编本身对地理空间可视化了解的还蛮多的。但是,要让大家实现对地理相关的数据进行处理、可视化等操作还是蛮难的~~ 所以小编今天就推荐一个超赞的绘图工具-「gma」 绝对的地理相关同学的福音!,下面小编就简单介绍一下,内容如下:
我回答目前常用的库包不能直接绘制这样的桑基图,我错了,应该回答是目前常用的库包不能绘制这样漂亮些的桑基图。
利用python中的cartopy、wrf-python等库,绘制wrf中的土地利用类型。主要使用了pcolormesh函数进行绘制,绘制效果如下:
【注】新版本的maptools包对很多函数进行了修改,对于修改的内容,文章中用红色的文字进行了说明。 鉴于最近有不少人在讨论用R软件绘制地图的问题,我也就跟着凑了凑热闹,对相应的方法学习了一番。下面的这篇文章是一个初步的介绍,还有很多内容仍在学习和探索中,如果大家有什么意见或建议,我将根据自己学习的情况对文章进行进一步的补充。 在R中绘制地图其实是十分方便的,最直接的办法大概就是安装maps和mapdata这两个包,然后输入下面的命令: library(maps) library(mapdata) ma
首先,我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装:
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈,今天这篇是理论篇,没有多少案例,而且还很长,所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着,时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛,大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息,而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外,很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下,并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
对于空间数据,我们感兴趣的往往是其中的某一部分,对于不需要的部分需要做一些掩膜(Mask)。 比如只关注海洋的数值变化,那么陆地上的数值对我其实是一种干扰,就要想办法掩盖掉。又比如我有全国的数据变量,但是只想研究其中某几个省份,那也需要对非相关省份进行掩盖。
ArcGIS中的OD分析主要用于模拟真实情况,进行快捷高效、个性化的出行分析。主要有两种实现方式,本文仅有文字教程,操作视频也许会有的(有了我可怎么通知有需要的人呢关注我B站?,啊哈哈哈)。
在气象研究领域,限制于世界的地貌和人文地理,大部分的气象原始资料是站点分布的。气象站的分布的特点是北多南少(有闲钱建设气象站的国家基本在北半球,陆地基本集中于北半球,世界人口集中于北半球),陆多海少(陆地易于永久和半永久观测站建设,海上的漂浮测站和轮船的观测不稳定)。中国的气象站密度基本与人口密度的漠河-腾冲县线吻合,表现在东多西少,中间多南北少(河北县级气象局的密度比长江以南任何一个省都高,中原地区又高于其他地区,这些牵扯到历史自然地理和人文地理)。
在ArcGIS编辑面要素的时候,总会遇到这个问题,通过一个面要素的边界,绘制一个新的面要素,如图所示。
具体实现效果可参照我的前一篇文章: https://blog.csdn.net/qq_42779423/article/details/106885322
shp格式的文件是地理信息领域最常见的文件格式之一,很好的结合了矢量数据与对应的标量数据,而在Python中我们可以使用pyshp来完成创建shp文件的过程,本文将从如何从高德地图获取矢量信息开始,最终构造出相应的shp文件,并利用R中的leaflet进行可视化;
绘制 2001 年的每幅图像以从Terraclimate 数据集中提取月降水量 (Pr)
地图数据以海量著称,传统的做法是建立空间索引,优化查询等,这些并没有解决如何有效的组织地图数据,提高地图访问效率的问题。用GeoServer可以在用户之间迅速共享空间地理信息。
有些Excel用户喜欢在工作表中绘制形状,以实现其目的。例如,如下图1所示,绘制一个矩形方框来强调这些单元格中的数据。
首先,本文实现的结果图给大家展现一下: 放大的样子: 颜色是通过属性中某个字段值来分级的,可以自定义。 上面功能是用ArcGIS切片好数据,在Geoserver 中发布,并用google地图作为底图展
本节提要:关于子图的一些问题、使用path添加示意框线、Cartopy台风实例本土化
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