以 GeoTIFF（*.tif）格式提供了 19 种实地覆盖类型的连续覆盖数据，每种类型有两种投影方式：阿拉斯加阿尔伯斯等面积圆锥投影（EPSG:3338）和 ABoVE 标准投影，加拿大阿尔伯斯等面积圆锥投影...（EPSG:102001），共 38 个文件。...以 GeoTIFF (*.tif) 格式提供了 19 种实地覆盖类型的连续覆盖数据，每种类型有两种投影：阿拉斯加阿尔伯斯等面积圆锥形（EPSG:3338）和 ABoVE 标准投影，加拿大阿尔伯斯等面积圆锥形...（EPSG:102001），共计 38 个文件。...分析时，先按物种汇总覆盖度数据，然后使用两个覆盖度指标将数据汇总到 PFT：（1）总覆盖度，即 PFT 中出现物种的样本点百分比，为 PFT 中所有物种的总和；（2）最高覆盖度，即 PFT 中第一个出现物种的样本点百分比
，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度...而geoplot基于geopandas，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。...，传入geoplot.crs中的对象 hue：当需要根据df中的某列或外部的其他序列数据来映射散点的色彩时，可传入对应df中指定列名或外部序列数据，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib...值得注意的是，因为常见在线地图如谷歌地图、OpenStreetMap、高德地图等的投影均为EPSG:3857也就是我们常说的Web Mercator，所以一旦要使用webmap，则投影锁死为EPSG:3857...其中ladesaeulen_bnetza_und_be_emobil.xlsx记录了EPSG:25833投影坐标系格式下的充电桩经纬度点信息。
1 简介 在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中，我们已经对geopandas的基础知识、基础可视化，以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习，而利用geopandas+matplotlib...进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化，且提供了操纵图像的极高自由度，但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高，制作一幅地图可视化作品往往需要编写较多的代码，而geoplot基于geopandas...，传入geoplot.crs中的对象 hue：当需要根据df中的某列或外部的其他序列数据来映射散点的色彩时，可传入对应df中指定列名或外部序列数据，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib...值得注意的是，因为常见在线地图如谷歌地图、OpenStreetMap、高德地图等的投影均为EPSG:3857也就是我们常说的Web Mercator，所以一旦要使用webmap，则投影锁死为EPSG:3857...15所示，展示了柏林所有电动汽车充电桩的分布情况： image.png 我们主要浮现的是图15中柏林地图以及内部元素部分，使用到的数据在我的Github仓库对应本文路径下的Berlin文件夹中，其中
CRS/坐标参考系统告诉我们如何（使用投影 或数学方程）将圆形地球上的位置（坐标）转换为扁平的二维坐标系（例如计算机屏幕或纸张）上的相同位置地图）。最常用的 CRS 是“EPSG:4326”。...虽然GeoDataFrame可以有多个GeoSeries列，但其中只有一个是活动几何图形，即所有几何操作都在该列上。 在下一节中，我们将一起学习如何使用一些常见的函数，如边界、质心和最重要的绘图方法。...在里用的到是**'left'而不是'right'**合并，这里是有意这样做的，因为我们数据中也有一些没有参与的国家。 很少有国家名称在奥运会和世界数据集之间不一致。所以尽可能调整了国家名称。...这个可视化不是更整洁吗？...将以下行添加到我们之前编写的绘图代码中，用深蓝色填充圆圈标记这些国家。
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第二篇，通过本文你将会学习到geopandas中的坐标参考系管理。...因为这里是横轴墨卡托所以拥有独立分区，但并不是所有CRS都有分区，且在Proj4中区号加S才为南半球分区如11S，否则默认为北半球分区） datum=WGS84：声明基准面为WGS84(基准面是椭球体用来逼近某地区用的.../ref/epsg/中查看和搜索所有已知的EPSG与CRS对应关系（图11）： 图11 或在QGIS中查看： 图12 譬如对于重庆，因为地跨东经105°11~110°11，中轴线距离108E更近，常用如下投影...3 geopandas中的坐标参考系管理 至此，我们已经对CRS有了较为全面的了解，打好了基础，接下来我们来正式学习geopandas中的坐标参考系管理。...以上就是本文的全部内容，如有笔误之处望斧正！ 下一篇文章将会介绍geopandas中的文件IO与基础地图制作，敬请期待。 -END-
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第二篇，通过本文你将会学习到geopandas中的坐标参考系管理。...11：声明对应北11区（因为这里是横轴墨卡托所以拥有独立分区，但并不是所有CRS都有分区，且在Proj4中区号加S才为南半球分区如11S，否则默认为北半球分区） datum=WGS84：声明基准面为WGS84.../ref/epsg/中查看和搜索所有已知的EPSG与CRS对应关系（图10）： 图10 或在QGIS中查看： 图11 譬如对于重庆，因为地跨东经105°11~110°...3 geopandas中的坐标参考系管理 至此，我们已经对CRS有了较为全面的了解，打好了基础，接下来我们来正式学习geopandas中的坐标参考系管理，geopandas调用pyproj作为CRS...74）基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇中我们介绍了创建GeoSeries和GeoDataFrame的方法，实际上，现实的空间分析计算任务中，必须要为数据设置合适的CRS，在geopandas.GeoSeries
中的对象 hue：传入对应df中指定列名或外部序列数据，用于映射面的颜色，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 alpha：控制全局色彩透明度...即不进行设色 cmap：和matplotlib中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 alpha：控制全局色彩透明度 scheme：作用类似geopandas中的scheme参数，用于控制分层设色...因为geopandas基于pyproj管理坐标参考系，而geoplot中的crs子模块来源于cartopy，这一点我跟geoplot的主要开发者聊过，他表示geoplot暂时不支持geopandas中那样自定义任意投影或使用...EPSG投影，而是内置了一系列常用的投影。...譬如我们上文中绘制美国区域时频繁使用到的AlbersEqualArea()即之前我们在geopandas中通过proj4自定义的阿尔伯斯等面积投影。
❝本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 国庆期间，抽空给大家分享在geopandas...中叠加各种在线瓦片底图的方法，来制作出更多样式的地图作品。...图1 2 在geopandas中叠加在线地图 我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图，在geopandas已经被正确安装的情况下，使用pip install contextily...图2 叠加在线地图示例 下面我们来「划重点」，在图2所示的例子中，我们前面正常读入矢量数据后「一定要先变换投影为web墨卡托即EPSG:3857」，接着正常绘图，在最后一步时将ax对象传入ctx.add_basemap...在稍事等待之后（如果没有“特殊”的上网技巧，可能要多等一段时间），我们的底图便自动获取拼接完毕，之后直接导出图像文件即可，是不是非常的方便~ 在掌握了geopandas+contextily相互配合叠加在线底图之后
中的对象 hue：传入对应df中指定列名或外部序列数据，用于映射面的颜色，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib中的cmap使用方式一致，用于控制色彩映射方案 alpha：控制全局色彩透明度...对象 projection：用于指定投影坐标系，传入geoplot.crs中的对象 hue：传入对应df中指定列名或外部序列数据，用于映射线的颜色，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib...图11 2.4 geoplot中的坐标参考系 geoplot中的坐标参考系与geopandas中管理起来的方式截然不同，因为geopandas基于pyproj管理坐标参考系，而geoplot中的crs...子模块来源于cartopy，这一点我跟geoplot的主要开发者聊过，他表示geoplot暂时不支持geopandas中那样自定义任意投影或使用EPSG投影，而是内置了一系列常用的投影，譬如我们上文中绘制美国区域时频繁使用到的...AlbersEqualArea()即之前我们在geopandas中通过proj4自定义的阿尔伯斯等面积投影，其他常见投影譬如Web Mercator、Robinson，或者直接绘制球体地图，如本文开头的图
本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 国庆期间，抽空给大家分享在geopandas...中叠加各种在线瓦片底图的方法，来制作出更多样式的地图作品。...图1 2 在geopandas中叠加在线地图 我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图，在geopandas已经被正确安装的情况下，使用pip install...图2 叠加在线地图示例 下面我们来划重点，在图2所示的例子中，我们前面正常读入矢量数据后一定要先变换投影为web墨卡托即EPSG:3857，接着正常绘图，在最后一步时将ax对象传入ctx.add_basemap...在稍事等待之后（如果没有“特殊”的上网技巧，可能要多等一段时间），我们的底图便自动获取拼接完毕，之后直接导出图像文件即可，是不是非常的方便~ 在掌握了geopandas+contextily相互配合叠加在线底图之后
Python大数据分析 记录 分享 成长 ❝本文示例文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞...1 简介 国庆期间，抽空给大家分享在geopandas中叠加各种在线瓦片底图的方法，来制作出更多样式的地图作品。...图1 2 在geopandas中叠加在线地图 我们需要配合contextily这个第三方库来辅助geopandas叠加在线地图，在geopandas已经被正确安装的情况下，使用pip install contextily...，我们前面正常读入矢量数据后「一定要先变换投影为web墨卡托即EPSG:3857」，接着正常绘图，在最后一步时将ax对象传入ctx.add_basemap中，并添加了参数source代表对应在线瓦片地图的...在稍事等待之后（如果没有“特殊”的上网技巧，可能要多等一段时间），我们的底图便自动获取拼接完毕，之后直接导出图像文件即可，是不是非常的方便~ 在掌握了geopandas+contextily相互配合叠加在线底图之后
GeoPandas是一个Python开源项目，旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口。 GeoPandas扩展了Pandas的数据类型，并使用matplotlib进行绘图。...__version__ '2.5.0' # 读取四川地图数据，数据来自DataV.GeoAtlas，将其投影到EPSG:4573 data = gpd.read_file('https://geo.datav.aliyun.com...（通常是Web瓦片地图，如OpenStreetMap、Stamen Maps、Mapbox等）添加到地理空间数据可视化中。...如下所示： x：表示在地图水平方向上的位置，从左到右递增，即经度值。 y：表示在地图竖直方向上的位置，从上到下递增，即纬度值。...，将在线地图服务中的栅格数据下载为本地文件。
： 「1 坐标系部分」 稍微懂点数据可视化的人应该都可以看出原作品的坐标不是常规的笛卡尔坐标系，而是极坐标系，这里复现原作品极坐标系的难点在于，其并不是完整的极坐标系，即左边略小于半圆的区域是隐藏了参考线的...2.2.1 构建坐标系统 因为极坐标系中的参考线非常类似俯视南北极点所看到的经纬线，因此我们可以利用地图学中坐标参考系里的「正射投影」（Orthographic），可以理解为纯粹的半球： 图4 我们只需要设定中心点参数在南极点或北极点...，再配合简单的经纬度相关知识就可以伪造出任意的经纬线，再利用geopandas中的投影变换向设定好的「正射投影」进行转换，再作为平面坐标进行绘图即可。...转换到设置好的「正射投影」crs上，再作为不同图层进行叠加绘制： 图5 嘿嘿，是不是底层的参考线已经有内味了~ 2.2.2 绘制指标折线 坐标系以及参考线的逻辑定了下来之后，接下来我们需要将原作品中所展现的...图12 那么接下来我们要做的事就so easy了，只需要分别得到两者去除重叠面后，剩余的部分，以对应的填充色彩叠加绘制在图11的图像上就可以啦~，利用geopandas中的difference即可轻松实现
，而是极坐标系，这里复现原作品极坐标系的难点在于，其并不是完整的极坐标系，即左边略小于半圆的区域是隐藏了参考线的。 ...2.2.1 构建坐标系统 因为极坐标系中的参考线非常类似俯视南北极点所看到的经纬线，因此我们可以利用地图学中坐标参考系里的正射投影（Orthographic），可以理解为纯粹的半球： ?...图4 我们只需要设定中心点参数在南极点或北极点，再配合简单的经纬度相关知识就可以伪造出任意的经纬线，再利用geopandas中的投影变换向设定好的正射投影进行转换，再作为平面坐标进行绘图即可。 ...图11 接下来我们先暂停下来思考思考，购房自由指数_映射值与租房自由指数_映射值之间彼此高低起伏交错而形成的填充区域对应着上面两个多边形之间的什么关系？没错！...图12 那么接下来我们要做的事就so easy了，只需要分别得到两者去除重叠面后，剩余的部分，以对应的填充色彩叠加绘制在图11的图像上就可以啦~，利用geopandas中的difference即可轻松实现
8篇中，我们对geopandas开展空间计算的部分内容进行了介绍，涉及到缓冲区分析、矢量数据简化、仿射变换、叠加分析与空间融合等常见空间计算操作，而本文就将针对geopandas中剩余的其他常用空间计算操作进行介绍...我们都清楚常规表格数据的连接，是按照设定的连接方式，将每张表中指定的某列或某些列数值相等的记录行合并为同一行，最后汇整成连接结果表返回： 图1 而空间连接不同于常规表连接，其合并同一行的依据不是检查指定的列数值是否相等...图2 在geopandas中我们利用sjoin函数来实现空间连接，其使用方式类似pandas中的merge接近，主要参数如下： left_df：GeoDataFrame，传入空间连接对应的左表 right_df...') Berlin.head() # Gemeinde_n代表镇，即Berlin中每个面文件对应的行政区划名称 图3 接着再读入柏林全部交通车站数据，其中fclass列代表对应车站的类别： Berlin_transport...berlin_footway_WGS84.shp，包含了柏林全部的步道路网线数据，并转换到适合柏林地区的投影EPSG:32633： 图14 接下来我们从上文中使用到的柏林车站点数据中筛选出租车站点，与步道路网数据统一坐标参考系
8篇中，我们对geopandas开展空间计算的部分内容进行了介绍，涉及到缓冲区分析、矢量数据简化、仿射变换、叠加分析与空间融合等常见空间计算操作，而本文就将针对geopandas中剩余的其他常用空间计算操作进行介绍...图1 而空间连接不同于常规表连接，其合并同一行的依据不是检查指定的列数值是否相等，而是基于不同矢量表其矢量列之间的空间拓扑关系，譬如相交、包含等。 ?...图2 在geopandas中我们利用sjoin函数来实现空间连接，其使用方式类似pandas中的merge接近，主要参数如下： left_df：GeoDataFrame，传入空间连接对应的左表.../Bezirke__Berlin.shp') Berlin.head() # Gemeinde_n代表镇，即Berlin中每个面文件对应的行政区划名称 ?...我们读入数据berlin_footway_WGS84.shp，包含了柏林全部的步道路网线数据，并转换到适合柏林地区的投影EPSG:32633： ?
比如： •fiona[1]：基于ogr的封装，提供了更简洁的API•pyshp[2]：纯python实现的shape文件处理库，支持shp，shx和dbf文件的读写•ogr ：gdal中的用于处理边界文件的模块...>>> shps.encoding 'utf-8' 获取shp文件投影信息 >>> shps.crs {'init': 'epsg:4326'} >>> shps.crs_kwt 'GEOGCS...，只需要改为写，然后提供源文件中的一些信息即可。...，即子文件数 读取shape子文件 >>> shp = shps.shapeRecord() 获取子文件属性信息 >>> shp.record # 返回列表 [49, 'CHN', 'China',...如果想看图的时候可以使用ArcGIS或者QGIS，导入文件即可。或者使用geopandas进行处理，geopandas提供了shape文件的处理和可视化，具有更为简便的API。
其他四种都是先判别是不是在指定shp文件内部，然后再画，但是geopandas.clip的办法与Masterpiece的办法会改变数据的维度，导致无法还原为2D数组，不能用在contourf绘制等值线图上...我们平时对地图白化，一般不用这种粗糙的方式。出于精细化的考虑，我们一般用shp文件的地图作精细化裁剪。而裁剪是需要path（路径）的，这个路径从哪里来，我们肯定不能徒手去构造。...())) df_new['data']=data_new.flatten() df_new 然后利用经纬度构造GeoDataFrame，这里用crs='EPSG:4326'的原因是保证df_geo与后面...(df_new['lon'],df_new['lat']), crs='EPSG:4326') df_geo 然后读取shp文件： a=gpd.read_file...而salem库包则是裁剪最为简便的，而且裁剪之后的数据不会改变维度和形状。 geopandas裁剪由于自身函数属性的限制，对点状数据的裁剪效果最好。
本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第8篇，通过本文你将学习到geopandas中的空间计算（由于geopandas中的空间计算内容较多，故拆分成上下两篇发出，本文是上篇）。...图1 而创建缓冲区时也需要遵循一定的参数，从而决定怎样向几何对象外进行缓冲，geopandas中buffer()和shapely中的buffer()方法参数一致，主要参数如下： distance：...用于指定向外缓冲的距离，单位与矢量数据自带单位保持一致，在常见的投影坐标系如Web Mercator（EPSG:3857）下就是以米为单位，因此需要注意一定要先将矢量数据转换为合适的投影坐标系之后，再进行缓冲区分析才是合理有效的...图16 在how='union'下，叠加分析的结果会包含所有存在相交的部分，以及df1与df2各自剩下的不相交的部分，如图中蓝色部分即为df1与df2相交从而不存在缺失值的部分，而剩余的灰色部分因为没有相交...图24 从图24中可以看出，在how='identity'条件下，所有df1中不与df2相交的部分，以及两者相交的部分作为返回结果，且每个相交的部分都变为单独的要素带上所有涉及的属性字段，而df1中不涉及相交的部分则仍然以
作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第三篇，通过本文你将会学习到geopandas中的文件IO。...来读入数据，即两者参数是保持一致的，读入的数据自动转换为GeoDataFrame，下面是geopandas.read_file()主要参数： filename：str类型，传入文件对应的路径或url...图3 缺少投影的shapefile 当shapefile中缺失.prj文件时，使用geopandas读入后形成的GeoDataFrame会缺失crs属性： ?...图6 读取zip压缩包中的文件 geopandas通过传入特定语法格式的文件路径信息，以支持直接读取.zip格式压缩包中的shapefile文件，主要分为两种情况。 ...图7 按照对应的语法规则，读取该类型数据方式如下： ? 图8 而当文件在压缩包内的文件夹中时，如图9： ?
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