在上一篇(数据科学学习手札41)中我们了解了folium的基础内容,实际上folium在地理信息可视化上的真正过人之处在于其绘制图像的高度可定制化上,本文就将基于folium官方文档中的一些基本示例来展开说明;
在处理地理空间数据时,经常需要以最自然的方式可视化这些数据:地图。如果可以使用Python快速轻松地创建数据的交互式地图,在本教程中使用洛杉矶县所有星巴克位置的数据集。在文章的最后将能够创建:
编译:佘彦遥 程序注释:席雄芬 校对:丁雪 原文链接:https://github.com/python-visualization/folium/blob/master/README.rst Folium是建立在Python生态系统的数据整理(Datawrangling)能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。用Python处理数据,然后用Folium将它在Leaflet地图上进行可视化。 概念 Folium能够将通过Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示
地理数据可视化在许多领域都是至关重要的,无论是研究地理空间分布、城市规划、环境保护还是商业决策。Python语言以其强大的数据处理和可视化库而闻名,而Geopandas作为其地理信息系统(GIS)领域的扩展,为处理地理空间数据提供了方便的工具。本文将介绍如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化,并提供实用的代码示例。
所以想要绘制更精美的可视化地图?想在地图上自由的设置各种参数?想获得灵活的交互体验?
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛,当你习惯其中一种或数种时,你会干得很出色,但是如果你因此而沾沾自喜,就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib(这太神奇了),Seaborn(这也很神奇),Pandas(基本,简单的可视化)和Bokeh,那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如,python中有许多令人惊叹的可视化库,而且通用化程度已经很高,例如下面这五个:
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
如果您了解并使用上面提到的库,那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果,语法也不难。一般来说,我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来:
leftlet给R语言提供了很好用的交互式动态地图接口,其在Python中得API接口包名为folium(不知道包作者为何这样起名字,和leaflet已经扯不上关系了),可以满足我们平时常用的热力图、填充地图、路径图、散点标记等高频可视化场景。
谷歌地球引擎的厉害之处,在于它是一个云平台,集合了目前许多的遥感数据。我们可以不用再去各种平台搜集遥感数据,直接利用GEE就可以处理我们想要的数据。除了大量的卫星遥感数据,它还整合了一个API,这个API不仅能支持Javascript还支持Python,同时支持对遥感数据的处理。总而言之,它很强。。。而且很适合于一些不喜欢本地平台运作的人。依托GEE,如果你愿意付费,它完全可以成为一个在线运行的服务器,源源不断的产出你需要的结果。
接着上一篇的地图系列相关知识,本篇给大家介绍一种局部空间分析的地理围栏运算,具体场景主要用在分析局部的商圈、商场、街道、步行街内部相关变量方面。
不过今天我还是想介绍一下如何将 GPS 数据转换为行驶轨迹,推断某个时间点或时段车辆所在的位置,并判断车辆是否经过指定区域。
folium是js上著名的地理信息可视化库leaflet.js为Python提供的接口,通过它,我们可以通过在Python端编写代码操纵数据,来调用leaflet的相关功能,基于内建的osm或自行获取的osm资源和地图原件进行地理信息内容的可视化,以及制作优美的可交互地图。其语法格式类似ggplot2,是通过不断添加图层元素来定义一个Map对象,最后以几种方式将Map对象展现出来。
TROPOspheric Monitoring Instrument(TROPOMI)是搭载在Copernicus Sentinel-5 Precursor(S5P)卫星上用于大气成分观测的仪器,于2017年10月13日发射,预计服役期为7年。
在开源的地理空间信息数据可视化工具中,大部分都需要一定的编程基础和技巧才能使用。而今天要介绍的这款工具,不需要任何编程基础,即可实现地理空间数据的可视化,而且效果十分炫酷。
之前我们介绍过《Python地图绘制工具folium更换地图底图样式全攻略》,今天我们就来学习基于folium进行地图绘制的基础知识点,让大家都可以用这个工具进行轻松的基于地图的可视化操作~
南太平洋岛国汤加的一座海底火山,于当地时间 1 月 14 日、15 日,连续两次剧烈喷发,爆发出大量岩浆并引发海啸,海浪环绕地球足足两圈,导致环太平洋多国发布海啸预警。这次火山喷发初步评估VEI 等级为 5~6 级,或对全球航运和农业造成较大影响。
让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下使用哪个库以及每个库的独特功能。
作者 |俊欣 来源 |关于数据分析与可视化 今天小编来为大家介绍一个叫做Folium的模块,我们可以用它来绘制高清的交互式地图,并且标注出重要的地理位置等等,读者在看过本篇文章之后,读者大致会掌握 1. 使用Folium来进行交互式地图的绘制 2. 在地图上标注出重要的建筑物 01 安装模块 pip install folium 02 画一张最简单的地图 我们先来绘制一张简单的地图,以上海为例,上海的经纬度(31.2304, 121.4737)为例,并且我们可以自行设置缩放级别,代码如下 shangh
大家好,今天让我们看一下使用Python进行数据可视化的主要库,以及可以使用它们完成的所有类型的图表。我们还将看到建议在每种情况下,使用哪个库以及每个库的独特功能。
也就在前天,南太平洋岛国汤加发生火山喷发,有专门的专家学者分析,这可能是30年来全球规模最大的一次海底火山喷发,它引发的海啸以及火山灰将对周边的大气、洋流、淡水、农业以及民众健康等都造成不同程度的影响。
Python的地图可视化库很多,Matplotlib库虽然作图很强大,但只能做静态地图。而我今天要讲的是交互式地图库,分别为pyecharts、folium,掌握这两个库,基本可以解决你的地图可视化需求。
Python地图可视化库有大家熟知的pyecharts、plotly、folium,还有稍低调的bokeh、basemap、geopandas,也是地图可视化不可忽视的利器。
今天后端突然告诉我说,需要我实现一下通过点击地图,获取地图的地址,然后通过地址名称来拿取table表格的数据,从而实现表格和数据的联动,我一想,不就添加一个点击事件嘛,简单,结果。。。。
不过有些小伙伴也会遇到不少问题,比如选择何种图表,以及如何制作,代码如何编写,这些都是问题!
上次咱们介绍过《想知道所在的城市有多少条道路?我用python发现北京一共有1.5万条道路!》,其中关于北京行政区域轮廓及网格的绘制有朋友感兴趣,今天我们就来简单介绍一下。
地理可视化是数据科学领域中的一个重要方面,它能帮助我们更好地理解和展示数据的空间分布。Python作为一种流行的编程语言,有着丰富的地理可视化工具库。其中,Folium是一个基于Leaflet.js的Python库,能够轻松地创建交互式地图。
❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 就在前不久,我们非常熟悉的Python地理空间分析库geopandas更新到了0.10.0版本,而伴随最近一段时间其针对新版本的一些潜在bug进行的修复,写作本文时最新的正式版本为0.10.2。此次0.10.x版本为我们带来了诸多令人兴奋的新功能新特性,本文就将带大家一睹其中一些比较重要的内容😋。 📷 2 geopandas 0.10版本重要新
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 就在前不久,我们非常熟悉的Python地理空间分析库geopandas更新到了0.10.0版本,而伴随最近一段时间其针对新版本的一些潜在bug进行的修复,写作本文时最新的正式版本为0.10.2。此次0.10.x版本为我们带来了诸多令人兴奋的新功能新特性,本文就将带大家一睹其中一些比较重要的内容😋。 2 geopandas 0.10版本重要新
本文将通过绘制中国省级 Choropleth 地图来解释如何使用 plotly 绘制 Choropleth 地图,主要有两种方法:底层 API plotly.graph_objects.Choroplethmapbox 和高层 API plotly.express.choropleth_mapbox,数据是 COVID-19 在某一天的疫情数据。
在上一篇文章中,我为大家介绍了不久前发布的geopandas 0.10版本的诸多新特性,而其中介绍到的地图可视化新方法explore()只是一带而过,没有仔细为大家介绍其功能用法。今天的文章我就将为大家详细介绍新版geopandas中,利用explore()制作在线地图可视化的方法:
没有3D建模的基础,对于制作3D场景要了解的知识也不明白,如何搭建3D可视化场景?咋整?什么都不会的我们该如何以最简单的方式搭建3D场景来完成我们的目标呢?当然,最简单的就是让别人帮我们做(Thing
今日洞见 文章作者来自ThoughtWorks:邱俊涛。 本文所有内容,包括文字、图片和音视频资料,版权均属ThoughtWorks公司所有,任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站,在使用时必须注明"内容来源:ThoughtWorks洞见",并指定原文链接,违者本网将依法追究责任。 可视化你的足迹 数据可视化可以让读者以一种轻松的方式来消费数据,人类大脑在处理图形的速度是处理文本的66,000倍,这也是人们常常说的一图胜千言。在本文中
本篇文章主要介绍如何使用pynmea2库解析传感器的GPS信号,以及如何使用folium库绘制GPS轨迹图。
最近接触COVID的项目,目前COVID已经在世界上普遍大流行,而且WHO官网及霍普金斯大学等都有相对应的全球COVID19监测平台。每天实时更新。
pandas是数据科学家必备的数据处理库,我们今天总结了10个在实际应用中肯定会用到的技巧
最近在开发关于乡镇地图相关的业务。通过本文记录开发的过程和遇到的问题。希望通过本文对有同样需求的小伙伴有所帮助。
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是:它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合,但是可视化可以展示数据包含的信息。
来源:DeepHub IMBA本文约3800字,建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章,尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是:它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合,但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具,如tableau、Power BI、Microsoft Excel
最近要绘制伦敦区地图,查阅了很多资料后最终选择使用bokeh包以及伦敦区的geojson数据绘制。 bokeh是基于python的绘图工具,可以绘制各种类型的图表,支持geojson数据的读取及绘制地图。
最近在网络上看到了很多地图下钻的文章,感觉都很不错,正好自己也在研究这部分知识,就想着把下钻这个功能结合到疫情大屏中来,这样就能够更好的展示不同省份的疫情信息了。废话不多说,直接来干货!
矢量数据是用于描述地理空间几何特征的一类基于向量的地理信息数据,在地理信息系统(GIS)应用中广泛使用。矢量数据通常用于表示诸如点、线、面和多边形等地理空间对象,同时还可以附带一些地理相关的属性数据,如名称、类型和面积等等。
如果你是Python可视化的新手,一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium,以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。
这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后,对它们的不同特点有更好的了解,在合适的时候更容易选择合适的库。
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