本文就将基于笔者自己摸索出的经验，以geopandas环境的搭建为例，教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建、管理与拓展。...geopandas。...as gpd >>> 至此，我们已经完成了geopandas基础环境的搭建，接下来我们来配置使用jupyter。...： jupyter labextension install @jupyterlab/toc 图5 matplotlib交互式绘图 使用matplotlib交互式绘图模式： pip install...%matplotlib widget开启交互式绘图模式（请提前安装好geopandas绘图依赖包descartes）： 图6 你也可以在侧边栏中发现更多的实用插件： 图7 2.3 虚拟环境的备份和恢复
as gpd >>> 至此，我们已经完成了geopandas基础环境的搭建，接下来我们来配置使用jupyter。...图4 目录插件 在ipynb文件中可以用markdown编写各级别标题，在使用下列插件自动生成目录： jupyter labextension install @jupyterlab/toc ?...图5 matplotlib交互式绘图 使用matplotlib交互式绘图模式： pip install ipympl jupyter labextension install @jupyter-widgets.../jupyterlab-manager jupyter-matplotlib 安装完成后就可以使用%matplotlib widget开启交互式绘图模式（请提前安装好geopandas绘图依赖包descartes...图9 控制台中使用jupyter kernelspec list查看信息： C:\Users\hp>jupyter kernelspec list Available kernels: new_python_spatial
在jupyter notebook或jupyter lab中可以图像的形式直接显示GeoSeries中的单个元素： 图3 LineString 对应shapely中的LineString，用于表示由多个点按顺序连接而成的线...之后关于geopandas投影坐标系管理的文章将会详细介绍，这里仅做演示）： # 创建混合点线面的GeoSeries，这里第5个有孔多边形内部空洞创建时使用[::-1]颠倒顺序 # 是因为GeoSeries.plot...中开启matplotlib交互式绘图模式 %matplotlib widget s.plot() # 对s进行简单的可视化 图15 可以看到，s中包含了多种几何对象，下面直接得到s的面积： 图16...譬如定义多边形时坐标按顺序连线时穿过了之前定义的边就属于非法，因为geopandas对矢量对象的计算依赖于shapely，于是引进了属性用于判断每个几何对象是否合法。...GeoDataFrame都有一个矢量主列，相关操作例如绘图都基于此列。
图2 在jupyter notebook或jupyter lab中可以图像的形式直接显示GeoSeries中的单个元素： ?...图3 LineString 对应shapely中的LineString，用于表示由多个点按顺序连接而成的线，下面我们创建一个由若干LineString对象组成的GeoSeries： # 创建存放LineString...中开启matplotlib交互式绘图模式 %matplotlib widget s.plot() # 对s进行简单的可视化 ?...图20 is_valid 在shapely中涉及到很多拓扑计算操作时，对几何对象的合法性有要求，譬如定义多边形时坐标按顺序连线时穿过了之前定义的边就属于非法，因为geopandas对矢量对象的计算依赖于...图30 多个矢量列切换 通过前面的内容，我们知道了每个GeoDataFrame都有一个矢量主列，相关操作例如绘图都基于此列，实际上GeoDataFrame允许表中存在多个矢量列，只要求任意时刻有且仅有
函数式绘图使得使用matplotlib绘图更加方便，而且产生的图达到了出版质量，但是同样也存在一些缺点： 调用细节被掩盖，不便于理解matpltolib的底层操作 绘图处理速度低，尤其是在实时交互和图形快速更新等方面...作为Python中使用最广泛的可视化工具之一，matplotlib可以绘制大多数常见的图。官方也提供了大量的可视化示例。...除了常规的折线，柱状图之外，空间分布是进行气象数据可视化时非常重要的一项。...geopandas扩展了pandas(pandas中有简单的绘图模块，可以说是提供了数据处理和可视化一条龙服务)的数据类型，从而允许进行几何操作，其目标是使python在地理空间数据处理更加简单。...在使用jupyter notebook进行数据分析和可视化时，涉及到地理空间可视化时，可以使用gmaps将数据可视化到google地图并嵌入到jupyter notebook中。 ?
创建堆积柱形图时，列将按照系列添加到图表的顺序进行堆积。例如，绘制如下图1所示的简单数据时，系列A位于底部，系列B堆叠在A上，C堆叠在B上。这样的顺序忽略了每个类别中点的单个值。 ?...图1 创建的堆积柱形图的效果如下图2所示。 ? 图2 通常需要对单个堆进行排序，以便将较小的值绘制在较大的值上。下面来看看是怎么做到的，这里使用了公式来创建所需的数据。...需要三个以上的系列，每个系列都有一些值和一些零，以便将这些值和零堆叠在一起以按大小顺序显示可见数据点。数据区域见下图3所示，第二个区域是用公式构建的，用来以正确的顺序绘制可见数据。 ?...图3 对于三个可见系列，需要七个系列。下面列出了使用细致的算法，尤其是通过反复试验得出的公式。这些公式输入在第 2 行，并向下复制以填充整个区域。...图4 单击选择图例，再次单击选择具体的图例，按删除键移除多余的图例，结果如下图5所示。 ? 图5 注：本文学习整理自peltiertech.com，供有兴趣的朋友参考。
matplotlib可以更改使用的后端的创建来交互式图，本文将研究两个这样的后端，以及它们如何使matplotlib在Jupyter 中呈现交互性。...首先我们定义: “前端”是面向用户的代码，即绘图代码，而“后端”则完成所有幕后的工作，例如数据获取，计算等以制作图形。 这意味着交互的先决条件是拥有一个交互式后端。...当单击时，交互将停止，并在下一个单元格中生成一个新图。就是这么简单。 这种交互性不仅局限于2D图形，3D图形中也是可以的。代码取自matplotlib的官方文档。...控制功能位于图的右侧，除此之外它与上一节中获得的图非常相似。但有一些细微的差别: 可以保存为静态图像 可以根据UI调整plot大小 这是我在大多数其他可视化库中都没有看到的一个很棒的特性。...ipyml后端的另外一个好处是支持matplotlib和所有构建在matplotlib之上的库(如Pandas、Geopandas、Seaborn等)。 总结 下面是对本文内容的总结。
plotnine 绘制插值结果 geopandas 绘制空间地图及裁剪操作 在上期推文中Python-geopandas 中国地图绘制 中，我们使用了geopandas实现了中国地图的绘制，也相应分享了绘图数据...大多人还是采用pip安装geopandas以及其依赖包，可以自行查看官网下载依赖包即可。读取geojson 地图文件、散点数据及基础绘图代码如下： 散点数据预览如下： ?...具体绘图代码如下： import numpy as np import pandas as pd import geopandas as gpd import matplotlib.pyplot as...np.vstack() 按垂直方向（行顺序）堆叠数组构成一个新的数组,堆叠的数组需要具有相同的维度 接下来，我们将结果转换形状即可： #reshape Density_re = np.reshape(Density.T...一般的绘图教程到这里也就结束了，但往往忽略了大多人人关注的“裁剪”操作，在经历过不断探索后，我们最终使用geopandas.clip() 方法完美解决此问题。
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。...图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第6篇，通过本文你将学习geoplot中的基础绘图API。....png", bbox_inches='tight', pad_inches=0, dpi=300) 图6 从这个简单的例子中我们可以大致了解到，geoplot在geopandas处理好的数据基础上...='price'来将房源价格映射到散点大小上，再配合一些相关参数进行绘图： import numpy as np # 简单绘制波士顿行政区划 ax = gplt.polyplot(df=boston_zip_codes...： 图14 2.3 在模仿中学习 在本系列文章基础可视化篇的最后我们对数据可视化专家用R绘制的澳大利亚火灾影响地图进行了模仿，从而加深对geopandas数据可视化的融会贯通。
图3 3.Plotly/Plotly Express Plotly以及它的高级API库Plotly Express针对地理空间数据可视化有着拓展功能，虽然暂不支持与geopandas的交互，但已经足够制作出很多类型的地图...图4 4.KeplerGl kepler.gl for jupyter是大规模地理空间数据可视化绝佳的工具。它将世界范围内广泛被使用的由Uber开源的kepler.gl嵌入到jupyter的界面中。...只需要简单的几行代码，就可以在jupyter notebok或jupyter lab中渲染出界面： ?...图5 5.IpyLeaflet 类似folium，IpyLeaflet是另一个基于Leaflet的可视化库，可以用来制作在线交互式地图，其与folium相比对jupyter的支持更加丰富，可以结合ipywidgets...图6 6.geopandas 压轴的当然要留给我们Python GIS界的中流砥柱——geopandas了，不同于前面所介绍的几个库，geopandas赋予了使用者无限自由的操纵矢量数据并将其可视化的能力
图1 最重要的是，QGIS面向Python的接口PyQgis不仅可以用来开发QGIS插件，还可以配合Conda完美地避开路径配置的过程，直接与Conda虚拟环境集成在一起，从而随心所欲地在jupyter...图2 本文就将为大家展示如何集成QGIS到Conda环境里，并基于建好的环境在jupyter lab中调用QGIS从而解决实际计算问题。...图4 但这并不是本文的重点，我们关注的是如何实现在jupyter lab里写代码调用QGIS功能，接下来我们来安装jupyter lab： conda install nodejs jupyterlab...图7 正好geopandas中没有现成的创建渔网功能，下面我们就以为重庆市创建渔网为例。 ...图10 通过geopandas查看坐标参考系信息： ? 图11 通过这样的方式，我们就可以实现在外部编辑器中灵活调用QGIS工具的目的。
并且基于Dash，可以很容易地制作出web应用，帮助你向更多的人展示你的可视化作品： 图4 4.KeplerGl kepler.gl for jupyter是大规模地理空间数据可视化绝佳的工具。...它将世界范围内广泛被使用的由Uber开源的kepler.gl嵌入到jupyter的界面中。...只需要简单的几行代码，就可以在jupyter notebok或jupyter lab中渲染出界面： 图5 5.IpyLeaflet 类似folium，IpyLeaflet是另一个基于Leaflet的可视化库...，可以用来制作在线交互式地图，其与folium相比对jupyter的支持更加丰富，可以结合ipywidgets中的众多网页控件实现更复杂更丰富的网页交互功能： 图6 6.geopandas 压轴的当然要留给我们...，做出极具设计感的可视化作品： 图7
今天的推文教程使用geopandas进行空间图表的绘制(geopandas空间绘图很方便，省去了很多的数据处理过程，而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊)，具体为空间气泡图的绘制...，主要涉及的内容如下： geopandas geojson数据格式读取并可视化展示 单独添加散点大小图例图层 adjustText 库解决文本重叠问题 geopandas geojson数据操作 这里我们选择的为香港地图的..." hk = geopandas.read_file(hk_file) 更多geopandas 读取数据方法，可以参看geopandas官网进行学习了解。...legend.get_texts(): text.set_color("#ffffff") #添加必要的文本：这里title也是采用相同方法 ax.text(.5,1.05,"香港在售二手房分布图"...总结 本期推文介绍了使用geopandas 进行空间绘图，完整代码不是很多，但涉及的知识点较多，希望大家可以掌握。
今天的推文教程使用geopandas进行空间图表的绘制(geopandas空间绘图很方便，省去了很多的数据处理过程，而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊)，...具体为空间气泡图的绘制，主要涉及的内容如下： geopandas geojson数据格式读取并可视化展示 单独添加散点大小图例图层 adjustText 库解决文本重叠问题 geopandas geojson..." hk = geopandas.read_file(hk_file) 更多geopandas 读取数据方法，可以参看geopandas官网进行学习了解。...legend.get_texts(): text.set_color("#ffffff") #添加必要的文本：这里title也是采用相同方法 ax.text(.5,1.05,"香港在售二手房分布图"...总结 本期推文介绍了使用geopandas 进行空间绘图，完整代码不是很多，但涉及的知识点较多，希望大家可以掌握。
图1 最重要的是，QGIS面向Python的接口PyQgis不仅可以用来开发QGIS插件，还可以配合Conda完美地避开路径配置的过程，直接与Conda虚拟环境集成在一起，从而随心所欲地在jupyter...图2 本文就将为大家展示如何集成QGIS到Conda环境里，并基于建好的环境在jupyter lab中调用QGIS从而解决实际计算问题。...安装成功后，直接执行qgis命令就可以打开传统的带界面的QGIS应用： 图4 但这并不是本文的重点，我们关注的是如何实现在jupyter lab里写代码调用QGIS功能，接下来我们来安装jupyter...输出的结果内容非常之多，可以说囊括了我们常用的所有QGIS功能，譬如「渔网创建工具」： 图7 正好geopandas中没有现成的创建渔网功能，下面我们就以为「重庆市创建渔网为例」。...通过geopandas查看坐标参考系信息： 图11 通过这样的方式，我们就可以实现在外部编辑器中灵活调用QGIS工具的目的。
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...，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。...本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第6篇，通过本文你将学习geoplot中的基础绘图API。...2.2 geoplot绘图API 在geoplot中内置了功能丰富的绘图API，只需要传入GeoDataFrame格式的矢量数据即可进行绘图（但切记geoplot中传入的数据必须为WGS84地理坐标系...映射房源价格到尺寸上 看完了如何映射颜色，下面我们来看看如何将值映射到散点大小上，使用scale='price'来将房源价格映射到散点大小上，再配合一些相关参数进行绘图： import numpy
在这篇文章中，我将向你展示如何创建使用点密度图geopandas和h3-py库在Python。 国家地理空间情报局的海事安全信息门户以反航运活动消息的形式提供所有海盗事件的形状文件。...我们将通过在 H3 提供的六边形网格上聚合事件点来创建密度图。我们从导入库开始。...我们选择级别 3，这导致网格大小约为 100 公里。该函数lat_lng_to_h3将位置的坐标转换为所选级别的 H3 id。我们h3为级别 3 的点添加一个名为H3 网格 ID的列。...请注意h3_to_geo_boundary 我们设置的函数 的可选第二个参数， 与默认(lat,lon)相比，True 它返回(x,y)顺序中 的坐标 from shapely.geometry import...您还可以在 Binder 中实时运行 Jupyter Notebook 。
Excel内置了丰富的图表类型 Excel支持的图表类型也极为丰富，除了常规的条形图、折线图、饼图和散点图之外，像雷达图、旭日图、箱线图等视觉效果更好的图表也是支持的。...geopandas，geopandas是一个继承自pandas的地理信息数据处理库，其核心数据接口geodataframe本质上就是在pandas的dataframe数据结构上增加一列geometry，...除了继承了pandas的各种数据处理接口外，geopandas还增强了画图功能，在一个具有geometry列信息的geodataframe中，直接调用.plot()接口，即可快速查看当前地理信息情况。...下图是混用matplotlib和geopandas.plot()的直接绘图结果，仅需额外设置用于标识数值大小的一列，即可绘制五颜六色的炫丽图片。...、条形图、饼图、散点图这四大基本图表类型仍然是朴实无华的首选。
默认生成的饼图 自定义配色的饼图 调整角度的饼图 调整角度让标签可以在内部不重叠显示的饼图 炸裂出来的饼图 纵向柱形图(按升序排列) # 解决部分 jupyter notebook 中出图不成功 %matplotlib...饼图.jpg", format="png") # 绘图 plt.show() 调整角度的饼图 # 解决部分 jupyter...startangle = 90, # 绘图的起始角度 # counterclock = False # 时针方向 ) # 添加大标题，并设置字号大小...startangle = 180, # 绘图的起始角度 # counterclock = False # 时针方向 ) # 添加大标题，并设置字号大小...饼图.jpg", format="png") # 绘图 plt.show() 炸裂出来的饼图 # 解决部分 jupyter
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