我正在构建一个python程序,从目录中的*jpg文件中提取gps-数据,并在世界地图上显示照片中的gps-坐标。
我设法提取了熊猫的数据中的纬度和经度值,并将其显示在一张牛郎星世界地图上。
但我的问题是,这些点没有出现在正确的gps位置。同样,当我平移地图时,点在地图上移动,而地图selve没有移动。
我怎样才能把这些点固定在世界地图上,并定位在正确的gps位置?
这是我的牛市地图代码:
world = alt.topo_feature(data.world_110m.url, feature='countries')
# US states background
back
在我的RaspberryPI零W中,当我试图导入python中的altair模块时,出现了奇怪的错误。
pi@raspberrypi:~ $ python3
Python 3.7.3 (default, Jul 25 2020, 13:03:44)
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import altair
Illegal instruction
pi
I‘我得到了这个错误: choropleth方法已经被废弃了。相反,使用新的Choropleth类,它具有相同的参数。有关如何做到这一点,请参阅示例笔记本“GeoJSON_and_choropleth”。
with open('C:/Users/abcdef/Desktop/world_countries.json') as data_file:
data = json.load(data_file)
world_geo = data
world_map = folium.Map(location=[0, 0], zoom_start=2, tiles = '
我正在尝试创建一个带有邮政编码和温度数据的choropleth map,以覆盖县,但是在尝试对我的数据进行编码时,我仍然遇到Javascript错误。我研究了github的支持,发现这是一个有时引入数据帧的问题,但我也尝试使用csv文件作为数据类型。似乎Q没有将temp列识别为数字? import altair as alt
from vega_datasets import data
counties = alt.topo_feature(data.us_10m.url, 'counties')
source = max_2007_df
alt.Chart(count
我试图复制在这个简短的例子()中给加利福尼亚显示的地图,但是对于不在纽约的区域,我的tract_choropleth函数有问题。我收到下面的错误消息。我能够导入所有区域的基础域数据,但是我在映射非NY区域时遇到了困难。提前谢谢。
# Load all packages (DONE)
# Install api key (DONE)
# Get Tract-Level Demographics
ca_stats = get_tract_demographics("california")
# Create choropleth map with the fu
我正在尝试在altair中为x轴设置tickMinStep,以便刻度线每两次出现一次,而不是每隔一次。 下面是我找到tickMinStep参数的文档。https://altair-viz.github.io/user_guide/generated/core/altair.Axis.html 这是我正在使用的示例代码: import altair as alt
from vega_datasets import data
source = data.movies.url
chart = alt.Chart(source).mark_bar().encode(
alt.X('
我正在学习使用Altair python库进行可视化。在示例部分中,我看到了美国各州的代码。 states = alt.topo_feature(data.us_10m.url, feature='states') 我想知道这是否也适用于其他国家,如印度,巴西或中国。 我应该在哪里寻找其他国家的州?我想使用Altair Python的库进行可视化绘图 import altair as alt
states = alt.topo_feature(data.us_10m.url, feature='states')
为什么交互式绘图在Altair中不适用于盒式绘图?
import altair as alt
from vega_datasets import data
source = data.population.url
alt.Chart(source).mark_boxplot().encode(
x='age:O',
y='people:Q'
).interactive()