Jupyter Notebook 里玩转地理数据可视化

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什么是 PyL7VP

Jupyter Notebook 是一个基于网页的交互式计算环境，可以用于数据清理和转换、统计建模、数据可视化、机器学习等。对于数据分析的用户来说，适合进行数据可视化，可以通过调整代码和参数来实时更新图表和可视化效果，进行交互式的数据分析和可视化操作，可以帮助我们更好的进行数据分析和探索。

Jupyter Notebook 里有很多的地理数据可视化库，对于小白来说，需要理解库的 API 以及编写较多的代码。pyl7vp 是基于地理数据可视分析工具 L7VP 封装的 Python 环境可视化工具，只需要导入数据的代码，自动根据数据生成可视化效果，只需在工具上简单的可视化操作，完成交互式的数据分析。

运行代码出交互式可视化工具

02

简单使用

1 安装 pyl7vp 包

使用环境：python >= 3

2 创建 L7VP 地图

创建一个空的地图

3 添加数据

3.1 四条数据

3.2 添加数据到地图上

添加数据到地图上

03

自定义我的地图

数据添加到地图上后，可以在工具上自定义配置可视化效果，以及自定义底图和过滤筛选数据等。

1 自定义可视化图层

添加数据集后可自定义配置多个可视化「图层」。在地图上，图层是可以多个叠加在一起的，来完成数据可视化，在工具上怎么添加可视化图层，可以看教程「添加可视化图层」。

自定义配置可视化效果

工具支持热力聚集，空间分布，客流聚合等 12+ 种可视化效果。

2 自定义底图样式

可以配置高德和海外的 mapbox 地图，配置不同的底图样式等。

自定义底图样式

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支持什么数据格式

工具支持数据源和数据类型有不同的格式，例如 DataFrame、CSV、JSON、Excel、GeoJSON、数据库等，用户可以直接导入并处理各种类型的数据，不需要进行繁琐的转换和预处理操作。比如常见的读取 CSV 文件如下。

CSV 文件内容

将 CSV 文件添加到地图上

在各种的文件格式中，也可以嵌入地理数据类型，比如数据里嵌入 WKT (Well-Known Text) 格式：

以及数据里嵌入 H3 空间索引数据格式：

更多文件格式可以阅读数据格式教程https://li.antv.antgroup.com/#/docs?path=pyl7vp-user-guide#ZaJB8

05

保存导出结果

可以执行命令将结果保存为 HTML 文件，保存在自己电脑上，也可以把文件分享给其他人，只需要打开文件就可以预览可视化结果了。

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更多资料

● 使用文档：https://li.antv.antgroup.com/#/docs?path=pyl7vp-user-guide

● 工具官网：https://li.antgroup-inc.cn

● GitHub: https://github.com/antvis/l7vp

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