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一款地理空间可视化库 kepler.gl要逊色不少
2019-07-13 07:58:00
说起 Python 中的可视化,我们一般用的最多的是 Matplotlib,绘制一般的图效果都很好。有时候也会用风格比较好看的 Pyecharts 库,尤其是在展示空间地图上的数据时。
不过它的效果相比今天要介绍的一款地理空间可视化库kepler.gl要逊色不少,后者是由大名鼎鼎的独角兽公司 Uber 团队开发,现已开源。库直接集成到了 Jupyter Notebook 中,非常方便使用。
先来看看它效果有多酷炫:
是不是还不错?
在 Jupyter Notebook 中使用它也非常简单。
首先,一行命令安装好该库:
$pipinstallkeplergl
接着加载地图:
#类可为空,也可以添加多项参数fromkeplerglimportKeplerGlmap_1=KeplerGl()map_1
当类为空时,默认地图是这样的:
接下来就可以在图中到导入数据展示。
数据支持多种常见格式,包括:CSV 文件、Pandas 的 DataFrame、地图文件 GEOJSON 等,非常友好。
每种数据的导入方式如下:
#DataFramedf=pd.read_csv('hex-data.csv')map_1.add_data(data=df,name='data_1')#CSVwithopen('csv-data.csv','r')asf:csvData=f.read()map_1.add_data(data=csvData,name='data_2')#GeoJSONasstringwithopen('sf_zip_geo.json','r')asf:geojson=f.read()map_1.add_data(data=geojson,name='geojson')
数据导入进来后,作一些简单的自定义设置,就可以生成逼格满满的空间可视化图:
除了在 Jupyter Notebook 展示,还可以导出为可交互式的 HTML 文件,并进一步导出 PNG 图片格式。
上面用的都是美国地图,转变为中国地图或者世界地图也不难。
以后需要展示地理空间可视化图形时,不妨考虑使用该库。
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