python地理信息可视化,python地图可视化
本文主要介绍分享一个地理数据可视化神器，keplergl，这是优步的一个开源地理数据可视化工具。通过keplergl，我们可以在Jupyternotebook中使用它。以下分享伙伴可以参考一下。
00-1010 1.导言2。例3。添加数据4。自定义图表5。获取配置6。导出图表7。总结一下。
目录
Keplergl是来自优步的开源地理数据可视化工具，我们可以在Jupyter notebook中使用。
可视化效果如下图所示：
安装：
官方文件：https://docs.kepler.gl/docs/keplergl-jupyter
通过pip安装keplergl：
pip安装开普勒
如果你使用MAC通过PIP安装而且notebook版本在5.3以上，可跳过此步：
笔记本5.3及以上可以跳过jupyter nb extension install-py-sys-prefix Kepler GL #
对于笔记本5.3及以上版本，可以跳过jupyter nb extension enable-py-sys-prefix Kepler GL #
1.简介
执行下面的代码后，会创建一个没有数据的空窗口，出现如下效果。恭喜你安装成功~
从开普勒导入开普勒
#创建一个开普勒对象
map_1=KeplerGl(高度=500)
#将KeplerGl对象激活到jupyter的窗口。
地图_1
2.例子
KeplerGl支持三种数据格式，即csv、GEOjson和DataFrame、下面以DataFrame为例；.
首先我们通过Pandas读取数据：
进口熊猫作为pd
df=PD . read _ CSV( rocket _ launch _ site _ elevation _ 2019-10-27 . CSV )
df.head()
创建一个新的KeplerGl，然后添加我们刚刚通读的数据。add()；可以在地图上看到我们刚刚添加的数据~
#创建一个开普勒对象
map_2=KeplerGl(高度=600)
#将KeplerGl对象激活到jupyter的窗口。
地图_2
#添加数据
map_2.add_data(name=rocket ，data=df)
地图_2
3.添加数据
不像pyecharts，matplotlib等库，不需要写很多关于颜色，图表类型等的配置代码。在开普勒，你只需要在窗口用鼠标操作，如下图所示：.
4.定制图表
通过获取当前图表中的配置(包括您在窗口中的操作)。配置~
map_2.config
当然，这种配置也可以在其他图表上重用，如下面的代码所示~
#创建一个开普勒对象
# config读取配置
map_3=KeplerGl(height=600，config=map_2.config)
#将KeplerGl对象激活到jupyter的窗口。
地图_3
#添加数据
map_3.add_data(name=rocket ，data=df)
地图_3
5.获取配置
通过.save_to_html()导出会生成一个html文件，支持参数如下：
data：海图数据；如果为空，则使用当前图表中的数据；-config:图表配置；如果为空，将使用图表中的当前配置；-file_name:导出文件名，默认为keplergl_map.html-read_only:如果为True，导出的文件将不支持配置；
map_3.save_to_html(文件名=kepler_example.html )
通过浏览器打开刚刚保存的文件，就可以开始你的可视化之旅啦~ ~
6.导出图表
简单易用，KeplerGL是一个非常容易使用的可视化工具。不需要编写复杂的代码来完成图表的配置，通过图形界面就可以做出非常好看的效果；如果你只是需要在工作中使用地理数据的可视化，KeplerGL是一个非常好的选择~
这就是这篇关于分享地理数据可视化工件keplergl的文章。关于地理数据可视化神器keplergl的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持热门IT软件开发工作室！
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