在上一課中,我們已經介紹過使用 plotly 實現地理資訊視覺化的方法。但是,那個工具對我們不是很友好,特別是由於某種不可抗力的存在,可能根本無法除錯。
不過,pyecharts 的確在地理資訊視覺化上做得不錯——如果僅做國內地圖,特別推薦使用,還是通過示例來說明吧。
首先,要安裝地**件,安裝方法如下:
$ pip install echarts-countries-pypkg # 全球國家地圖
$ pip install echarts-china-provinces-pypkg # 中國省級地圖
$ pip install echarts-china-cities-pypkg # 中國市級地圖
$ pip install echarts-china-counties-pypkg # 中國縣區地圖
$ pip install echarts-china-misc-pypkg # 中國區域地圖
不僅可以安裝上述官方提供的地**件,還能夠自己製作個性化的地圖擴充套件,具體這裡參閱。
注意:上述檔案安裝完畢,要重新啟動 jupyter notebook。有了上述基礎,就可以進行地理資訊視覺化了(以下示例的資料來源,這裡檢視)。
import pandas as pd
from pyecharts import geo
df =
Python Folium地理資訊視覺化案例
在研究 挖掘gps位置資料 軌跡資料的過程中,地理資訊的視覺化展示是非常關鍵的一步。folium是js上著名的地理資訊視覺化庫leaflet.js為python提供的介面,通過它,我們可以通過在python端編寫 操縱資料,來呼叫leaflet的相關功能,基於內建的osm或自行獲取的osm資源和地圖...
地理資訊視覺化中一些簡單概念
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空間資訊視覺化
csdn這個發布出來的效果太醜了,走了,轉戰github了,有緣再更新。對資料進行互動的可視表達以增強認知的技術 將不可見或資料難以直接顯示的資料對映為可感知的圖形 符號 顏色 紋理等,增強資料識別效率,高效傳遞有用資訊。地理空間資訊視覺化 趨勢 時空資訊的視覺化 三維空間資料 對客觀世界的幾何描述...