Python+Kepler.gl实现时间轮播地图过程解析
前言
1 简介
Kepler.gl作为一款强大的开源地理信息数据可视化工具,可以帮助我们轻松制作针对大规模矢量数据的可视化作品,从而辅助数据分析工作。
Kepler.gl制作常规地图非常简单方便,稍微摸索一下仪表盘界面就可以get到用法,但有些特殊的地图则需要额外对数据进行处理或使用Kepler.gl中的一些隐藏功能,比如之前写过的Python+Kepler.gl轻松制作酷炫路径动画中介绍过的动态路径地图。本文将要介绍的「时间轮播地图」也是一种比较特殊的地图,下面我们就将结合实际例子进行介绍。
2 Python+Kepler.gl制作时间轮播地图
2.1 实例:Uber出行乘客上下车信息
我们以Uber官方提供的2015年某日纽约乘客上下车数据为例,对应文章开头Github仓库中的data.csv,关于Python+Kepler.gl的环境配置可以回顾Python+Kepler.gl轻松制作酷炫路径动画中的相关内容。
首先我们读入data.csv数据:
import pandas as pd
from keplergl import KeplerGlraw = pd.read_csv('data.csv')
raw.head()
需要注意我们的数据中除了必要的经纬度点信息之外,包含了tpep_pickup_datetime与tpep_dropoff_datetime两列日期格式的数据,这是绘制日期轮播地图的关键,即我们的数据集中针对每行数据记录必须有与之相对应的时间信息。
数据准备完毕,使用下列代码向外部导出Kepler.gl对应的html文件,因为所有视觉元素我们都单独手动调整,这里只需要将目标数据嵌入html文件即可:
map1 = KeplerGl(height=800, data={'layer1': raw}) # 生成Kepler.gl网页
map1.save_to_html(file_name='时间轮播地图示例1.html', data={'layer1': raw}) # 导出网页
在外部打开前面导出的html文件,初始界面如图2:
首先删除掉侧边栏Kepler.gl自动识别创建出的全部图层,我们自己手动创建所需的图层,以OD线为例:
接着根据数据本身属性进行适当的视觉元素的调整,这部分看个人喜好,具体步骤略过:
接下来到最重要的步骤,打开左上角的筛选面板:
点击「Add Filter」,选择想要作为时间轮播依据信息的字段:
地图右下角随即出现时间轮播部件:
可以在时间轮播部件中设置时间窗口跨度、播放速度等,下面是我制作出的效果,因为动图录制帧数不宜太高,实际比动图中要流畅很多,你也可以自己自由探索:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
python+requests接口压力测试500次,查看响应时间的实例
接口压力测试500次,查看响应时间 import json import requests import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) restime = [] OK=[] class Restime(): def API(self,
-
python实现时间序列自相关图(acf)、偏自相关图(pacf)教程
自相关图是一个平面二维坐标悬垂线图.横坐标表示延迟阶数,纵坐标表示自相关系数 偏自相关图跟自相关图类似, 横坐标表示延迟阶数,纵坐标表示偏自相关系数 自相关图与偏自相关图的python代码实现: from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf plot_acf(b.salesVolume) plot_pacf(b.salesVolume) 可以看到,这个数据是偏自相关系数拖尾,自相关系数截尾的数据 补充知识:python
-
Python如何根据时间序列数据作图
本例子程序展示了长白山火山气体地球化学2002年观测数据中CO2和He两种气体元素深度的时间序列.程序中用到了常用的时间序列python数据处理方法,箭头标识方法,适合学习基本python作图学习使用.程序中所用到的no09.csv数据样式如下: 代码如下 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import datetime df = pd.read_csv('no09.csv') t = df.iloc[0:200, 0] t
-
Python+Kepler.gl轻松制作酷炫路径动画的实现示例
1. 简介 Kepler.gl相信很多人都听说过,作为Uber几年前开源的交互式地理信息可视化工具,kepler.gl依托WebGL强大的图形渲染能力,可以在浏览器端以多种形式轻松展示大规模数据集. 更令人兴奋的是Kepler.gl在去年推出了基于Python的接口库keplergl,结合jupyter notebook/jupyter lab的相关拓展插件,使得我们可以通过编写Python程序配合Kepler.gl更灵活地制作各种可视化作品. 而随着近期keplergl的更新,更多的新特性得以
-
利用4行Python代码监测每一行程序的运行时间和空间消耗
Python是一个高层次的结合了解释性.编译性.互动性和面向对象的脚本语言,其具有高可扩展性和高可移植性,具有广泛的标准库,受到开发者的追捧,广泛应用于开发运维(DevOps).数据科学.网站开发和安全.然而,它没有因速度和空间而赢得任何称赞,主要原因是Python是一门动态类型语言,每一个简单的操作都需要大量的指令才能完成. 所以这更加需要开发者在使用Python语言开发项目时协调好程序运行的时间和空间. 1.分析时间耗时 分析项目消耗的时间消耗,依托于line_profiler模块,其可以计
-
Python基于当前时间批量创建文件
在平时的工作中,我们经常会遇到需要批量创建文件的情况,例如,汇总一个月中每天回复问题的文件等,这里,我们以如何使用当前日期时间创建文件为例: import os import datetime import time while True: #记录文件的保存地址 path = input('请输入文件保存地址:') #记录文件的创建数量 num = int(input('请输入创建文件的数量:')) #循环创建文件 for i in range(num): #生成现在的时间 t = dateti
-
使用python实现时间序列白噪声检验方式
白噪声检验也称为纯随机性检验, 当数据是纯随机数据时,再对数据进行分析就没有任何意义了, 所以拿到数据后最好对数据进行一个纯随机性检验 acorr_ljungbox(x, lags=None, boxpierce=False) # 数据的纯随机性检验函数 lags为延迟期数,如果为整数,则是包含在内的延迟期数,如果是一个列表或数组,那么所有时滞都包含在列表中最大的时滞中 boxpierce为True时表示除开返回LB统计量还会返回Box和Pierce的Q统计量 返回值: lbvalue:测试的统
-
详解用Python进行时间序列预测的7种方法
数据准备 数据集(JetRail高铁的乘客数量)下载. 假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('train.csv') df.head() df.shape 依照上面的代码,我们获得了 2012-2014 年两年每个小时的乘
-
Python+Kepler.gl实现时间轮播地图过程解析
前言 1 简介 Kepler.gl作为一款强大的开源地理信息数据可视化工具,可以帮助我们轻松制作针对大规模矢量数据的可视化作品,从而辅助数据分析工作. Kepler.gl制作常规地图非常简单方便,稍微摸索一下仪表盘界面就可以get到用法,但有些特殊的地图则需要额外对数据进行处理或使用Kepler.gl中的一些隐藏功能,比如之前写过的Python+Kepler.gl轻松制作酷炫路径动画中介绍过的动态路径地图.本文将要介绍的「时间轮播地图」也是一种比较特殊的地图,下面我们就将结合实际例子进行介绍.
-
JS组件库AlloyTouch实现图片轮播组件过程解析
轮播图也涉及到触摸和触摸反馈,同时,AlloyTouch可以把惯性运动打开或者关闭,并且设置min和max为运动区域,超出会自动回弹. 除了一般的竖向滚动,AlloyTouch也可以支持横向滚动,甚至任何属性的运动,因为它的设计的本质就是属性无关,触摸可以反馈到任何属性的运动.所以AlloyTouch制作各种各样的轮播组件还是得心应手. 第一种轮播图如上图所示.下面开始实现的过程. 第0秒 <div id="carousel-container"> <div clas
-
用python画城市轮播地图
这里是以其中5个省份的城市为例进行演示 画图前准备 在画图之前先导入相关的库 from pyecharts.charts import Map, Timeline from pyecharts import options from pyecharts import options as opts 数据 # 1. 准数据 ### 山东省 sd_c = ['青岛市','济南市','潍坊市','临沂市','烟台市','聊城市','济宁市','淄博市','菏泽市','德州市','泰安市','滨州市',
-
pyecharts绘制时间轮播图柱形图+饼图+玫瑰图+折线图
目录 1.pyecharts绘制时间轮播柱形图 2.pyecharts绘制时间轮播饼图 3.pyecharts绘制时间轮播玫瑰图 4.pyecharts绘制时间轮播折线图 1.pyecharts绘制时间轮播柱形图 from random import randint from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Timeline from pyecharts.globals import Theme
-
Python scrapy增量爬取实例及实现过程解析
这篇文章主要介绍了Python scrapy增量爬取实例及实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 开始接触爬虫的时候还是初学Python的那会,用的还是request.bs4.pandas,再后面接触scrapy做个一两个爬虫,觉得还是框架好,可惜都没有记录都忘记了,现在做推荐系统需要爬取一定的文章,所以又把scrapy捡起来.趁着这次机会做一个记录. 目录如下: 环境 本地窗口调试命令 工程目录 xpath选择器 一个简单
-
python导入不同目录下的自定义模块过程解析
这篇文章主要介绍了python导入不同目录下的自定义模块过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一.代码目录结构 自定义的模块在Common包下,Study文件下SelectionSort.py文件导入自定义的模块 二.源码 2.1:SelectionSort.py文件 python导包默认是从sys.path中搜索的. sys.path结果如下:['D:\\PyCharm\\source\\Study', 'D:\\PyCha
-
调用其他python脚本文件里面的类和方法过程解析
这篇文章主要介绍了调用其他python脚本文件里面的类和方法过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 问题描述: 自己编写了若干个Python脚本. 在testC.py里面需要调用testA.py和testB.py里面的若干类和方法.要怎么办? 需要都打包.安装,再去调用吗? 其实不必那么麻烦. 这里有个前提,testA.py, testB.py, testC.py在同级目录下. 如果不在同级目录,后面会补充介绍如何把路径包含过来
-
基于Python实现ComicReaper漫画自动爬取脚本过程解析
这篇文章主要介绍了基于Python实现ComicReaper漫画自动爬取脚本过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 讲真的, 手机看漫画翻页总是会手残碰到页面上的广告好吧... 要是能只需要指定一本漫画的主页URL就能给我返回整本漫画就好了... 这促使我产生了使用Python 3来实现, 做一个 ComicReaper(漫画收割者) 的想法! 本文所用漫画链接 : http://www.manhuadb.com/manhua/
-
Python爬取破解无线网络wifi密码过程解析
前言 今天从WiFi连接的原理,再结合代码为大家详细的介绍如何利用python来破解WiFi. Python真的是无所不能,原因就是因为Python有数目庞大的库,无数的现成的轮子,让你做很多很多应用都非常方便.wifi跟我们的生活息息相关,无处不在. 如何连接wifi 首先我们的电脑是如何连接wifi的呢?就拿我们的笔记本电脑来说,我们的笔记本电脑都有无线网卡,如下图所示: 当我们连接WiFi时,无线网卡会自动帮助我们扫描附近的WiFi信号,并且会返回WiFi信号的一些信息,包括了网络的名称(
随机推荐
- vue.js+boostrap项目实践(案例详解)
- PL/SQL 类型格式转换
- 高效.NET脏字过滤算法与应用实例
- WordPress中转义HTML与过滤链接的相关PHP函数使用解析
- php 大数据量及海量数据处理算法总结
- PHP编程最快明白(第一讲 软件环境和准备工作)
- filesystemobject组件的用法示例
- spring(java,js,html) 截图上传图片实例详解
- JavaScript Ajax Json实现上下级下拉框联动效果实例代码
- php连接oracle数据库的方法(测试成功)
- PHP Zip解压 文件在线解压缩的函数代码
- js showModalDialog参数的使用详解
- js+css实现文字散开重组动画特效代码分享
- Expandable "Detail" Table Rows
- HTTP状态代码以及定义(解释)
- javascript 弹出层居中效果的制作
- js前台判断开始时间是否小于结束时间
- javascript使用百度地图api和html5特性获取浏览器位置
- script标签的 charset 属性使用说明
- 使用JavaScript让网页的title动起来