地图可视化神器kepler.gl python接口的使用方法

1 简介

  kepler.gl作为开源地理空间数据可视化神器,也一直处于活跃的迭代开发状态下。而在前不久,kepler.gl正式发布了其2.4.0版本,下面我们就来对其重要的新特性进行介绍:

2 kepler.gl 2.4.0重要新特性

2.1 增量时间窗口

  在这次更新中,为时间序列数据的可视化新增了增量时间窗口功能,在上一个版本2.3.2中,当我们的数据集带有时间类型字段时,在添加对应的Filters之后,显示出的时间窗口是这个样子的:

  而在2.4.0版本中,时间窗口如图所示:

  在如下图一样从默认的Moving Time Window模式切换到Incremental Time Window模式之后,就可以使用增量时间窗口模式,画面中的数据会从起点开始持续叠加:

2.2 Python接口新增_repr_html_()方法

  而这个更新不仅针对原生的kepler.gl,还针对其面向Python的接口keplergl新增_repr_html_()方法,使得将kepler.gl与flask等进行结合更加方面,就像folium中的_repr_html_()方法一样:

结合flask

from flask import Flask
from keplergl import KeplerGl

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():

  map_1 = KeplerGl()

  return map_1._repr_html_()

if __name__ == '__main__':
  app.run(debug=True)

  而如果你对dash有所了解,那么纯Python快速开发出一个嵌入kepler.gl的交互式web应用将会变得非常容易,就像下面这个简单的例子一样:

import dash
from keplergl import KeplerGl
import dash_html_components as html
import dash_core_components as dcc
from dash.dependencies import Input, Output
import requests

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div(
  [
    html.H1("Dash结合Kepler.gl:"),
    dcc.Dropdown(
      id='demo-dropdown',
      options=[
        {'label': '重庆', 'value': '重庆'}
      ],
      style={'width': '300px'}
    ),
    html.Iframe(id='iframe',
          style={'height': '800px', 'width': '1900px'})
  ]
)

@app.callback(
  Output('iframe', 'srcDoc'),
  [Input('demo-dropdown', 'value')]
)
def switch_area(selected_area):

  if selected_area == '重庆':
    map_1 = KeplerGl(data={
               selected_area: requests.get('https://geo.datav.aliyun.com/areas_v2/bound/500000_full.json').json()
             },
             config={
               "mapState": {
                 "bearing": 0,
                 "dragRotate": False,
                 "latitude": 29.751819,
                 "longitude": 107.441431,
                 "pitch": 0,
                 "zoom": 6,
                 "isSplit": False
               }
             })

    return map_1._repr_html_().decode()

  else:
    map_1 = KeplerGl(data={
               selected_area: requests.get('https://geo.datav.aliyun.com/areas_v2/bound/100000_full.json').json()
             },
             config={
               "mapState": {
                 "bearing": 0,
                 "dragRotate": False,
                 "latitude": 29.751819,
                 "longitude": 107.441431,
                 "pitch": 0,
                 "zoom": 3,
                 "isSplit": False
               }
             })

    return map_1._repr_html_().decode()

if __name__ == '__main__':
  app.run_server()

以上就是地图可视化神器kepler.gl python接口的使用方法的详细内容,更多关于python 地图可视化神器kepler.gl的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • python-地图可视化组件folium的操作

    folium是python的一个用来绘制地图,并在地图上打点,画圈,做颜色标记的工具类.简单易学,和pandas可以很好的融合,是居家必备良品. 一 基本功能演示 import folium import webbrowser m=folium.Map(location=[40.009867,116.485994],zoom_start=10) # 绘制地图,确定聚焦点 folium.Marker([40.2,116.7],popup='<b>浮标上面的那个文字</b>').add

  • 关于python tushare Tkinter构建的简单股票可视化查询系统(Beta v0.13)

    前言: 这次比上次新添了公司信息内容跟一个股票基本面指标选项卡,股票基本面指标选项卡用的是matplotlib写的,采用plt.subplot2grid()子图写的,没写主图,在此期间遇到了无法标题中文话,一写就乱码,用过网上很多解决方法,目前也是无解,先记录,后面有时间再解决,如果你有解决方法请务必赐教,实在这个问题卡了我一天多了,如果单单是只用matplotlib输出图形,乱码问题网上的很多方法也是能够解决,我也不清楚究竟是我写的代码哪里跟中文显示冲突了,一时间代码也开始有点乱了,后面估计会

  • python实现3D地图可视化

    基于python代码的3D地图可视化,供大家参考,具体内容如下 介绍 使用Python对地图进行3D可视化.以地图为地图,可以在三维空间对轨迹.点进行可视化. 库 我们使用了多个库: 1.gdal: 主要是用于读取地图信息,这个库在GIS中很常用,使用C++代码编写的,如果安装不了需要在pypi里面找一下对应的资源. 2.opencv: 很常用的图像处理库. 3.matplotlib: 常用的可视化库 结果 废话不多说直接上结果: 代码 直接上代码,代码很简单. from osgeo impor

  • python可视化 matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色

    python matplotlib画图使用colorbar工具自定义颜色 colorbar(draw colorbar without any mapple/plot) 自定义colorbar可以画出任何自己想要的colorbar,自由自在.不受约束,不依赖于任何已有的图(plot/mappable).这里使用的是mpl.colorbar.ColorbarBase类,而colorbar类必须依赖于已有的图. 参数可以参考下面的描述->matplotlib: class matplotlib.co

  • Python爬取股票信息,并可视化数据的示例

    前言 截止2019年年底我国股票投资者数量为15975.24万户, 如此多的股民热衷于炒股,首先抛开炒股技术不说, 那么多股票数据是不是非常难找, 找到之后是不是看着密密麻麻的数据是不是头都大了? 今天带大家爬取雪球平台的股票数据, 并且实现数据可视化 先看下效果图 基本环境配置 python 3.6 pycharm requests csv time 目标地址 https://xueqiu.com/hq 爬虫代码 请求网页 import requests url = 'https://xueq

  • 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.

  • 详解python实现可视化的MD5、sha256哈希加密小工具

    本文主要介绍了详解python实现可视化的MD5.sha256哈希加密小工具,分享给大家,具体如下: 效果图: 刚启动的状态 输入文本.触发加密按钮后支持复制 超过十条不全量显示 代码 import hashlib import tkinter as tk #窗口控制 windowss=tk.Tk() windowss.title('Python_md5')#窗口title,并非第一行 windowss.geometry('820x550') windowss.resizable(width=T

  • Python数据可视化实现漏斗图过程图解

    项目实现知识点: Pandas库及pyecharts库 Pandas:数据分析和处理工具. pd.read_csv():读取csv文件. pyecharts:绘图库,提供30多种图标,超过400个以上的地图文件,支持原生百度地图,为地理数据可视化提供支持. pyecharts.charts:提供了基本的图表,例如条形图.直方图等. Python数据可视化:漏斗图的制作 项目实现过程: 1.导入模块 2.打开文件 3.读取数据 4.整理数据 5.创建漏斗图 6.添加组件 7.显示漏斗并设置名称 8

  • 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

  • 地图可视化神器kepler.gl python接口的使用方法

    1 简介 kepler.gl作为开源地理空间数据可视化神器,也一直处于活跃的迭代开发状态下.而在前不久,kepler.gl正式发布了其2.4.0版本,下面我们就来对其重要的新特性进行介绍: 2 kepler.gl 2.4.0重要新特性 2.1 增量时间窗口 在这次更新中,为时间序列数据的可视化新增了增量时间窗口功能,在上一个版本2.3.2中,当我们的数据集带有时间类型字段时,在添加对应的Filters之后,显示出的时间窗口是这个样子的: 而在2.4.0版本中,时间窗口如图所示: 在如下图一样从默

  • Python 里最强的地图绘制神器

    今天给大家介绍一个非常 NB 的Python 库,专门用来绘制地图的,它叫 Folium . 1. Folium简介 Folium是一个基于leaflet.js的Python地图库,其中,Leaflet是一个非常轻的前端地图可视化库.即可以使用Python语言调用Leaflet的地图可视化能力.它不单单可以在地图上展示数据的分布图,还可以使用Vincent/Vega在地图上加以标记.Folium可以让你用Python强大生态系统来处理数据,然后用Leaflet地图来展示. Folium中有许多来

  • 基于python分享一款地理数据可视化神器keplergl

    目录 1.简介 2.例子 3.添加数据 4.定制图表 5.获取配置 6.导出图表 7.总结 1.简介 keplergl是由Uber开源的一款地理数据可视化工具,通过keplergl我们可以在Jupyter notebook中使用, 可视化效果如下图所示: 安装: 官方文档:https://docs.kepler.gl/docs/keplergl-jupyter 通过pip安装keplergl: pip install keplergl   如果你使用MAC通过PIP安装而且notebook版本在

  • Python实现地图可视化案例详解

    目录 ​前言 一.pyecharts Map Geo Bmap 二.folium 结 语 ​前言 Python的地图可视化库很多,Matplotlib库虽然作图很强大,但只能做静态地图.而我今天要讲的是交互式地图库,分别为pyecharts.folium,掌握这两个库,基本可以解决你的地图可视化需求. 一.pyecharts 首先,必须说说强大的pyecharts库,简单易用又酷炫,几乎可以制作任何图表.pyecharts有v0.5和v1两个版本,两者不兼容,最新的v1版本开始支持链式调用,采用

  • Python绘制地理图表可视化神器pyecharts

    目录 地图 地图模板系列 中国地图 省份数据地图(重庆地图) 中国城市地图数据地图(分段型) 世界地图 中国地图带城市(详细) 中国连续数据地图 复杂地图观赏 地图 这期文章我们一起来看看地图是如何绘制的,如何在地图里面添加数据进行多维度的展示,下面我们一起来感受一下地图的魅力吧! “地图就是依据一定的数学法则,使用制图语言,通过制图综合,在一定的载体上,表达地球(或其他天体)上各种事物的空间分布.联系及时间中的发展变化状态的图形. 地图的特征包括:由于特殊的数学法则而产生的可量测性:由于使用符

  • Python可视化神器pyecharts之绘制地理图表练习

    目录 炫酷地图 3D炫酷地图模板系列 重庆市3D地图展示 中国3D地图 中国3D数据地图(适合做数据可视化) 全国行政区地图(带城市名字) 地球展示 炫酷地图 前期我们介绍了很多的地图模板,不管是全球的还是中国的,其实我感觉都十分的炫酷,哈哈哈,可是还有更加神奇的,更加炫酷的地图模板,下面让我们一起一饱眼福吧! 3D炫酷地图模板系列 重庆市3D地图展示 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map3D

  • Python可视化神器pyecharts绘制地理图表

    目录 地理图表 地理图表之热力图系列模板 人口流动趋势图(中国) 中国城市分段热力图 重庆省份微塑料分布热力图 中国城市连续热力图 中国城市热力动态图 中国城市散点热力图 地理图表 什么是地理图表?地理图表有什么作用?地理图表主要应用在那些领域? 其实这些问题看看下面的实例图形就已不攻自破了,地理图表一看首先就是地图,然后在地理图表里面展示数据,比如说热力图,趋势流动图,人口密集分布图,反正地理坐标相关的就可以运用在这个里面,其次图形支持全球地图,全球国家,中国,中国的所有的省份的地图,反正应有

  • 详解Python可视化神器Yellowbrick使用

    机器学习中非常重要的一环就是数据的可视化分析,从源数据的可视化到结果数据的可视化都离不开可视化工具的使用,sklearn+matplotlib的组合在日常的工作中已经满足了绝对大多数的需求,今天主要介绍的是一个基于sklearn和matplotlib模块进行扩展的可视化工具Yellowbrick. Yellowbrick的官方文档在这里.Yellowbrick是由一套被称为"Visualizers"组成的可视化诊断工具组成的套餐,其由Scikit-Learn API延伸而来,对模型选择

随机推荐