Python+可视化工具，如何才能做出优美的动态图表？-白红宇

Python+可视化工具，如何才能做出优美的动态图表？

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发布时间：2019-03-14

本文共 2081 字，大约阅读时间需要 6 分钟。

用Python和Kepler.gl制作动态地图可视化

在本文中，我们将共同探讨如何利用Python和开源工具Kepler.gl轻松创建动态地图图表。作为经验丰富的地理可视化开发者，我将分享从数据准备到地图绘制的完整流程，并介绍如何优化地图视觉效果。以下内容基于真实的项目实践，所有代码均为实际操作结果所验证。

数据准备

首先，我们需要准备包含采购时间、采购单位以及采购金额的数据集。以下步骤将引导您完成数据处理过程：

加载数据

使用 pandas 导入数据集 cc.xls：

df = pd.read_excel('cc.xls', index=False)df.head()

获取经纬度

利用 geocode API 批量获取采购单位的经纬度信息。以下函数示范了如何调用高德地图的 REST API：

def gaode(addr):    para = {        'key': '您的API秘钥',        'address': addr    }    url = 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?'    req = requests.get(url, para)    req = req.json()    if req['status'] == '1':        if len(req['geocodes']) > 0:            location = req['geocodes'][0]['location']            print(location)            return location    return ""

应用函数获取经纬度字段：

df['lat_lon'] = df['buyer'].apply(gaode)df.head()

分列经纬度

提取经纬度数据并存储为 CSV 文件：

df["lat"] = df["lat_lon"].str.split(',', expand=True)[1]df["lon"] = df["lat_lon"].str.split(',', expand=True)[0]df = df.drop('lat_lon', axis=1)df.to_csv('cc.csv', index=False)

数据可视化

Kepler.gl 是一个功能强大的开源地图可视化工具，支持多种数据格式（如 CSV、GeoJSON 等）。以下是如何在 Jupyter notebook 中使用该工具进行数据可视化的详细步骤：

安装依赖

确保已安装最新版本的 kepler-gl 工具。建议使用 conda 进行安装：

conda install kepler-gl

加载地图和数据

将 cc.csv 数据导入 Kepler.gl 中。数据支持多种图标设置，如以下示范：

from kepler.gl import repertoirerep = repertoire.get_geo_dataasset('cc.csv')('经纬度数据')

自定义地图样式

根据需要调整图标设置、地图样式和坐标系：

图标设置：
选择星号图标以突出分布热点区域：
```
rep.icon_color = 'blue'rep.icon_size = 40
```

地图样式：
可以设置地图背景样式，以增强视觉效果：
```
rep.map_style = 'main'
```

多地图层叠加

如果需要，可以添加其他数据层如城市轮廓或交通网络：

rep.add_layer(    layer_config={        'layer_type': 'city'})

渲染结果

使用 interactivemap 人工智能渲染工具优化地图展示效果：

rep = interactivemap.from_repertoire(rep)

在线可视化推荐网站

如果您更喜欢在线操作，我们推荐以下镜像网站进行数据交互：

http://map.guihuayun.com/

操作步骤如下：

上传数据

在 web 界面中提取 cc.csv 文件并添加到地图中。

设置参数

图标设置：调整图标颜色和大小

地图样式：选择适合主题的地图风格

轮廓数据：从 DATAV.GeoAtlas 网站导入城市轮廓文件

添加时间轴

为了展示数据动态变化，可选添加时间轴功能，并根据需要调整轴的位置和样式。

讨论与总结

通过以上步骤，您成功将实时数据转化为动态地图图表。感谢您的耐心阅读和实践！如有疑问或建议，请随时联系我们。

以下是一些有趣的扩展功能，您也可以尝试：

热力图显示
将区域热度可视化以直观突出分布中心。

3D地图展示
使用 Three.js 渲染为三维视角，呈现更深刻的地理信息。

Kepler.gl 提供的便捷性和强大性能，使得创建高质量地图成为可能。无论是制作商业地图还是学术研究，Kepler.gl 都是理想的选择。

想知道更多地图开发技巧不Artifact结束

转载地址：http://vlioz.baihongyu.com/

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