Візуалізація геоданих — це потужний інструмент, який дозволяє нам зрозуміти складні закономірності та зв’язки між географічними та іншими даними. Це допомагає приймати зважені рішення та подавати дані більш доступним і привабливим способом. У цій статті ми розглянемо, як можна досягти візуалізації геоданих за допомогою Python, однієї з найбільш універсальних мов програмування, доступних сьогодні. Ми вивчимо різні бібліотеки, функції та методи, які використовуються для вирішення поширених проблем у цій галузі, гарантуючи, що у вас є міцна основа для розвитку.
Знайомство з візуалізацією геоданих у Python
Python пропонує кілька бібліотек, які спеціально розроблені для візуалізації геоданих. Деякі з найпопулярніших включають GeoPandas, Фоліум та Сюжетно. Кожна бібліотека виконує свою унікальну мету, надаючи функції, які можна використовувати для створення потужних та інтерактивних карт, діаграм і графіків, пов’язаних із геоданими. Як розробнику та експерту з Python важливо розуміти ці бібліотеки, їхні функції та обмеження, щоб створювати ефективні та зручні візуалізації геоданих.
- GeoPandas це бібліотека, побудована на основі Pandas, спеціально розроблена для обробки геопросторових даних. Він може читати та записувати різні формати даних, виконувати геопросторові операції та легко інтегруватися з іншими бібліотеками Python, такими як Matplotlib, для візуалізації даних.
- Фоліум це бібліотека, яка генерує інтерактивні карти за допомогою бібліотеки Leaflet JavaScript, підходить для інтерактивних хороплетних карт і теплових карт. Він забезпечує простий інтерфейс для створення карт із різними шарами (маркери, спливаючі вікна тощо), що робить його ідеальним вибором для неспеціалістів, які хочуть створювати складні карти.
- Сюжетно це потужна та універсальна бібліотека для створення інтерактивних і готових до публікації графіків, діаграм і карт. Plotly Express — це високорівневий інтерфейс для швидкого створення цих візуалізацій, тоді як більш складний API `graph_objects` дозволяє налаштовувати кожну деталь візуалізації.
Рішення проблеми: Візуалізація геоданих за допомогою Python
Давайте розглянемо загальний сценарій, у якому ми хочемо візуалізувати розподіл щільності населення в різних країнах. Ми будемо використовувати набір даних, що містить географічні кордони у форматі GeoJSON і щільність населення у форматі CSV. По-перше, нам потрібно прочитати, обробити та об’єднати ці дані. Потім ми створимо хороплетну карту, щоб візуалізувати щільності за допомогою відповідних колірних шкал.
1. Читання та обробка даних
Ми почнемо з читання даних, використовуючи GeoPandas для географічних даних і Pandas для щільності населення. Потім ми об’єднаємо ці два кадри даних на основі спільного ключа (наприклад, коду країни).
import geopandas as gpd
import pandas as pd
# Read the GeoJSON file
world_map = gpd.read_file("world_map.geojson")
# Read the CSV file with population densities
density_data = pd.read_csv("population_density.csv")
# Merge the dataframes based on the common key (country code)
merged_data = world_map.merge(density_data, on="country_code")
2. Створіть карту хороплета
Використовуючи GeoPandas і Matplotlib, ми можемо створити хороплетну карту для відображення щільності населення за допомогою кольорових шкал.
import matplotlib.pyplot as plt # Create a choropleth map using population density data fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 6)) merged_data.plot(column="population_density", cmap="Blues", linewidth=0.8, ax=ax) plt.show()
Покрокове пояснення коду Python
Тепер, коли у нас є наше рішення, давайте крок за кроком розглянемо код, щоб зрозуміти кожну частину. Почнемо з імпорту необхідних бібліотек:
import geopandas as gpd import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
Далі ми читаємо файл GeoJSON за допомогою GeoPandas і файл CSV за допомогою Pandas.
world_map = gpd.read_file("world_map.geojson")
density_data = pd.read_csv("population_density.csv")
Після цього ми об’єднуємо кадри даних за загальним ключем, у цьому випадку кодом країни.
merged_data = world_map.merge(density_data, on="country_code")
Нарешті, ми створюємо хороплетну карту за допомогою GeoPandas і Matplotlib, вказуючи стовпець для візуалізації (щільність населення) і колірну карту (Блюз).
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 6)) merged_data.plot(column="population_density", cmap="Blues", linewidth=0.8, ax=ax) plt.show()
На цьому наше дослідження візуалізації геоданих у Python завершується. Ми обговорювали різні бібліотеки, наприклад GeoPandas, Фоліум та Сюжетно, а також їхні функції для створення потужних інтерактивних візуалізацій геоданих. Маючи ці знання, ви тепер маєте бути краще підготовлені для вирішення складних завдань візуалізації геоданих і розробки більш ефективних рішень.
