地図の可視化神器kepler.gl pythonインターフェースの使い方

1概要
kepler.glはオープンソース地理空間データ可視化神器としても活躍している反復開発状態にあります。この前、kepler.glは正式にその2.4.0バージョンを発表しました。その重要な新特性を紹介します。

2 kepler.gl 2.4.0重要な新特性
2.1増分時間ウィンドウ
今回の更新では、時系列データの可視化のために時間ウィンドウ機能を追加しました。前のバージョンの2.3.2で、私達のデータセットに時間タイプフィールドがある場合、対応するFiltersを追加した後、表示される時間ウィンドウはこのようになります。

2.4.0バージョンでは、時間ウィンドウは図のように示されています。

下図のようにデフォルトのMoving Time WindowモードからIncrement al Time Windowモードに切り替えた後、増分時間ウィンドウモードを使用することができ、画面中のデータは起点からオーバーレイし続けます。

2.2 Pythonインターフェースの追加_プレス.html方法
このアップデートは、生のkepler.glだけでなく、Python向けのインターフェースkeplerglに対しても追加されました。プレス.html方法は、kepler.glとflashkなどを結合させて、foliumの中の_のように更に方面になります。プレス.html方法は同じです
flashを結合する

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)

dashについて知っているなら、Pythonを埋め込んだインタラクティブkepler.glのアプリケーションを素早く開発することは、次のような簡単な例と同じである。

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  Kepler.gl："),
    dcc.Dropdown(
      id='demo-dropdown',
      options=[
        {'label': '  ', 'value': '  '}
      ],
      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 == '  ':
    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()

以上は地図の可視化の神器kepler.gl pythonインターフェースの使用方法の詳細です。python地図の可視化に関する神器kepler.glに関する資料は他の関連記事に注目してください。