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本文示例代碼、數據已上傳至我的
Github
倉庫https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
1 簡介
Kepler.gl
相信很多人都聽說過,作為Uber
幾年前開源的交互式地理信息可視化工具,kepler.gl
依託WebGL
強大的圖形渲染能力,可以在瀏覽器端以多種形式輕鬆展示大規模數據集。
圖1
更令人興奮地是Kepler.gl
在去年推出了基於Python
的接口庫keplergl
,結合jupyter notebook/jupyter lab
的相關拓展插件,使得我們可以通過編寫Python
程序配合Kepler.gl
更靈活地製作各種可視化作品。
圖2
而隨着近期keplergl
的更新,更多的新特性得以同步到其Python
生態中,本文就將針對其中的路徑動畫的製作方法進行介紹。
2 基於keplergl的路徑動畫
我們要製作的路徑動畫圖主要用於表現特定路徑上流的運動,譬如圖3的例子來自Kepler.gl
官方示例:
圖3
而在官方的說明中描述了要繪製路徑動畫需要輸入的數據格式:
圖4
這是一個典型的GeoJSON
格式LineString
要素,特別的是其"coordinates"
鍵對應的值不同於常規的[經度, 緯度]
格式,而是代表着[經度, 緯度, 高度, 時間戳]
,其中高度非必要,可以設置為0,而時間戳則聲明了軌跡動畫在該時間點會到達的該點位置,即線要素上連續的點位置+時間戳定義了軌跡動畫的運動模式,下面我們分步驟來實現。
2.1 構造數據與初始化html
這裏我們以重慶市渝中區的OSM路網為演示示例數據,首先我們需要利用json
模塊來讀取本地重慶市渝中區_osm路網_道路.geojson
數據:
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from keplergl import KeplerGl
import json
import time
with open('geometry/重慶市渝中區_osm路網_道路.geojson') as g:
raw_roads = json.load(g)
隨便打印出其中包含的某個線要素:
圖5
可以看到,這時線要素內部包含的點還是[經度, 緯度]
的格式,接下來我們為其虛構上時間戳信息,為了保證整個路網可視化的協調一致,將所有線要素的時間跨度固定在一個小時之內,保證每段路上從頭到尾的軌跡動畫都保持一致:
start_time = time.mktime(time.strptime('2020-05-29 20:00:00', "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
for i in range(raw_roads['features'].__len__()):
for j in range(raw_roads['features'][i]['geometry']['coordinates'].__len__()):
shift_time = int((j / raw_roads['features'][i]['geometry']['coordinates'].__len__())*3600) # 更新當前對應的時間戳
raw_roads['features'][i]['geometry']['coordinates'][j] \
.extend([0, # 高度設置為0
int(start_time) + shift_time])
接着再打印其中一個線要素:
圖6
可以發現每個點元素都追加上高度0以及對應的時間戳(注意這裏的時間戳必須為整數否則之後輸入keplergl
會報錯),接下來的過程就非常簡單,首先確保你已經安裝了keplergl
以及對應插件,譬如我所使用的jupyter lab
,在確保nodejs
被安裝的前提下,使用jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager keplergl-jupyter
安裝拓展插件(jupyter notebook可參考https://github.com/keplergl/kepler.gl/tree/master/bindings/kepler.gl-jupyter#installation),以及使用pip install keplergl
來安裝keplergl
庫,一切準備就緒直接運行如下代碼:
from keplergl import KeplerGl
# 生成KeplerGl對象s
map1 = KeplerGl(height=400,
data={'flow': raw_roads}) # data以圖層名為鍵,對應的矢量數據為值
map1
map1.save_to_html(file_name='渝中區.html') # 導出到本地可編輯html文件
圖7
這一步的目的是初始化已嵌入目標數據的html文件,接下來你就可以關閉jupyter lab
,在工作目錄下找到已經導出的html文件直接打開,接下來的工作將在瀏覽器里進行。
2.2 交互式創作
接下來的過程則不涉及任何代碼,我們將以點擊按鈕的方式改變我們可視化作品的外觀,由於整個過程細節較多,因此將整個過程錄製為視頻:
Kepler.gl
中的交互式參數調整非常簡單,只要你隨便試一試就可以掌握其用法,不必拘泥於我上面的參數設置,發揮自己的創意,調出更美觀的軌跡動畫結果。
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