Jupyter Notebook地理数据可视化
时间: 2025-01-14 15:02:49 浏览: 58
### 实现地理数据可视化
在 Jupyter Notebook 中实现地理数据可视化的流程涉及多个方面,包括但不限于加载地图、自定义配置可视化效果、保存最终的地图文件等。
#### 加载并展示基础地图
为了在 Jupyter Notebook 中进行地理数据可视化,通常会先引入支持此类功能的库。例如,`folium` 或者 `ipyleaflet` 是两个常用的 Python 库,它们能够轻松地嵌入 OpenStreetMap 到笔记本环境中[^1]。
```python
import folium
m = folium.Map(location=[45.5236, -122.6750], zoom_start=13)
m
```
这段代码展示了如何通过指定经纬度坐标来初始化一张中心位于波特兰市的地图,并设置初始缩放级别为 13。
#### 添加和处理地理数据
一旦有了基本的地图框架,就可以进一步向其中加入实际的数据集。这可能涉及到读取 CSV 文件或其他格式的空间数据源,并将其转换成适合绘制的形式。对于矢量数据而言,可以直接利用 GeoJSON 格式的几何对象来进行操作;而对于栅格图像,则可以通过特定的方法叠加到现有地图之上。
```python
import geopandas as gpd
gdf = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
for _, row in gdf.iterrows():
folium.GeoJson(row['geometry']).add_to(m)
m
```
上述例子说明了怎样从内置数据集中获取国家边界信息,并逐个添加至 Folium 地图实例中去。
#### 配置个性化视图
除了简单的数据显示外,在 Jupyter Notebook 内还可以对这些图形元素做更多个性化的调整。比如改变颜色方案、增加标记点或是应用不同的样式模板等等。此外,也允许用户根据需求动态更新图表中的某些参数,从而达到更好的交互体验目的。
```python
from branca.colormap import linear
colormap = linear.YlOrRd_09.scale(
gdf['pop_est'].min(),
gdf['pop_est'].max()
).to_step(n=8)
def style_function(feature):
return {
'fillColor': colormap(feature["properties"]["pop_est"]),
'color' : 'black',
'weight' : 1,
'dashArray' : '5, 5'
}
folium.GeoJson(
data=gdf,
name='geojson',
style_function=style_function
).add_to(m)
colormap.add_to(m)
m
```
这里实现了基于人口数量的颜色渐变填充效果,并附带一个对应的色彩条以便于理解数值范围。
#### 导出成果物
完成所有的设计之后,如果希望分享这份工作给他人查看,可以选择将整个地图导出成为 HTML 文件形式。这样即使脱离原生运行环境也能正常浏览完整的视觉呈现结果[^4]。
```python
m.save("my_customized_map.html")
```
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