快捷導(dǎo)航

利用python實(shí)現(xiàn)可視化大屏

更新時(shí)間：2022年03月03日 09:03:14 作者：Python學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘

這篇文章主要介紹了利用python實(shí)現(xiàn)可視化大屏，文章圍繞主題展開(kāi)對(duì)如何利用python實(shí)現(xiàn)可視化大屏，需要的小伙伴可以參考一下，希望對(duì)你的學(xué)習(xí)和工作有所幫助

下文要實(shí)現(xiàn)的可視化大屏內(nèi)容：需要在地圖上將我司船舶的軌跡展示出來(lái)。聽(tīng)起來(lái)很簡(jiǎn)單，一開(kāi)始我也是這樣想的。通過(guò)一些BI工具應(yīng)該可以輕松實(shí)現(xiàn)，比如這樣的：

仔細(xì)觀察可以看到，這種軌跡是兩點(diǎn)之前的弧線，適合用來(lái)展示航空的航線或者起點(diǎn)終點(diǎn)方向類型軌跡，而加載了插件后發(fā)現(xiàn)，其功能是無(wú)法支持船舶軌跡的數(shù)據(jù)的，所以該插件被pass掉了。

百度已經(jīng)無(wú)法找到合適的資源了，于是我又轉(zhuǎn)向了微信公眾號(hào)搜索，我發(fā)現(xiàn)了folium這個(gè)地圖可視化的庫(kù)。它的可視化地圖讓人著迷，也支持不同的瓦片（高德，谷歌，也有內(nèi)置的）風(fēng)格供你選擇，可以在地圖上描繪點(diǎn)，圈，直線，熱力圖等風(fēng)格的圖片，但是如何將軌跡在地圖上描繪出來(lái)，不論是如何搜索技術(shù)文章，也無(wú)論是看官方文檔，能實(shí)現(xiàn)軌跡的只能通過(guò)點(diǎn)來(lái)描繪，當(dāng)點(diǎn)足夠密集，就相當(dāng)于軌跡了，類似于中國(guó)臺(tái)風(fēng)網(wǎng)這種圖的樣式，

如下圖：

但現(xiàn)實(shí)情況是，我們船舶的軌跡是沒(méi)有如此頻繁的軌跡數(shù)據(jù)的，那么folium包也沒(méi)有辦法實(shí)現(xiàn)我的需求。終于，功夫不負(fù)有心人，plotly 這個(gè)可視化的包被我找到了。

1、實(shí)踐之軌跡地圖

軌跡地圖使用plotly包，具體腳本如下，數(shù)據(jù)為自己模擬數(shù)據(jù)。

import ?os
import plotly.graph_objects as go
import plotly as py

url = r'D:\working_directory\task\文章\shipping_line.html'
mapbox_access_key = '需要你自己去mapbox的網(wǎng)站去申請(qǐng)一個(gè)賬號(hào)'
style = 'streets'
# 采用的風(fēng)格為streets類型

fig = go.Figure()
color_map = ['#7bd3f6', '#bcbd22', '#17becf','#d62728']
lat_li = []
lng_li = []
for item in [(122.180204,30.806457),(123.256865,29.762908),(123.366728,28.631261),(122.048368,26.350981),(120.048857,24.705378),(119.060087,22.835386),(119.543486,19.433918),(119.960966,16.276336),(116.159697,11.413759),(110.183134,5.067372),(105.173368,0.064226),(101.833525,1.909575),(101.833525,1.909575),(101.833525,1.909575),(88.122587,3.840643),(80.300322,5.154913),(76.433134,7.338996),(71.247587,13.900433),(63.425322,22.246862),(56.394072,25.857701)]:
? ? lng_li.append(item[0])
? ? lat_li.append(item[1])

fig.add_trace(go.Scattermapbox(
? ? name='vessel',
? ? mode='markers+lines',
? ? lon=lng_li,
? ? lat=lat_li,
? ? marker={'size': 2, 'color': color_map[3]},
? ? showlegend=False
))

fig.update_layout(
? ? margin={'l': 0, 't': 0, 'b': 0, 'r': 0}
? ? , mapbox={
? ? ? ? 'center': {'lon': 90, 'lat': 8},
? ? ? ? 'zoom': 1
? ? ? ? , 'style': style
? ? ? ? , 'accesstoken': mapbox_access_key}
)

if os.path.isfile(url):
? ? os.remove(url)
py.offline.plot(fig, filename=url, auto_open=False)
# 保存為html文件

效果圖如下：