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[人工智能]大规模空间地理数据实时展示-pydeck

首发地址:pydeck助数百万数据点高效可视化渲染

  • 早期关注pythonic生物人的小伙伴,可能看过大规模地理空间数据集的可视化探索工具kepler.gl的介绍:11个空间地理数据可视化利器,但是kepler.gl只是deck.gl的一个阉割版封装,功能受限。
  • 本文介绍deck.gl的Python版本pydeck,基于deck.gl和知名的Mapbox GL;
  • pydeck支持GPU并行加速,可实现数百万数据点实时高效渲染,在交通流量、大规模空间轨迹分析、供需预测等领域优势明显。
  • 某一时刻,世界空中交通情况

近距离展示月球表面的LROC WAC Mosaic

?

?

pydeck安装

pip安装

pip install pydeck

为Jupyter Notebook配置pydeck插件

jupyter nbextension install --sys-prefix --symlink --overwrite --py pydeck
jupyter nbextension enable --sys-prefix --py pydeck


快速使用

案例1,icon_layer使用 (德国啤酒花园的位置)

在OpenStreetMap上列出德国啤酒花园的位置,截至2020 年初。

import pydeck as pdk
import pandas as pd

# pydeck数据集准备
DATA_URL = "https://raw.githubusercontent.com/ajduberstein/geo_datasets/master/biergartens.json"
ICON_URL = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/c/c4/Projet_bi%C3%A8re_logo_v2.png"

icon_data = {
    "url": ICON_URL,
    "width": 242,
    "height": 242,
    "anchorY": 242,
}

data = pd.read_json(DATA_URL)
data["icon_data"] = None
for i in data.index:
    data["icon_data"][i] = icon_data

view_state = pdk.data_utils.compute_view(data[["lon", "lat"]], 0.1)


# pydeck可视化
icon_layer = pdk.Layer(
    type="IconLayer",
    data=data,
    get_icon="icon_data",
    get_size=4,
    size_scale=15,
    get_position=["lon", "lat"],
    pickable=True,
)

r = pdk.Deck(layers=[icon_layer],
             initial_view_state=view_state,
             tooltip={"text": "{tags}"})
# r.to_html("icon_layer.html") #可保存为html格式
r  # 直接Jupyter Notebook中渲染

案例2、hexagon_layer使用 (1979年以来,英国起发生人身伤害交通事故图)

import pydeck as pdk

# deck.gl中获取数据
UK_ACCIDENTS_DATA = 'https://raw.githubusercontent.com/visgl/deck.gl-data/master/examples/3d-heatmap/heatmap-data.csv'

# 自定义一个HexagonLayer
layer = pdk.Layer('HexagonLayer',
                  UK_ACCIDENTS_DATA,
                  get_position=['lng', 'lat'],
                  auto_highlight=True,
                  elevation_scale=50,
                  pickable=True,
                  elevation_range=[0, 3000],
                  extruded=True,
                  coverage=1)

# 设置viewport位置
view_state = pdk.ViewState(longitude=-1.415,
                           latitude=52.2323,
                           zoom=6,
                           min_zoom=5,
                           max_zoom=15,
                           pitch=40.5,
                           bearing=-27.36)

# 渲染
r = pdk.Deck(layers=[layer], initial_view_state=view_state)
r

也支持Arc、Grid、Contour、Polygon 等其他常见几何图形。

Arc

Grid

Contour

Paths

?等等,进一步学习,

?

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加:2022-04-27 11:19:34  更:2022-04-27 11:19:42 
 
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