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利用python实现可视化大屏

开发者 https://www.devze.com 2022-12-12 10:07 出处:网络 作者: Python学习与数据挖掘
目录1、实践之轨迹地图2、最终制作出来的效果图3、大屏的由来下文要实现的可视化大屏内容:需要在地图上将我司船舶的轨迹展示出来。听起http://www.cppcns.com来很简单,一开始我也是这样想的。通过一些BI工具应该可
目录
  • 1、实践之轨迹地图
  • 2、最终制作出来的效果图
  • 3、大屏的由来

下文要实现的可视化大屏内容:需要在地图上将我司船舶的轨迹展示出来。听起http://www.cppcns.com来很简单,一开始我也是这样想的。通过一些BI工具应该可以轻松实现,比如这样的:

利用python实现可视化大屏

仔细观察可以看到,这种轨迹是两点之前的弧线,适合用来展示航空的航线或者起点终点方向类型轨迹,而加载了插件后发现,其功能是无法支持船舶轨迹的数据的,所以该插件被pass掉了。

百度已经无法找到合适的资源了,于是我又转向了微信公众号搜索,我发现了folium这个地图可视化的库。它的可视化地图让人着迷,也支持不同的瓦片(高德,谷歌,也有内置的)风格供你选择,可以在地图上描绘点,圈,直线,热力图等风格的图片,但是如何将轨迹在地图上描绘出来,不论是如何搜索技术文章,也无论是看官方文档,能实现轨迹的只能通过点来描绘,当点足够密编程客栈集,就相当于轨迹了,类似于中国台风网这种图的样式,

如下图:

利用python实现可视化大屏

但现实情况是,我们船舶的轨迹是没有如此频繁的轨迹数据的,那么folium包也没有办法实现我的需求。终于,功夫不负有心人,plotly 这个可视化的包被我找到了。

1、实践之轨迹地图

轨迹地图使用plotly包,具体脚本如下,数据为自己模拟数据。

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的网站去申请一个账号'
style = 'streets'
# 采用的风格编程客栈为streets类型

fig = go.Figure()
c编程客栈olor_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': www.cppcns.com0, '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)
# 保存为html文件

效果图如下:

利用python实现可视化大屏

2、最终制作出来的效果图

就这样,对大屏各个模板进行打磨,我们最终效果图是这样的。

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3、大屏的由来

利用python实现可视化大屏

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