kepler.gl作为开源地理空间数据可视化神器,也一直处于活跃的迭代开发状态下。而在前不久,kepler.gl正式发布了其2.4.0版本,下面我们就来对其重要的新特性进行介绍:
2 kepler.gl 2.4.0重要新特性2.1 增量时间窗口
在这次更新中,为时间序列数据的可视化新增了增量时间窗口功能,在上一个版本2.3.2中,当我们的数据集带有时间类型字段时,在添加对应的Filters之后,显示出的时间窗口是这个样子的:
而在2.4.0版本中,时间窗口如图所示:
在如下图一样从默认的Moving Time Window模式切换到Incremental Time Window模式之后,就可以使用增量时间窗口模式,画面中的数据会从起点开始持续叠加:
2.2 Python接口新增_repr_html_()方法而这个更新不仅针对原生的kepler.gl,还针对其面向Python的接口keplergl新增_repr_html_()方法,使得将kepler.gl与flask等进行结合更加方面,就像folium中的_repr_html_()方法一样:
结合flask
from flask import Flask from keplergl import KeplerGl app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): map_1 = KeplerGl() return map_1._repr_html_() if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
而如果你对dash有所了解,那么纯Python快速开发出一个嵌入kepler.gl的交互式web应用将会变得非常容易,就像下面这个简单的例子一样:
import dash from keplergl import KeplerGl import dash_html_components as html import dash_core_components as dcc from dash.dependencies import Input, Output import requests app = dash.Dash(__name__) app.layout = html.Div( [ html.H1("Dash结合Kepler.gl:"), dcc.Dropdown( id='demo-dropdown', options=[ {'label': '重庆', 'value': '重庆'} ], style={'width': '300px'} ), html.Iframe(id='iframe', style={'height': '800px', 'width': '1900px'}) ] ) @app.callback( Output('iframe', 'srcDoc'), [Input('demo-dropdown', 'value')] ) def switch_area(selected_area): if selected_area == '重庆': map_1 = KeplerGl(data={ selected_area: requests.get('https://geo.datav.aliyun.com/areas_v2/bound/500000_full.json').json() }, config={ "mapState": { "bearing": 0, "dragRotate": False, "latitude": 29.751819, "longitude": 107.441431, "pitch": 0, "zoom": 6, "isSplit": False } }) return map_1._repr_html_().decode() else: map_1 = KeplerGl(data={ selected_area: requests.get('https://geo.datav.aliyun.com/areas_v2/bound/100000_full.json').json() }, config={ "mapState": { "bearing": 0, "dragRotate": False, "latitude": 29.751819, "longitude": 107.441431, "pitch": 0, "zoom": 3, "isSplit": False } }) return map_1._repr_html_().decode() if __name__ == '__main__': app.run_server()
以上就是地图可视化神器kepler.gl python接口的使用方法的详细内容,更多关于python 地图可视化神器kepler.gl的资料请关注考高分网其它相关文章!
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