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利用python實現可視化大屏

 更新時間:2022年03月03日 09:03:14   作者:Python學習與數據挖掘  
這篇文章主要介紹了利用python實現可視化大屏,文章圍繞主題展開對如何利用python實現可視化大屏,需要的小伙伴可以參考一下,希望對你的學習和工作有所幫助

下文要實現的可視化大屏內容:需要在地圖上將我司船舶的軌跡展示出來。聽起來很簡單,一開始我也是這樣想的。通過一些BI工具應該可以輕松實現,比如這樣的:

仔細觀察可以看到,這種軌跡是兩點之前的弧線,適合用來展示航空的航線或者起點終點方向類型軌跡,而加載了插件后發(fā)現,其功能是無法支持船舶軌跡的數據的,所以該插件被pass掉了。

百度已經無法找到合適的資源了,于是我又轉向了微信公眾號搜索,我發(fā)現了folium這個地圖可視化的庫。它的可視化地圖讓人著迷,也支持不同的瓦片(高德,谷歌,也有內置的)風格供你選擇,可以在地圖上描繪點,圈,直線,熱力圖等風格的圖片,但是如何將軌跡在地圖上描繪出來,不論是如何搜索技術文章,也無論是看官方文檔,能實現軌跡的只能通過點來描繪,當點足夠密集,就相當于軌跡了,類似于中國臺風網這種圖的樣式,

如下圖:

但現實情況是,我們船舶的軌跡是沒有如此頻繁的軌跡數據的,那么folium包也沒有辦法實現我的需求。終于,功夫不負有心人,plotly 這個可視化的包被我找到了。

1、實踐之軌跡地圖

軌跡地圖使用plotly包,具體腳本如下,數據為自己模擬數據。

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的網站去申請一個賬號'
style = 'streets'
# 采用的風格為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:

2、最終制作出來的效果圖

就這樣,對大屏各個模板進行打磨,我們最終效果圖是這樣的。

3、大屏的由來

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