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利用python實現(xiàn)可視化大屏

更新時間：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實現(xiàn)可視化大屏，文章圍繞主題展開對如何利用python實現(xiàn)可視化大屏，需要的小伙伴可以參考一下，希望對你的學(xué)習(xí)和工作有所幫助

百度已經(jīng)無法找到合適的資源了，于是我又轉(zhuǎn)向了微信公眾號搜索，我發(fā)現(xiàn)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(nèi)置的）風(fēng)格供你選擇，可以在地圖上描繪點，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，不論是如何搜索技術(shù)文章，也無論是看官方文檔，能實現(xiàn)軌跡的只能通過點來描繪，當(dāng)點足夠密集，就相當(dāng)于軌跡了，類似于中國臺風(fēng)網(wǎng)這種圖的樣式，

如下圖：

但現(xiàn)實情況是，我們船舶的軌跡是沒有如此頻繁的軌跡數(shù)據(jù)的，那么folium包也沒有辦法實現(xiàn)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(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)站去申請一個賬號'
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：