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Ouvrez un fichier .osm.pbf avec fiona en python


Je voudrais ouvrir un .osm.pbf en utilisant fiona en Python. Je ne trouve pas beaucoup de documentation à ce sujet. Comment puis-je faire cela?

Je l'ai fait avec ogr2ogr.


Fiona est de par sa conception limitée au modèle d'enregistrement conventionnel des données, c'est-à-dire que tous les enregistrements (caractéristiques) ont les mêmes champs qui leur sont associés. Cela signifie que Fiona lit les fichiers de formes, mais ne lit pas les formats plus flexibles tels que le format OSM PBF.

Vous pouvez vérifier quels pilotes sont pris en charge dans Fiona avec :

importer la liste de fiona (fiona.drivers)

Vous avez alors deux options : utiliser les pilotes OGR Python pour lire les données, ou utiliserogr2ogrpour convertir les données dans un format lisible par Fiona. Je pense que la deuxième option est votre meilleur choix car je trouve Fiona beaucoup plus facile à utiliser.


Ajouter un fond de carte aux tracés plot

Cet exemple montre comment ajouter un fond de carte d'arrière-plan aux tracés créés avec la méthode geopandas .plot(). Cela utilise le package contextuel pour récupérer des tuiles de carte Web à partir de plusieurs sources (OpenStreetMap, Stamen). Consultez également le guide d'introduction de contextily pour d'éventuelles nouvelles fonctionnalités non couvertes ici.

Utilisons les données des limites de l'arrondissement de New York qui sont disponibles dans les jeux de données Geopandas. Le tracé donne le résultat suivant :


15 bibliothèques Python pour SIG et cartographie

Les bibliothèques Python sont l'extension ultime du SIG car elles vous permettent d'augmenter ses fonctionnalités de base.

En utilisant les bibliothèques Python, vous pouvez sortir du moule qu'est le SIG et plonger dans une science des données sérieuse.

Il existe plus de 200 bibliothèques standard en Python. Mais il existe également des milliers de bibliothèques tierces. Donc, c'est sans fin jusqu'où vous pouvez le prendre.

Aujourd'hui, tout tourne autour des bibliothèques Python dans les SIG. Plus précisément, quels sont les packages Python les plus populaires que les professionnels du SIG utilisent aujourd'hui ? Commençons.

Premièrement, pourquoi même utiliser les bibliothèques Python pour les SIG ?

Avez-vous déjà remarqué à quel point il manque au SIG cette capacité dont vous avez besoin ? Comme aucun logiciel SIG ne peut tout faire, les bibliothèques Python peuvent ajouter les fonctionnalités supplémentaires dont vous avez besoin.

En termes simples, une bibliothèque Python est un code que quelqu'un d'autre a écrit pour nous faciliter la vie. Les développeurs ont écrit des bibliothèques ouvertes pour l'apprentissage automatique, les rapports, les graphiques et presque tout en Python.

Si vous voulez cette fonctionnalité supplémentaire, vous pouvez tirer parti de ces bibliothèques en les important dans votre script Python. À partir de là, vous pouvez appeler des fonctions qui ne font pas partie nativement de votre logiciel SIG de base.

CONSEIL DE PRO : Utilisez pip pour installer et gérer vos packages en Python

Bibliothèques Python pour SIG

Si vous comptez constituer une équipe d'étoiles pour les bibliothèques SIG Python, ce serait tout. Ils vous aident tous à aller au-delà de la gestion, de l'analyse et de la visualisation typiques des données spatiales. C'est la vraie définition d'un système d'information géographique.

1 . Arcpy

Si vous utilisez Esri ArcGIS, vous connaissez probablement la bibliothèque ArcPy. ArcPy est destiné aux opérations de géotraitement. Mais ce n'est pas seulement pour l'analyse spatiale, c'est aussi pour la conversion de données, la gestion et la production de cartes avec Esri ArcGIS.

2 . Géopandas

Geopandas, c'est comme si les pandas rencontraient les SIG. Mais au lieu d'une simple analyse tabulaire, la bibliothèque geopandas ajoute un composant géographique. Pour les opérations de superposition, Geopandas utilise Fiona et Shapely, qui sont leurs propres bibliothèques Python.

3 . GDAL/OGR

La bibliothèque GDAL/OGR est utilisée pour la traduction entre les formats et les extensions SIG. QGIS, ArcGIS, ERDAS, ENVI et GRASS GIS et presque tous les logiciels SIG l'utilisent pour la traduction d'une manière ou d'une autre. À l'heure actuelle, GDAL/OGR prend en charge 97 pilotes vectoriels et 162 pilotes raster.

4 . RSGISLib

La bibliothèque RSGISLib est un ensemble d'outils de télédétection pour le traitement et l'analyse de trames. Pour n'en nommer que quelques-uns, il classe, filtre et effectue des statistiques sur les images. Mon préféré est le module pour la segmentation et la classification à base d'objets (GEOBIA).

5 . PyProj

L'objectif principal de la bibliothèque PyProj est de savoir comment elle fonctionne avec les systèmes de référencement spatial. Il peut projeter et transformer des coordonnées avec une gamme de systèmes de référence géographiques. PyProj peut également effectuer des calculs géodésiques et des distances pour toute donnée donnée.

Bibliothèques Python pour la science des données

La science des données extrait des informations à partir des données. Il prend des données et essaie de les comprendre, par exemple en les traçant graphiquement ou en utilisant l'apprentissage automatique. Cette liste de bibliothèques Python peut faire exactement cela pour vous.

6 . NumPy

Numerical Python (bibliothèque NumPy) prend votre table attributaire et la place dans un tableau structuré. Une fois qu'il est dans un tableau structuré, c'est beaucoup plus rapide pour tout calcul scientifique. L'une des meilleures choses à ce sujet est la façon dont vous pouvez travailler avec d'autres bibliothèques Python comme SciPy pour des opérations statistiques lourdes.

7 . Pandas

La bibliothèque Pandas est extrêmement populaire pour la gestion des données. Ce n'est pas seulement pour les statisticiens. Mais c'est aussi incroyablement utile dans les SIG. Les performances de calcul sont essentielles pour les pandas. Le succès de Pandas réside dans sa trame de données. Les trames de données sont optimisées pour fonctionner avec le Big Data. Ils sont optimisés à un point tel que c'est quelque chose que Microsoft Excel ne serait même pas capable de gérer.

8 . Matplotlib

Lorsque vous travaillez avec des milliers de points de données, la meilleure chose à faire est parfois de tout tracer. Entrez matplotlib. Les statisticiens utilisent la bibliothèque matplotlib pour l'affichage visuel. Matplotlib fait tout. Il trace des graphiques, des tableaux et des cartes. Même avec les mégadonnées, il est décent de calculer des chiffres.

9 . Scikit

Dernièrement, l'apprentissage automatique a fait le buzz. Et pour cause. Scikit est une bibliothèque Python qui permet l'apprentissage automatique. Il est intégré à NumPy, SciPy et Matplotlib. Donc, si vous souhaitez faire de l'exploration de données, de la classification ou de la prédiction ML, la bibliothèque Scikit est un choix décent.

Dix . Re (expressions régulières)

Les expressions régulières (Re) sont l'outil de filtrage ultime. Lorsqu'il y a une chaîne spécifique que vous souhaitez rechercher dans une table, c'est votre bibliothèque de référence. Mais vous pouvez aller un peu plus loin, comme détecter, extraire et remplacer par la correspondance de motifs.

11 . Laboratoire de rapports

ReportLab est l'une des bibliothèques les plus satisfaisantes de cette liste. Je dis cela parce que le SIG manque souvent de capacités de reporting suffisantes. Surtout, si vous souhaitez créer un modèle de rapport, c'est une option fabuleuse. Je ne sais pas pourquoi la bibliothèque ReportLab tombe un peu hors du radar parce qu'elle ne devrait pas.

12 . dépliant ipyle

Si vous souhaitez créer des cartes interactives, ipyleaflet est une fusion du cahier Jupyter et de Leaflet. Vous pouvez contrôler un assortiment de personnalisations telles que le chargement de fonds de carte, de geojson et de widgets. Il offre également un large éventail de types de cartes parmi lesquels choisir, notamment le choroplèthe, les données de vitesse et les vues côte à côte.

13 . Folium

Tout comme ipyleaflet, Folium vous permet d'exploiter la brochure pour créer des cartes Web interactives. Il vous donne le pouvoir de manipuler vos données en Python, puis vous pouvez les visualiser avec la principale bibliothèque JavaScript open source.

14 . Carte géographique

Geemap est davantage destiné à la science et à l'analyse de données à l'aide de Google Earth Engine (GEE). Bien que n'importe qui puisse utiliser cette bibliothèque Python, les scientifiques et les chercheurs l'utilisent spécifiquement pour explorer le catalogue de plusieurs pétaoctets d'images satellite dans GEE pour leurs applications et utilisations spécifiques avec les données de télédétection.

15 . LiDAR

Simplement nommé LiDAR Python Package, le but est de traiter et de visualiser les données de détection et de télémétrie par la lumière (LiDAR). Par exemple, il comprend des outils pour lisser, filtrer et extraire les propriétés topologiques des données des modèles numériques d'élévation (MNE). Bien que je ne voie pas d'intégration avec les fichiers LAS bruts, cela sert à l'analyse du terrain et de l'hydrologie.

CONSEIL DE PRO : Si vous avez besoin d'une liste rapide et sale de fonctions pour les bibliothèques Python, consultez les Cheat Sheets de DataCamp.

L'équipe d'étoiles des bibliothèques Python

Ce sont les bibliothèques Python que nous pensions être les plus remarquables pour les SIG et la science des données.

Maintenant, il est temps de l'activer pour vous.

Si vous pouviez constituer une équipe all-star de bibliothèques Python, qui mettriez-vous dans votre équipe ?


Contenu

Pour communiquer des informations de manière claire et efficace, la visualisation des données utilise des graphiques statistiques, des tracés, des graphiques d'information et d'autres outils. Les données numériques peuvent être codées à l'aide de points, de lignes ou de barres, pour communiquer visuellement un message quantitatif. [6] Une visualisation efficace aide les utilisateurs à analyser et à raisonner sur les données et les preuves. Il rend les données complexes plus accessibles, compréhensibles et utilisables. Les utilisateurs peuvent avoir des tâches analytiques particulières, telles que faire des comparaisons ou comprendre la causalité, et le principe de conception du graphique (c'est-à-dire montrer des comparaisons ou montrer la causalité) suit la tâche. Les tableaux sont généralement utilisés lorsque les utilisateurs recherchent une mesure spécifique, tandis que des graphiques de différents types sont utilisés pour montrer des modèles ou des relations dans les données pour une ou plusieurs variables.

La visualisation des données fait référence aux techniques utilisées pour communiquer des données ou des informations en les codant sous forme d'objets visuels (par exemple, des points, des lignes ou des barres) contenus dans des graphiques. L'objectif est de communiquer les informations de manière claire et efficace aux utilisateurs. C'est l'une des étapes de l'analyse des données ou de la science des données. Selon Vitaly Friedman (2008), « l'objectif principal de la visualisation des données est de communiquer des informations clairement et efficacement par des moyens graphiques. Cela ne signifie pas que la visualisation des données doit avoir l'air ennuyeuse pour être fonctionnelle ou extrêmement sophistiquée pour être belle. Pour transmettre des idées efficacement, la forme esthétique et la fonctionnalité doivent aller de pair, fournissant un aperçu d'un ensemble de données plutôt clairsemé et complexe en communiquant ses aspects clés d'une manière plus intuitive. Pourtant, les concepteurs ne parviennent souvent pas à atteindre un équilibre entre la forme et la fonction, créant de magnifiques visualisations de données qui ne remplissent pas leur objectif principal - communiquer des informations". [7]

En effet, Fernanda Viegas et Martin M. Wattenberg ont suggéré qu'une visualisation idéale devrait non seulement communiquer clairement, mais aussi stimuler l'engagement et l'attention du spectateur. [8]

La visualisation des données est étroitement liée aux graphiques d'information, à la visualisation d'informations, à la visualisation scientifique, à l'analyse exploratoire des données et aux graphiques statistiques. Au cours du nouveau millénaire, la visualisation de données est devenue un domaine actif de recherche, d'enseignement et de développement. Selon Post et al. (2002), il a uni la visualisation scientifique et informationnelle. [9]

Dans l'environnement commercial, la visualisation des données est souvent appelée tableaux de bord. Les infographies sont une autre forme très courante de visualisation de données.

Caractéristiques des affichages graphiques efficaces Modifier

Le professeur Edward Tufte a expliqué que les utilisateurs d'écrans d'information exécutent des tâches analytiques comme faire des comparaisons. Le principe de conception du graphique d'information doit soutenir la tâche d'analyse. [11] Comme le montrent William Cleveland et Robert McGill, différents éléments graphiques y parviennent plus ou moins efficacement. Par exemple, les graphiques à points et les graphiques à barres surpassent les graphiques à secteurs. [12]

Dans son livre de 1983 L'affichage visuel des informations quantitatives, Edward Tufte définit les « affichages graphiques » et les principes d'un affichage graphique efficace dans le passage suivant : « L'excellence en graphiques statistiques consiste en des idées complexes communiquées avec clarté, précision et efficacité. Les affichages graphiques doivent :

  • afficher les données
  • inciter le spectateur à réfléchir sur le fond plutôt que sur la méthodologie, la conception graphique, la technologie de production graphique ou autre chose
  • éviter de déformer ce que les données ont à dire
  • présenter plusieurs nombres dans un petit espace
  • rendre les grands ensembles de données cohérents
  • encourager l'œil à comparer différentes données
  • révéler les données à plusieurs niveaux de détail, d'une vue d'ensemble à la structure fine
  • servir un objectif raisonnablement clair : description, exploration, tabulation ou décoration
  • être étroitement intégré aux descriptions statistiques et verbales d'un ensemble de données.

Graphique faire apparaître Les données. En effet, les graphiques peuvent être plus précis et révélateurs que les calculs statistiques conventionnels." [13]

Par exemple, le diagramme de Minard montre les pertes subies par l'armée de Napoléon dans la période 1812-1813. Six variables sont tracées : la taille de l'armée, son emplacement sur une surface à deux dimensions (x et y), le temps, la direction du mouvement et la température. La largeur de la ligne illustre une comparaison (taille de l'armée à des moments précis), tandis que l'axe des températures suggère une cause du changement de taille de l'armée. Cet affichage multivarié sur une surface bidimensionnelle raconte une histoire qui peut être saisie immédiatement tout en identifiant les données sources pour renforcer la crédibilité. Tufte a écrit en 1983 que : "C'est peut-être le meilleur graphique statistique jamais dessiné." [13]

Ne pas appliquer ces principes peut entraîner des graphiques trompeurs, déformer le message ou soutenir une conclusion erronée. Selon Tufte, chartjunk fait référence à la décoration intérieure étrangère du graphique qui ne met pas en valeur le message ou les effets tridimensionnels ou de perspective gratuits. Séparer inutilement la clé explicative de l'image elle-même, obligeant l'œil à aller et venir de l'image à la clé, est une forme de « débris administratifs ». Le rapport « données à l'encre » doit être maximisé, en effaçant l'encre sans données lorsque cela est possible. [13]

Le Congressional Budget Office a résumé plusieurs meilleures pratiques pour les affichages graphiques dans une présentation de juin 2014. Ceux-ci comprenaient : a) Connaître votre public b) Concevoir des graphiques qui peuvent être autonomes en dehors du contexte du rapport et c) Concevoir des graphiques qui communiquent les messages clés du rapport. [14]

Messages quantitatifs Modifier

L'auteur Stephen Few a décrit huit types de messages quantitatifs que les utilisateurs peuvent tenter de comprendre ou de communiquer à partir d'un ensemble de données et des graphiques associés utilisés pour aider à communiquer le message :

  1. Séries chronologiques : Une seule variable est saisie sur une période de temps, comme le taux de chômage sur une période de 10 ans. Un graphique linéaire peut être utilisé pour illustrer la tendance.
  2. Classement : les subdivisions catégorielles sont classées par ordre croissant ou décroissant, comme un classement des performances de vente (le mesure) par des vendeurs (le Catégorie, avec chaque vendeur un subdivision catégorielle) au cours d'une même période. Un graphique à barres peut être utilisé pour montrer la comparaison entre les vendeurs.
  3. Partie-tout : les subdivisions catégorielles sont mesurées en tant que rapport à l'ensemble (c'est-à-dire un pourcentage sur 100 %). Un camembert ou un graphique à barres peut montrer la comparaison de ratios, tels que la part de marché représentée par les concurrents sur un marché.
  4. Écart : les subdivisions catégorielles sont comparées à une référence, telle qu'une comparaison des dépenses réelles par rapport aux dépenses budgétaires pour plusieurs départements d'une entreprise pour une période donnée. Un graphique à barres peut montrer une comparaison entre le montant réel et le montant de référence.
  5. Distribution de fréquence : affiche le nombre d'observations d'une variable particulière pour un intervalle donné, comme le nombre d'années pendant lesquelles le rendement boursier se situe entre des intervalles tels que 0-10 %, 11-20 %, etc. Un histogramme, un type du graphique à barres, peut être utilisé pour cette analyse. Une boîte à moustaches permet de visualiser des statistiques clés sur la distribution, telles que la médiane, les quartiles, les valeurs aberrantes, etc.
  6. Corrélation : Comparaison entre les observations représentées par deux variables (X,Y) pour déterminer si elles ont tendance à se déplacer dans la même direction ou dans des directions opposées. Par exemple, tracer le chômage (X) et l'inflation (Y) pour un échantillon de mois. Un nuage de points est généralement utilisé pour ce message.
  7. Comparaison nominale : comparaison des subdivisions catégorielles sans ordre particulier, comme le volume des ventes par code de produit. Un graphique à barres peut être utilisé pour cette comparaison. ou géospatiale : comparaison d'une variable sur une carte ou une mise en page, telle que le taux de chômage par état ou le nombre de personnes sur les différents étages d'un bâtiment. Un cartogramme est un graphique typique utilisé. [6][15]

Les analystes examinant un ensemble de données peuvent déterminer si certains ou tous les messages et types de graphiques ci-dessus sont applicables à leur tâche et à leur public. Le processus d'essais et d'erreurs pour identifier les relations et les messages significatifs dans les données fait partie de l'analyse exploratoire des données.

Perception visuelle et visualisation des données Modifier

Un humain peut facilement distinguer les différences de longueur de ligne, de forme, d'orientation, de distances et de couleur (teinte) sans effort de traitement important. Par exemple, cela peut nécessiter beaucoup de temps et d'efforts ("traitement attentif") pour identifier le nombre de fois où le chiffre "5" apparaît dans une série de nombres, mais si ce chiffre est différent en taille, en orientation ou en couleur, les instances du chiffre peut être noté rapidement grâce à un traitement pré-attentif. [16]

Des graphismes attrayants tirent parti du traitement et des attributs préattentifs et de la force relative de ces attributs. Par exemple, étant donné que les humains peuvent plus facilement traiter les différences de longueur de ligne que de surface, il peut être plus efficace d'utiliser un graphique à barres (qui tire parti de la longueur de ligne pour montrer la comparaison) plutôt que des camemberts (qui utilisent la surface pour montrer la comparaison ). [16]

Perception/cognition humaine et visualisation des données Modifier

Presque toutes les visualisations de données sont créées pour la consommation humaine. La connaissance de la perception et de la cognition humaines est nécessaire lors de la conception de visualisations intuitives. [17] La ​​cognition fait référence aux processus chez les êtres humains tels que la perception, l'attention, l'apprentissage, la mémoire, la pensée, la formation de concepts, la lecture et la résolution de problèmes. [18] Le traitement visuel humain est efficace pour détecter les changements et faire des comparaisons entre les quantités, les tailles, les formes et les variations de luminosité. Lorsque les propriétés des données symboliques sont mappées aux propriétés visuelles, les humains peuvent parcourir efficacement de grandes quantités de données. On estime que 2/3 des neurones du cerveau peuvent être impliqués dans le traitement visuel. Une visualisation appropriée fournit une approche différente pour montrer les connexions potentielles, les relations, etc. qui ne sont pas aussi évidentes dans les données quantitatives non visualisées. La visualisation peut devenir un moyen d'exploration des données.

Des études ont montré que les individus utilisaient en moyenne 19% moins de ressources cognitives et 4,5% plus aptes à se souvenir des détails lorsqu'ils comparaient la visualisation de données avec du texte. [19]

Il n'y a pas d'« historique » complet de la visualisation des données. Il n'y a pas de récits qui couvrent l'ensemble du développement de la pensée visuelle et de la représentation visuelle des données, et qui rassemble les contributions de disciplines disparates. [20] Michael Friendly et Daniel J Denis de l'Université York sont engagés dans un projet qui tente de fournir une histoire complète de la visualisation. Contrairement à la croyance générale, la visualisation des données n'est pas un développement moderne. Depuis la préhistoire, des données stellaires, ou des informations telles que la localisation des étoiles ont été visualisées sur les parois des grottes (comme celles trouvées dans la grotte de Lascaux dans le sud de la France) depuis l'ère pléistocène. [21] Les artefacts physiques tels que les jetons d'argile mésopotamienne (5500 av. J.-C.), les quipus incas (2600 av. J.-C.) et les tableaux en bâtons des îles Marshall (n.d.) peuvent également être considérés comme visualisant des informations quantitatives. [22] [23]

La première visualisation de données documentée peut être retracée jusqu'à 1160 av. avec Turin Papyrus Map qui illustre avec précision la répartition des ressources géologiques et fournit des informations sur l'extraction de ces ressources. [24] De telles cartes peuvent être classées dans la cartographie thématique, qui est un type de visualisation de données qui présente et communique des données et des informations spécifiques à travers une illustration géographique conçue pour montrer un thème particulier lié à une zone géographique spécifique. Les premières formes documentées de visualisation de données étaient diverses cartes thématiques de différentes cultures et des idéogrammes et hiéroglyphes qui fournissaient et permettaient l'interprétation des informations illustrées. Par exemple, les tablettes linéaires B de Mycènes ont fourni une visualisation des informations concernant les métiers de la fin de l'âge du bronze en Méditerranée. L'idée de coordonnées a été utilisée par les géomètres égyptiens antiques pour tracer les villes, les positions terrestres et célestes ont été localisées par quelque chose qui s'apparente à la latitude et à la longitude au moins vers 200 avant JC, et la projection cartographique d'une terre sphérique en latitude et longitude par Claudius Ptolémée [ c.85–c. 165] à Alexandrie serviront d'étalons de référence jusqu'au XIVe siècle. [24]

L'invention du papier et du parchemin a permis le développement ultérieur des visualisations à travers l'histoire. La figure montre un graphique du 10ème ou peut-être du 11ème siècle qui est destiné à être une illustration du mouvement planétaire, utilisé dans une annexe d'un manuel dans les écoles monastiques. [25] Le graphique était censé représenter un tracé des inclinaisons des orbites planétaires en fonction du temps. A cet effet, la zone du zodiaque était représentée sur un plan avec une ligne horizontale divisée en trente parties comme l'axe des temps ou longitudinal. L'axe vertical désigne la largeur du zodiaque. L'échelle horizontale semble avoir été choisie pour chaque planète individuellement car les périodes ne sont pas conciliables. Le texte d'accompagnement se réfère uniquement aux amplitudes. Les courbes ne sont apparemment pas liées dans le temps.

Au XVIe siècle, les techniques et les instruments d'observation et de mesure précises des grandeurs physiques et de la position géographique et céleste étaient bien développés (par exemple, un « quarant mural » construit par Tycho Brahe [1546-1601], couvrant un mur entier en son observatoire). Le développement de la triangulation et d'autres méthodes pour déterminer avec précision les emplacements cartographiques a été particulièrement important. [20] Très tôt, la mesure du temps a conduit les chercheurs à développer une manière innovante de visualiser les données (e.g. Lorenz Codomann en 1596, Johannes Temporarius en 1596 [26] ).

Le philosophe et mathématicien français René Descartes et Pierre de Fermat ont développé une géométrie analytique et un système de coordonnées à deux dimensions qui ont fortement influencé les méthodes pratiques d'affichage et de calcul des valeurs. Les travaux de Fermat et Blaise Pascal sur les statistiques et la théorie des probabilités ont jeté les bases de ce que nous conceptualisons maintenant comme des données. [20] Selon l'Interaction Design Foundation, ces développements ont permis et aidé William Playfair, qui a vu le potentiel de la communication graphique de données quantitatives, à générer et à développer des méthodes graphiques de statistiques. [17]

Dans la seconde moitié du 20e siècle, Jacques Bertin a utilisé des graphiques quantitatifs pour représenter l'information « intuitivement, clairement, précisément et efficacement ». [17]

John Tukey et Edward Tufte ont repoussé les limites de la visualisation des données Tukey avec sa nouvelle approche statistique de l'analyse exploratoire des données et Tufte avec son livre "The Visual Display of Quantitative Information" ont ouvert la voie à l'affinement des techniques de visualisation des données pour bien plus que des statisticiens. Avec la progression de la technologie est venue la progression de la visualisation des données, commençant par des visualisations dessinées à la main et évoluant vers des applications plus techniques, y compris des conceptions interactives menant à la visualisation logicielle. [27]

Des programmes tels que SAS, SOFA, R, Minitab, Cornerstone et bien d'autres permettent la visualisation de données dans le domaine des statistiques. D'autres applications de visualisation de données, plus ciblées et uniques aux individus, les langages de programmation tels que D3, Python et JavaScript contribuent à rendre possible la visualisation de données quantitatives. Les écoles privées ont également développé des programmes pour répondre à la demande d'apprentissage de la visualisation des données et des bibliothèques de programmation associées, y compris des programmes gratuits comme The Data Incubator ou des programmes payants comme General Assembly. [28]

Depuis le symposium "Data to Discovery" en 2013, ArtCenter College of Design, Caltech et JPL à Pasadena ont organisé un programme annuel sur la visualisation interactive des données. [29] Le programme pose la question suivante : comment la visualisation interactive des données peut-elle aider les scientifiques et les ingénieurs à explorer leurs données plus efficacement ? Comment l'informatique, la conception et la pensée conceptuelle peuvent-elles aider à maximiser les résultats de la recherche ? Quelles méthodologies sont les plus efficaces pour tirer parti des connaissances de ces domaines ? En encodant des informations relationnelles avec des caractéristiques visuelles et interactives appropriées pour aider à interroger et, finalement, à obtenir un nouvel aperçu des données, le programme développe de nouvelles approches interdisciplinaires pour des problèmes scientifiques complexes, combinant la pensée conceptuelle et les dernières méthodes informatiques, conception centrée sur l'utilisateur, conception d'interaction et graphiques 3D.

La visualisation des données implique une terminologie spécifique, dont certaines sont dérivées de statistiques. Par exemple, l'auteur Stephen Few définit deux types de données, qui sont utilisées en combinaison pour prendre en charge une analyse ou une visualisation significative :

  • Catégorique : Représente des groupes d'objets avec une caractéristique particulière. Les variables catégorielles peuvent être nominales ou ordinales. Les variables nominales, par exemple le sexe, n'ont aucun ordre entre elles et sont donc nominales. Les variables ordinales sont des catégories avec un ordre, pour un échantillon enregistrant le groupe d'âge auquel appartient une personne. [30]
  • Quantitative : Représente des mesures, telles que la taille d'une personne ou la température d'un environnement. Les variables quantitatives peuvent être continues ou discrètes. Les variables continues capturent l'idée que les mesures peuvent toujours être effectuées avec plus de précision. Alors que les variables discrètes n'ont qu'un nombre fini de possibilités, comme le décompte de certains résultats ou un âge mesuré en années entières. [30]

La distinction entre les variables quantitatives et catégorielles est importante car les deux types nécessitent des méthodes de visualisation différentes.

Les tableaux et les graphiques sont deux principaux types d'affichage d'informations.

  • UNE tableau contient des données quantitatives organisées en lignes et colonnes avec des étiquettes catégorielles. Il est principalement utilisé pour rechercher des valeurs spécifiques. Dans l'exemple ci-dessus, le tableau peut avoir des étiquettes de colonne catégorielles représentant le nom (un variable qualitative) et l'âge (un variable quantitative), chaque ligne de données représentant une personne (le unité expérimentale ou alors subdivision de catégorie).
  • UNE graphique est principalement utilisé pour montrer les relations entre les données et représente les valeurs codées comme objets visuels (par exemple, des lignes, des barres ou des points). Les valeurs numériques sont affichées dans une zone délimitée par un ou plusieurs haches. Ces axes fournissent Balance (quantitatif et catégoriel) utilisé pour étiqueter et attribuer des valeurs aux objets visuels. De nombreux graphiques sont également appelés graphiques. [31]

Eppler et Lengler ont développé le « Tableau périodique des méthodes de visualisation », un graphique interactif affichant diverses méthodes de visualisation des données. Il comprend six types de méthodes de visualisation de données : données, informations, concept, stratégie, métaphore et composé. [32]

  • longueur/nombre
  • Catégorie
  • Couleur
  • Présente des données catégorielles avec des barres rectangulaires avec des hauteurs ou des longueurs proportionnelles aux valeurs qu'elles représentent. Les barres peuvent être tracées verticalement ou horizontalement.
  • Un graphique à barres montre les comparaisons entre les catégories discrètes. Un axe du graphique montre les catégories spécifiques comparées et l'autre axe représente une valeur mesurée.
  • Certains graphiques à barres présentent des barres regroupées en groupes de plusieurs, montrant les valeurs de plusieurs variables mesurées. Ces groupes groupés peuvent être différenciés à l'aide de la couleur.
  • Par exemple, comparaison de valeurs, telles que les performances de vente de plusieurs personnes ou entreprises au cours d'une même période.

Graphique à barres à largeur variable ("variwide")

  • catégorie (taille/nombre/étendue dans la première dimension)
  • taille/nombre/étendue dans la deuxième dimension
  • taille/nombre/étendue en tant que zone de barre
  • Couleur
  • Comprend la plupart des fonctionnalités du graphique à barres de base, ci-dessus
  • La zone de la barre de largeur non uniforme transmet explicitement des informations sur une troisième quantité qui est implicitement liée aux première et deuxième quantités à partir des axes horizontaux et verticaux
  • limites de bac
  • nombre/longueur
  • Couleur
  • Une représentation approximative de la distribution des données numériques. Divisez toute la plage de valeurs en une série d'intervalles, puis comptez le nombre de valeurs comprises dans chaque intervalle, c'est ce qu'on appelle le binning. Les classes sont généralement spécifiées comme des intervalles consécutifs et non chevauchants d'une variable. Les bacs (intervalles) doivent être adjacents et sont souvent (mais pas obligatoirement) de taille égale.
  • Par exemple, déterminer la fréquence des rendements annuels en pourcentage du marché boursier dans des plages particulières (classes) telles que 0-10 %, 11-20 %, etc. La hauteur de la barre représente le nombre d'observations (années) avec un pourcentage de rendement dans le plage représentée par le bac respectif.
  • position x
  • y position
  • symbole/glyphe
  • Couleur
  • Taille
  • Utilise des coordonnées cartésiennes pour afficher les valeurs de généralement deux variables pour un ensemble de données.
  • Les points peuvent être codés par couleur, forme et/ou taille pour afficher des variables supplémentaires.
  • Chaque point du tracé est associé à un terme x et y qui détermine son emplacement sur le plan cartésien.
  • Les nuages ​​de points sont souvent utilisés pour mettre en évidence la corrélation entre les variables (x et y).
  • poste x
  • position y
  • position z
  • Couleur
  • symbole
  • Taille
  • Semblable au nuage de points en 2 dimensions ci-dessus, le nuage de points en 3 dimensions visualise la relation entre généralement 3 variables d'un ensemble de données.
  • Encore une fois, le point peut être codé via la couleur, la forme et/ou la taille pour afficher des variables supplémentaires
  • taille des nœuds
  • couleur des nœuds
  • épaisseur des liens
  • couleur des cravates
  • Trouver des clusters dans le réseau (par exemple, regrouper des amis Facebook dans différents clusters).
  • Découverte de ponts (courtiers d'informations ou correcteurs de frontières) entre les clusters du réseau
  • Déterminer les nœuds les plus influents du réseau (par exemple, une entreprise souhaite cibler un petit groupe de personnes sur Twitter pour une campagne marketing).
  • Trouver des acteurs aberrants qui n'appartiennent à aucun cluster ou se trouvent à la périphérie d'un réseau.
  • Couleur
  • Représente une variable catégorielle qui est divisée en tranches pour illustrer la proportion numérique. Dans un camembert, la longueur de l'arc de chaque tranche (et par conséquent son angle au centre et sa surface) est proportionnelle à la quantité qu'elle représente.
  • Par exemple, comme le montre le graphique de droite, la proportion de locuteurs natifs anglais dans le monde
  • position x
  • y position
  • symbole/glyphe
  • Couleur
  • Taille
  • Représente les informations sous la forme d'une série de points de données appelés « marqueurs » reliés par des segments de ligne droite.
  • Similaire à un nuage de points, sauf que les points de mesure sont ordonnés (généralement par leur valeur sur l'axe des x) et reliés par des segments de ligne droite.
  • Souvent utilisé pour visualiser une tendance des données sur des intervalles de temps - une série chronologique - ainsi la ligne est souvent tracée chronologiquement.
  • largeur
  • Couleur
  • temps (débit)
  • Type de graphique à aires empilées qui se déplace autour d'un axe central, ce qui donne une forme fluide.
  • Contrairement à un graphique à aires empilées traditionnel dans lequel les couches sont empilées au-dessus d'un axe, dans un graphe de flux, les couches sont positionnées de manière à minimiser leur « ondulation ».
  • Les Streamgraphs affichent des données avec uniquement des valeurs positives et ne peuvent pas représenter à la fois des valeurs négatives et positives.
  • Par exemple, le visuel de droite montre la musique écoutée par un utilisateur au début de l'année 2012
  • Taille
  • Couleur
  • Est une méthode pour afficher des données hiérarchiques à l'aide de figures imbriquées, généralement des rectangles.
  • Par exemple l'espace disque par emplacement/type de fichier
  • Couleur
  • temps (débit)
  • Type de graphique à barres qui illustre un calendrier de projet
  • Les diagrammes de Gantt modernes montrent également les relations de dépendance entre les activités et l'état actuel du planning.
  • Par exemple utilisé dans la planification de projet
  • Couleur
  • variable catégorielle
  • Représente l'ampleur d'un phénomène sous forme de couleur en deux dimensions.
  • Il existe deux catégories de cartes thermiques :
    • cluster heat map: where magnitudes are laid out into a matrix of fixed cell size whose rows and columns are categorical data. For example, the graph to the right.
    • spatial heat map: where no matrix of fixed cell size for example a heat-map. For example, a heat map showing population densities displayed on a geographical map
    • x position
    • Couleur
    • Uses a series of colored stripes chronologically ordered to visually portray long-term temperature trends.
    • Portrays a single variable—prototypically temperature over time to portray global warming
    • Deliberately minimalist—with no technical indicia—to communicate intuitively with non-scientists [33]
    • Can be "stacked" to represent plural series (example)
    • radial distance (dependent variable)
    • rotating angle (cycling through months)
    • color (passing years)
    • Portrays a single dependent variable—prototypically temperature over time to portray global warming
    • Dependent variable is progressively plotted along a continuous "spiral" determined as a function of (a) constantly rotating angle (twelve months per revolution) and (b) evolving color (color changes over passing years) [34]
    • x axis
    • y axis
    • A method for graphically depicting groups of numerical data through their quartiles.
    • Box plots may also have lines extending from the boxes (whiskers) indicating variability outside the upper and lower quartiles. may be plotted as individual points.
    • The two boxes graphed on top of each other represent the middle 50% of the data,, with the line separating the two boxes identifying the median data value and the top and bottom edges of the boxes represent the 75th and 25th percentile data points respectively.
    • Box plots are non-parametric: they display variation in samples of a statistical population without making any assumptions of the underlying statistical distribution, thus are useful for getting an initial understanding of a data set. For example, comparing the distribution of ages between a group of people (e.g. male and females).
      or process
    • Represents a workflow, process or a step-by-step approach to solving a task.
    • The flowchart shows the steps as boxes of various kinds, and their order by connecting the boxes with arrows.
    • For example, outlying the actions to undertake if a lamp is not working, as shown in the diagram to the right.
    • attributes
    • value assigned to attributes
    • Displays multivariatedata in the form of a two-dimensional chart of three or more quantitative variables represented on axes starting from the same point.
    • The relative position and angle of the axes is typically uninformative, but various heuristics, such as algorithms that plot data as the maximal total area, can be applied to sort the variables (axes) into relative positions that reveal distinct correlations, trade-offs, and a multitude of other comparative measures.
    • For example, comparing attributes/skills (e.g. communication, analytical, IT skills) learnt across different a university degrees (e.g. mathematics, economics, psychology)
    • all possible logical relations between a finite collection of different sets.
    • Shows all possible logical relations between a finite collection of different sets.
    • These diagrams depict elements as points in the plane, and sets as regions inside closed curves.
    • A Venn diagram consists of multiple overlapping closed curves, usually circles, each representing a set.
    • The points inside a curve labelled S represent elements of the set S, while points outside the boundary represent elements not in the set S. This lends itself to intuitive visualizations for example, the set of all elements that are members of both sets S et T, denoted ST and read "the intersection of S et T", is represented visually by the area of overlap of the regions S et T. In Venn diagrams, the curves are overlapped in every possible way, showing all possible relations between the sets.

    Interactive data visualization enables direct actions on a graphical plot to change elements and link between multiple plots. [35]

    Interactive data visualization has been a pursuit of statisticians since the late 1960s. Examples of the developments can be found on the American Statistical Association video lending library. [36]

    Common interactions include:

    • Brushing: works by using the mouse to control a paintbrush, directly changing the color or glyph of elements of a plot. The paintbrush is sometimes a pointer and sometimes works by drawing an outline of sorts around points the outline is sometimes irregularly shaped, like a lasso. Brushing is most commonly used when multiple plots are visible and some linking mechanism exists between the plots. There are several different conceptual models for brushing and a number of common linking mechanisms. Brushing scatterplots can be a transient operation in which points in the active plot only retain their new characteristics. At the same time, they are enclosed or intersected by the brush, or it can be a persistent operation, so that points retain their new appearance after the brush has been moved away. Transient brushing is usually chosen for linked brushing, as we have just described.
    • Painting: Persistent brushing is useful when we want to group the points into clusters and then proceed to use other operations, such as the tour, to compare the groups. It is becoming common terminology to call the persistent operation painting,
    • Identification: which could also be called labeling or label brushing, is another plot manipulation that can be linked. Bringing the cursor near a point or edge in a scatterplot, or a bar in a barchart, causes a label to appear that identifies the plot element. It is widely available in many interactive graphics, and is sometimes called mouseover.
    • Scaling: maps the data onto the window, and changes in the area of the. mapping function help us learn different things from the same plot. Scaling is commonly used to zoom in on crowded regions of a scatterplot, and it can also be used to change the aspect ratio of a plot, to reveal different features of the data.
    • Linking: connects elements selected in one plot with elements in another plot. The simplest kind of linking, one-to-one, where both plots show different projections of the same data, and a point in one plot corresponds to exactly one point in the other. When using area plots, brushing any part of an area has the same effect as brushing it all and is equivalent to selecting all cases in the corresponding category. Even when some plot elements represent more than one case, the underlying linking rule still links one case in one plot to the same case in other plots. Linking can also be by categorical variable, such as by a subject id, so that all data values corresponding to that subject are highlighted, in all the visible plots.

    There are different approaches on the scope of data visualization. One common focus is on information presentation, such as Friedman (2008). Friendly (2008) presumes two main parts of data visualization: statistical graphics, and thematic cartography. [37] In this line the "Data Visualization: Modern Approaches" (2007) article gives an overview of seven subjects of data visualization: [38]

      & resources
    • Displaying connections
    • Displaying data
    • Displaying news
    • Displaying websites
    • Tools and services

    All these subjects are closely related to graphic design and information representation.

    On the other hand, from a computer science perspective, Frits H. Post in 2002 categorized the field into sub-fields: [9] [39]

    Within The Harvard Business Review, Scott Berinato developed a framework to approach data visualisation. [40] To start thinking visually, users must consider two questions 1) What you have and 2) what you’re doing. The first step is identifying what data you want visualised. It is data-driven like profit over the past ten years or a conceptual idea like how a specific organisation is structured. Once this question is answered one can then focus on whether they are trying to communicate information (declarative visualisation) or trying to figure something out (exploratory visualisation). Scott Berinato combines these questions to give four types of visual communication that each have their own goals. [40]

    These four types of visual communication are as follows

    • idea illustration (conceptual & declarative). [40]
      • Used to teach, explain and/or simply concepts. For example, organisation charts and decision trees.
      • Used to discover, innovate and solve problems. For example, a whiteboard after a brainstorming session.
      • Used to spot trends and make sense of data. This type of visual is more common with large and complex data where the dataset is somewhat unknown and the task is open-ended.
      • The most common and simple type of visualisation used for affirming and setting context. For example, a line graph of GDP over time.

      Data presentation architecture (DPA) is a skill-set that seeks to identify, locate, manipulate, format and present data in such a way as to optimally communicate meaning and proper knowledge.

      Historically, the term data presentation architecture is attributed to Kelly Lautt: [a] "Data Presentation Architecture (DPA) is a rarely applied skill set critical for the success and value of Business Intelligence. Data presentation architecture weds the science of numbers, data and statistics in discovering valuable information from data and making it usable, relevant and actionable with the arts of data visualization, communications, organizational psychology and change management in order to provide business intelligence solutions with the data scope, delivery timing, format and visualizations that will most effectively support and drive operational, tactical and strategic behaviour toward understood business (or organizational) goals. DPA is neither an IT nor a business skill set but exists as a separate field of expertise. Often confused with data visualization, data presentation architecture is a much broader skill set that includes determining what data on what schedule and in what exact format is to be presented, not just the best way to present data that has already been chosen. Data visualization skills are one element of DPA."

      Objectives Edit

      DPA has two main objectives:

      • To use data to provide knowledge in the most efficient manner possible (minimize noise, complexity, and unnecessary data or detail given each audience's needs and roles)
      • To use data to provide knowledge in the most effective manner possible (provide relevant, timely and complete data to each audience member in a clear and understandable manner that conveys important meaning, is actionable and can affect understanding, behavior and decisions)

      Scope Edit

      With the above objectives in mind, the actual work of data presentation architecture consists of:


      Traceback (most recent call last): File "C:UsersmeAppDataRoamingBlender FoundationBlender2.81scriptsaddonsBlenderGIS-masteroperatorsio_export_shp.py", line 162, in execute if v.lstrip("-+").isdigit(): AttributeError: 'IDPropertyGroup' object has no attribute 'lstrip'

      Basemaps - NaN cast error

      The error that goes with this

      Originally posted by @MikeDabrowski in https://github.com/domlysz/BlenderGIS/issues/186#issuecomment-565720570

      Adding Mac OSX & Linux support in documentation

      I saw your great Wiki and the installation for gdal python bindings inside blender ont this page : https://github.com/domlysz/BlenderGIS/wiki/How-to-install-GDAL It's very helpfull but there is windows only installation. I don't use Windows. According to you, I would want to add other plateform to your wiki.

      Mac Osx Tested on Yosemite 10.10 and Blender 2.74 1) Install Xcode and Macports from this link : https://www.macports.org/install.php

      2) Install gdal and gdal python bindings Open a terminal from spotlight or from Applications => Utilities => Terminal Then type with administratives rights :

      sudo port install gdal py34-gdal

      3) Copy osgeo folder from python bindings to blender

      cp -rf /opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.4/lib/python3.4/site-packages/osgeo /where_you_put_blender_on_your_mac/Blender/blender.app/Contents/Resources/2.74/scripts/modules/

      Replace where_you_put_blender_on_your_mac with the path where you run or install Blender

      Test it in Blender Python console like windows installation.

      I think there is a mistake in the wiki with this : Finally, to get GDAL working in Blender, just copy osgeo folder in Python tree folder of Blender (C:Program FilesBlender FoundationBlender2.70pythonlibsite-packages). If I put the osgeo folder in the same path like you recommand (python/lib/site-packages), I'm not able to launch gdal from blender. When I put osgeo in blender's module folder, It works !

      Sorry for my poor english, I'm french .

      No imageIO module

      No imaging library available. ImageIO module was not correctly installed. Please reinstall it or try to install Python GDAL or Pillow module

      this is my problem,when i start BlenderGIS reinstall it 3 times thank you

      Gaps between DEM's when trying to achieve tiled terrain project

      I'm working to take assets imported using BlenderGIS and then work on them with Armory, so I can interact with the terrain and fly through it. Due to the size of some of the rasters 20000+ pixels I am hitting WebGL limitations within Armory exports.

      To resolve this, I attempted to cut my Heightmap up in QGIS and load individual tiles with BlenderGIS, but I got the following gaps between DEM's which were impossible to join:

      I spotted this had been mentioned before in following posts: https://github.com/domlysz/BlenderGIS/issues/24 https://github.com/domlysz/BlenderGIS/issues/98

      So I switched between pxLoc='CENTER' et Loc='CORNER' dans operators/io_import_georaster.py but neither made a difference.

      So I took your advice in one of the posts and just imported the whole heightmap and looked for another route to tile. Having found this script I was able to slice up the mesh into 16 tiles (seperate objects):

      And started importing sat images that I had already split into tiles within QGIS, this appeared to look nice and worked well:

      However when I zoomed into the edges I had a similar gap issue:

      I feel like I'm getting closer but would appreciate a little help trying to reduce the gap issues.

      The entire sat image in this test is 10000 x 10000 and each tile is 2500 x 2500.

      I'm using the following python extract the square HM from the source asc:

      And the following to generate tiled sat images:

      I'm running Blender 2.8 with your latest BlenderGIS build. Projection on the project is QGS 84 / UTM zone58S

      .blend file for reference: https://1drv.ms/u/s!AjCedBZJ5Eh4i3-eifFqf19IZefa

      A couple of the Sat tiles: https://1drv.ms/u/s!AjCedBZJ5Eh4jADXJQmz8O3lyLja

      Entire square .asc heightmap: https://1drv.ms/u/s!AjCedBZJ5Eh4jADXJQmz8O3lyLja

      Place the Georef Cam higher

      Sometimes I get black holes when I render the image:

      This happens when there is a single peak that is higher than surrounding terrain. Is it possible to have the camera higher by default, so it's above all parts of the DEM?

      Get SRTM TimeoutError: [WinError 10060]

      I got this error loading the SRTM file, i try another locations but is the same error.

      TimeoutError: [WinError 10060]An error occurred during the connection attempt since the connected party did not respond properly after a period of time, or an error occurred in the established connection since the connected host could not respond.


      Voir la vidéo: Münir Nurettin Selçuk - Kalamış (Octobre 2021).