Suite

Tuiles Mapserver - problème avec la projection


J'essaie de rendre les tuiles avec shp2img outil de la suite Mapserver et mes tuiles ne correspondent pas. Les tuiles sont numérotées comme dans openstreetmaps.org. Il s'agit d'une tentative de dessiner une tuile (niveau 1, x=1, y=0) qui a une étendue [xmin=0, ymin=0, xmax=180, ymax=90] :
http://img69.imageshack.us/img69/4112/z0x1y0.png">http://img834.imageshack.us/img834/5489/z0x1y0v2.png">
Quelques détails:
sortie ogrinfo :

Couche SRS WKT : GEOGCS["Inconnu", DATUM["MIF 0", SPHEROID["WGS_84_MAPINFO_Datum_0",6378137.01,298.257223563]], PRIMEM["Greenwich",0], UNIT["Degree",0.017453292519943295]]

Section de projection du fichier MAP :

PROJECTION "init=epsg:4326" FIN

Résolu, je viens de définir la projection dans le fichier MAP sur Mercator :

PROJECTION "proj=merc" "a=6378137" "b=6378137" "lat_ts=0.0" "lon_0=0.0" "x_0=0.0" "y_0=0" "k=1.0" "units=m" "[email protected] null" "no_defs" END # btw, y a-t-il un moyen de le déclarer plus court ? "init=epsg:900913" est inconnu de mon Mapserver.

et dans chaque objet de couche son propre système de coordonnées est déclaré :

PROJECTION "init=epsg:4326" FIN

Après cela, ma carte a commencé à utiliser des mètres comme unités et la projection est devenue Mercator, maintenant les tuiles sont bonnes.


Les noms de constantes et les noms de variables membres de classe sont sensibles à la casse en PHP.

Les constantes MapServer suivantes sont disponibles :

MS_TRUE, MS_FALSE, MS_ON, MS_OFF, MS_YES, MS_NO

MS_INCHES, MS_FEET, MS_MILES, MS_METERS, MS_KILOMETERS, MS_DD, MS_PIXELS, MS_NAUTICALMILES

MS_LAYER_POINT, MS_LAYER_LINE, MS_LAYER_POLYGON, MS_LAYER_RASTER, MS_LAYER_ANNOTATION (obsolète depuis la version 6.2), MS_LAYER_QUERY, MS_LAYER_CIRCLE, MS_LAYER_TILEINDEX, MS_LAYER_CHART

MS_ON, MS_OFF, MS_DEFAULT, MS_EMBED, MS_DELETE

permet d'utiliser des pixmaps alpha transparents avec des images de carte RVB MS_GD_ALPHA

MS_UL, MS_LR, MS_UR, MS_LL, MS_CR, MS_CL, MS_UC, MS_LC, ​​MS_CC, MS_XY, MS_AUTO, MS_AUTO2, MS_FOLLOW, MS_NONE

MS_TINY , MS_SMALL, MS_MEDIUM, MS_LARGE, MS_GIANT

MS_SHAPE_POINT, MS_SHAPE_LINE, MS_SHAPE_POLYGON, MS_SHAPE_NULL

MS_SHP_POINT, MS_SHP_ARC, MS_SHP_POLYGON, MS_SHP_MULTIPOINT

MS_NORMAL, MS_HILITE, MS_SELECTED

MS_INLINE, MS_SHAPEFILE, MS_TILED_SHAPEFILE, MS_SDE, MS_OGR, MS_TILED_OGR, MS_POSTGIS, MS_WMS, MS_ORACLESPATIAL, MS_WFS, MS_GRATICULE, MS_RASTER, MS_PLUGIN, MS_UNION

MS_NOERR, MS_IOERR, MS_MEMERR, MS_TYPEERR, MS_SYMERR, MS_REGEXERR, MS_TTFERR, MS_DBFERR, MS_GDERR, MS_IDENTERR, MS_EOFERR, MS_PROJERR, MS_MISCERR, MS_CGIERR, MS_WEBERR MS, MS_IMGERR, MSERRRY, MS_JOHERRSE MS_WMSCONNERR, MS_ORACLESPATIALERR, MS_WFSERR, MS_WFSCONNERR, MS_MAPCONTEXTERR, MS_HTTPERR, MS_WCSERR

MS_SYMBOL_SIMPLE, MS_SYMBOL_VECTOR, MS_SYMBOL_ELLIPSE, MS_SYMBOL_PIXMAP, MS_SYMBOL_TRUETYPE

MS_IMAGEMODE_PC256, MS_IMAGEMODE_RGB, MS_IMAGEMODE_RGBA, MS_IMAGEMODE_INT16, MS_IMAGEMODE_FLOAT32, MS_IMAGEMODE_BYTE, MS_IMAGEMODE_FEATURE, MS_IMAGEMODE_NULL

MS_STYLE_BINDING_SIZE, MS_STYLE_BINDING_ANGLE, MS_STYLE_BINDING_COLOR, MS_STYLE_BINDING_OUTLINECOLOR, MS_STYLE_BINDING_SYMBOL, MS_STYLE_BINDING_WIDTH

MS_LABEL_BINDING_SIZE, MS_LABEL_BINDING_ANGLE, MS_LABEL_BINDING_COLOR, MS_LABEL_BINDING_OUTLINECOLOR, MS_LABEL_BINDING_FONT, MS_LABEL_BINDING_PRIORITY, MS_LABEL_BINDING_POSITION, MS_LABELOW_BINDING_SHADBIZE

MS_ALIGN_LEFT, MS_ALIGN_CENTER, MS_ALIGN_RIGHT


Qu'est-ce que ka-Map

ka-Map ("ka" comme dans ka-boom !) est un projet open source qui vise à fournir une API javascript pour développer des interfaces de cartographie Web hautement interactives à l'aide des fonctionnalités disponibles dans les navigateurs Web modernes.

  • panoramique interactif et continu sans recharger la page
  • options de navigation au clavier (zoom, panoramique)
  • zoom sur des échelles prédéfinies
  • prise en charge de la barre d'échelle, de la légende et du clavier
  • contrôle des calques facultatif côté client (les calques sont rendus visibles instantanément mais à des performances réduites en raison de plus d'images et d'une interactivité potentiellement plus lente du navigateur)
  • essai. ka-Map doit être aussi stable que possible dans tous les navigateurs modernes. Veuillez signaler le succès ou l'échec de ka-Map dans n'importe quel navigateur
  • fonctionnalités et bogues. ka-Map a besoin d'une communauté active de développeurs pour aider à résoudre les problèmes et ajouter de nouvelles fonctionnalités. L'accès aux commits CVS est restreint mais est disponible pour ceux qui sont honnêtement intéressés à contribuer. Même ainsi, n'importe qui peut contribuer en signalant des erreurs ou en suggérant des fonctionnalités nouvelles ou modifiées sur la liste de diffusion, ou en envoyant des correctifs de code à la liste de diffusion. Ils seront pris en compte et ajoutés à la version CVS dès que possible
  • Documenteurs. La documentation fait défaut et des contributeurs sont nécessaires pour aider avec l'API du développeur (pour maintenir et étendre le noyau), un guide de l'utilisateur pour l'intégration dans une application de cartographie et un guide de l'utilisateur pour les fonctionnalités de l'utilisateur final.

Correction possible

Le problème peut être résolu en faisant la projection en dehors d'Osmarender. Il faudrait traduire un fichier OSM avec des latitudes et des longitudes en un fichier déjà projeté X et oui valeurs (ou abscisse et nord si vous préférez). Cela aurait probablement les avantages suivants :

  • Pas d'erreur de projection
  • Traitement plus rapide car XSLT n'est pas bon en maths
  • Encore plus rapide dans le contexte [email protected] puisque la projection ne devrait être effectuée qu'une seule fois par jeu de tuiles, pas une fois par niveau de zoom, et les tuiles pourraient être coupées à partir d'un grand bitmap (à la[email protected])
  • Passage facile à d'autres projections si vous le souhaitez

Un inconvénient de ceci serait probablement le fait qu'Osmarender serait incapable de dessiner une grille lat/long ou en fait d'afficher une échelle en mètres ou en miles car il ne saurait rien de la boîte englobante géographique qu'il rend.

Utilisateur : Frederik Ramm a un script de projection prototype et un Osmarender modifié pour travailler avec sa sortie. Il semble faire ce qu'il devrait, mais doit être légèrement modifié et poli avant de pouvoir être utilisé pour faire revivre [email protected]

  • Ces problèmes ont déjà été solidement résolus dans d'autres logiciels libres,
    • La liste de diffusion PROJ.4 donnera des conseils avisés dans ces domaines, ils sont une puissante collection d'experts. Recherchez dans les archives de leur liste de diffusion des discussions (c'est-à-dire des diatribes) sur la projection "Google Sphere".
      Voir aussi ces paramètres proj4 pour la projection Mercator de Google sur une Terre sphérique.
    • Les outils et développeurs GDAL/OGR pourraient également être utiles pour générer des tuiles correctement géoréférencées et configurer un WMSMapServer, ce qui serait une solution (en ligne) idéale.

    Tuiles Mapserver - Problème de projection - Systèmes d'Information Géographique

    Visualisation interactive en Python

    /> Ce didacticiel est sous licence Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

    Cet atelier fournit une vue d'ensemble de la visualisation interactive des données en Python à l'aide de plotly . Il fournit un aperçu et une comparaison des packages bokeh et plotly. Il fournit une vue d'ensemble de la fonctionnalité plotly, en se concentrant sur les fonctions plotly.express pour une variété de types de tracés, y compris les tracés du système de coordonnées cartésiennes 2D et la cartographie à l'aide de données géospatiales. Il se termine par un aperçu des options d'exportation pour les figures de tracé.

    À la fin de cet atelier, les étudiants seront capables de :

    • Comprendre les composants de base des packages de visualisation Python interactifs bokeh et pandas
    • Comprendre la syntaxe de base utilisée pour générer une figure plotly pour une variété de types de tracés, à l'aide des fonctions plotly.express
    • Comprendre la syntaxe et les options disponibles pour personnaliser une figure de tracé
    • Comprendre les options d'exportation pour une figure de tracé
    • Être capable d'utiliser les fonctions plotly.express pour générer leurs propres figures, avec un niveau de personnalisation de base
    • Comprendre comment naviguer et interagir avec la documentation de plotly pour les tutoriels et le dépannage

    Cliquez ici et sélectionnez l'option "Enregistrer sous" pour télécharger cet atelier en tant que Jupyter Notebook.

    L'auteur a consulté les ressources suivantes lors de la rédaction de ce didacticiel :

    Jusqu'à présent, nous avons généré des tracés d'images statiques en Python en utilisant une combinaison de pandas , matplotlib et seaborn .

    Mais dans de nombreux cas, nous pouvons souhaiter générer des tracés interactifs pouvant exister sur le Web.

    On voit ce type d'interactivité dans les projets de data journalisme :

    Nous voyons ce type d'interactivité dans les interfaces de style tableau de bord, comme le tableau de bord COVID-19 de l'Université Johns Hopkins.

    Les deux principaux packages Python pouvant être utilisés pour générer des visualisations interactives pour le Web sont bokeh et plotly .

    Nous fournirons un bref aperçu de chacun, avec quelques considérations de comparaison, avant de nous concentrer sur plotly .

    « Bokeh est une bibliothèque de visualisation interactive pour les navigateurs Web modernes. Il offre une construction élégante et concise de graphiques polyvalents et offre une interactivité haute performance sur des ensembles de données volumineux ou en streaming. Bokeh peut aider quiconque souhaite créer rapidement et facilement des graphiques, , et les applications de données" (documentation bokeh)

    bokeh a émergé en 2013 et utilise une approche basée sur les glyphes et les modèles lors de la création de visualisations interactives.

    bokeh est construit sur D3.js , une bibliothèque JavaScript pour la visualisation interactive.

    La personnalisation complète dans le bokeh nécessite une certaine connaissance de JavaScript.

    Exemple de code et sortie pour un tracé bokeh.

    "Plotly est une entreprise d'informatique technique basée à Montréal, au Québec, qui développe des outils d'analyse et de visualisation de données en ligne. Plotly fournit des outils graphiques, analytiques et statistiques en ligne pour les individus et la collaboration, ainsi que des bibliothèques de graphiques scientifiques pour Python, R, MATLAB, Perl, Julia, Arduino et REST" (Wikipédia).

    La bibliothèque graphique plotly Python est prise en charge par la société Plotly.

    Plotly s'appuie sur Python et le framework Django, en utilisant JavaScript, D3.js, HTML et CSS pour son front-end.

    Les fichiers Plotly sont stockés sur le service de stockage simple (S3) d'Amazon Web Services.

    La société a été fondée en 2012 et est devenue une startup vedette à PyCon 2013, parrainant la conférence SciPy en 2018.

    Au cours du financement de la série A, Plotly a levé 5,5 millions de dollars, soutenu par MHS Capital, Siemens Venture Capital, Rho Ventures, Real Ventures et Silicon Valley Bank.

    Plotly propose une gamme de produits, dont certains sont gratuits ou open source, et d'autres par abonnement.

    • Tiret: un framework d'applications Web open source pour Python, R et Julia
    • Studio de cartes: une interface utilisateur graphique pour analyser et visualiser les données la version mono-utilisateur est gratuite, les déploiements en entreprise ont un modèle de tarification
    • Bibliothèques d'API: bibliothèques graphiques open source pour Python, R et Julia
    • Applications Plotly: application Google Chrome
    • PLotly.js: bibliothèque de graphiques et de tableaux de bord JavaScript open source
    • Plotly Enterprise: modèle de tarification pour l'installation et le déploiement locaux de Plotly

    Au cours des dernières années, Plotly s'est tourné vers le support des applications d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle et la technologie de chaîne d'approvisionnement en intelligence artificielle et continue d'étendre ses options de tarification d'entreprise.

    Pour en savoir plus sur l'histoire de Plotly : Plotly, "À propos de nous"

    Pour en savoir plus sur les produits Plotly :

    Les produits d'entreprise de Plotly sont utilisés par des sociétés telles que NVIDIA, Tesla, Shell, Citi Bank et Amgen.

    Le produit Chart Studio de Plotly est utilisé par de nombreuses entreprises et entreprises de journalisme, notamment S&P Global, The Washington Post, Wired, Tesla et Medium.

    Au moment de la rédaction de ce didacticiel (décembre 2020), l'équipe de direction de Plotly ne compte aucune femme dans des rôles techniques ni aucune personne de couleur.

    À première vue, bokeh et plotly semblent avoir des caractéristiques et des fonctionnalités similaires.

    Les deux sont basés sur des bibliothèques JavaScript, peuvent fonctionner avec des données stockées dans pandas et générer des applications Web interactives.

    Les packages ont une syntaxe très différente pour la façon dont ils créent des visualisations et des applications, et ils s'appuient sur une infrastructure back-end différente lors du déploiement d'applications Web.

    En plus de bénéficier du support et de l'infrastructure de la société Plotly, plotly dispose d'une communauté d'utilisateurs considérablement plus large composée de particuliers et d'entreprises.

    Les bibliothèques de graphiques plotly sont également disponibles dans des langages autres que Python, notamment R et Julia.

    bokeh est conçu pour Python, avec la bibliothèque autonome BokehJS disponible pour JavaScript.

    Ce didacticiel se concentre sur plotly , mais les ressources bokeh mises en évidence ci-dessus sont un point de départ utile pour travailler avec l'autre package.

    Pour des comparaisons plus approfondies du bokeh et de l'intrigue :

    • Paul Iacomi, "Plotly vs. Bokeh : avantages et inconvénients de la visualisation Python interactive"blog personnel (7 juin 2020)
    • stackshare, "Bokeh vs Plotly
    • Flavian, "Bokeh vs Dash - Quel est le meilleur framework pour Python ?Sicara (20 février 2020)
    • reddit, "Plotly vs Bokeh vs. " (2017)
    • Scott Fitzpatrick, "Créer des tableaux de bord Python : Dash Vs Bokeh"État actif (19 septembre 2019)
    • Gabriela Moreira Mafra, "Choisir l'un des nombreux outils de visualisation Python"Blog du laboratoire Magrathea (22 septembre 2018)
    • Antoine Hue, "Quelle bibliothèque dois-je utiliser pour mon tableau de bord Python ?"Vers la science des données (31 août 2020)

    Premiers pas avec plotly

    1. Pour installer plotly :
    • en utilisant pip : pip install plotly
    • en utilisant conda : conda install -c plotly
    • en utilisant Jupyter Notebook : pip install "notebook>=5.3" "ipywidgets>=7.2"
    • utiliser conda dans Jupyter Notebook : conda install "notebook>=5.3" "ipywidgets>=7.2"

    Plotly.js, la bibliothèque JavaScript plotly est basée sur des figures comprises comme des arbres avec des nœuds nommés appelés attributs.

    Le nœud racine de l'arborescence sous forme de trois attributs de niveau supérieur.

    Le haut niveau Les données L'attribut consiste en une liste de dicts appelés traces.

    Chaque trace a un type de tracé (scatter, barre, camembert, etc.) et est dessinée sur un seul sous-tracé.

    Les traces peuvent avoir une seule légende et d'autres attributs selon le type de trace.

    Le haut niveau disposition L'attribut est appelé « la mise en page » et consiste en un dict avec des attributs qui contrôlent les parties non-données de la figure.

    Les parties de la figure régies par l'attribut layout comprennent :

    • Dimensions et marges
    • Modèles, polices, couleurs, étiquettes de survol
    • Titres et légendes
    • Marques non liées aux données telles que les annotations, les formes et les images
    • Des commandes telles que des boutons, des bascules, des menus ou des curseurs

    Le haut niveau cadres L'attribut n'existe pas pour tous les types de parcelles.

    frames se compose d'une liste de dicts qui définissent des images séquentielles dans une intrigue animée.

    Chaque trame de la séquence a son propre attribut de données (et d'autres paramètres).

    Lors de la construction d'une figure, vous n'avez pas à remplir chaque attribut de chaque objet.

    La couche JavaScript peut calculer des valeurs par défaut pour certains attributs non spécifiés.

    Regardons un exemple pour un tracé linéaire simple.

    Code Python qui génère le tracé en utilisant plotly :

    Nous pouvons utiliser fig.to_dict() et fig.to_json() pour représenter le back-end d'une figure graphique en tant que dictionnaire ou objet JSON, respectivement.

    Les sous-parcelles de système de coordonnées cartésiennes 2D sont le type de sous-parcelle le plus couramment utilisé.

    Dans plotly , les traces compatibles avec ces sous-parcelles prennent en charge les attributs xaxis et yaxis.

    Les types de traces compatibles avec les sous-parcelles cartésiennes 2D incluent les nuages ​​de points, les graphiques à barres, les histogrammes et les boîtes à moustaches.

    Les axes X et Y prennent en charge un attribut de type.

    L'attribut type peut modifier une trace pour afficher des valeurs continues, des valeurs temporelles ou des valeurs catégorielles.

    Le module plotly.express contient des fonctions qui peuvent créer des figures entières à la fois.

    Les fonctions plotly.express sont conçues pour être un point d'entrée convivial pour le package plotly.

    Un objet graphique est créé dans le cadre de toute fonction plotly.express, mais le but de la fonction plotly.express est de réduire considérablement la quantité de code nécessaire pour créer, personnaliser et afficher l'objet graphique.

    Pour créer un nuage de points à l'aide de plotly.express , nous utilisons la fonction px.scatter(), qui prend des valeurs pour les axes X et Y.

    Sans aucun argument supplémentaire, les options de formatage et de style par défaut sont appliquées.

    Tout, des graduations aux étiquettes d'axe en passant par les lignes de grille et les étiquettes de survol, a été généré par les valeurs par défaut de plotly.express.

    Pour créer un nuage de points à partir des données stockées dans un DataFrame , la même syntaxe générale spécifiant les valeurs X et Y s'applique toujours.

    Un exemple utilisant des données sur les fleurs.

    Dans l'exemple de cadre de données, nous avons transmis l'intégralité du cadre de données à px.scatter() et spécifié les colonnes à utiliser pour les axes X et Y.

    Dans la figure résultante, nous pouvons voir comment le tracé attribue les noms de colonne en tant qu'étiquettes d'axe.

    Nous pouvons modifier la couleur et la taille des points pour refléter les valeurs sous-jacentes dans le bloc de données.

    Nous pouvons également modifier les informations affichées dans l'étiquette de survol.

    Dans cet exemple modifié, color spécifie le champ à utiliser pour colorer les points.

    size spécifie quel champ utiliser pour dimensionner les points.

    hover_data ajoute des champs non déjà incorporés dans la figure à l'étiquette de survol, qui comprend désormais 5 champs différents.

    Pour en savoir plus sur les nuages ​​de points dans plotly :

    Nous pouvons créer un tracé linéaire simple en utilisant px.line() .

    Cet exemple utilise des exemples de données sur l'espérance de vie.

    Dans cet exemple, nous passons un sous-ensemble de la trame de données gapminder à la fonction px.line().

    Nous spécifions les champs à utiliser pour les valeurs des axes X et Y, et nous donnons un titre à la figure.

    Supposons que nous voulions créer un graphique linéaire avec des données pour deux pays.

    Nous pourrions filtrer la trame de données en conséquence et utiliser le paramètre de couleur.

    1. Disons que nous voulons modifier le tracé de ligne pour inclure une ligne pour les pays individuels et colorer les lignes par continent.

    Dans l'exemple modifié, nous colorons les lignes par continent et regroupons les lignes par pays.

    Nous utilisons également line_group pour regrouper les lignes d'une colonne en lignes.

    Nous utilisons hover_name pour définir un titre ou un nom pour les étiquettes de survol.

    Le nom du pays est maintenant en haut de chaque étiquette.

    Pour plus de tracés en ligne dans plotly :

    Nous pouvons créer un graphique à barres en utilisant px.bar() .

    Dans les paramètres par défaut, chaque ligne de la trame de données est représentée par une marque rectangulaire.

    Un exemple utilisant les données de population de l'ensemble de données de l'exemple précédent.

    Dans cet exemple, la colonne année est attribuée comme valeur de l'axe X et la colonne pop est attribuée comme valeur de l'axe Y.

    Nous pouvons également générer un graphique à barres empilées en utilisant px.bar() .

    Examinons un graphique à barres empilées pour des exemples de données stockées dans deux formats différents.

    Comme nous l'avons appris dans le laboratoire des pandas, les données peuvent être stockées sous une forme longue ou large.

    Données de forme longue comporte une ligne par observation et une colonne par variable. Également appelées données ordonnées.

    Données grand format a une ligne par valeur de la première variable et une colonne par valeur de la deuxième valeur.

    Une comparaison rapide des données longues et larges pour le même ensemble de données de médailles olympiques.

    Dans l'exemple grand format, nous passons une liste de colonnes à l'axe Y.

    Pour l'exemple grand format, nous pourrions vouloir renommer les champs lors de la génération des étiquettes de survol.

    Dans l'exemple modifié, nous avons transmis un dictionnaire aux étiquettes pour renommer manuellement ces champs dans l'étiquette de survol.

    Si nous voulions modifier le style de l'exemple grand format, nous pourrions spécifier un modèle de style (similaire à une feuille de style), une palette de couleurs et des étiquettes d'axe.

    Dans l'exemple modifié avec style, nous avons à nouveau modifié les étiquettes de champ en passant un dictionnaire à labels .

    Nous avons spécifié la couleur par valeur de champ en utilisant color_discrete_map .

    Nous définissons un modèle de style à l'aide de template .

    Nous avons utilisé .update_layout() pour définir une famille de polices pour les titres des figures et des axes, et avons également masqué la légende.

    Nous pouvons également définir le mode bar en utilisant .update_layout() avec l'attribut barmode.

    La définition de barmode sur stack produit un graphique à barres empilées.

    N'oubliez pas que dans un graphique à barres horizontales, les valeurs des axes X et Y sont l'inverse d'un graphique à barres verticales.

    Pour en savoir plus sur les graphiques à barres dans plotly :

    Nous pouvons créer un camembert en utilisant px.pie() .

    Un exemple utilisant nos données d'échantillon de population mondiale :

    Peut-être un exemple utile de l'utilité limitée des camemberts.

    Dans cet exemple, nous passons la trame de données filtrée à px.pie() et spécifions le champ pop comme valeur de tranche et country comme nom de tranche.

    Un autre exemple utilisant les données de facture et de pourboire du restaurant.

    Dans cet exemple, nous passons l'intégralité du bloc de données à px.pie() et attribuons tip comme valeur de tranche et day comme nom de tranche.

    Chaque jour est une part du gâteau, et plotly.express et la fonction px.pie() ont effectué les calculs sous-jacents pour afficher les données de pourboire agrégées en pourcentage.

    Un graphique en anneau est un graphique à secteurs modifié avec un cercle vide au milieu du secteur.

    Nous pouvons créer un graphique en anneau en créant un objet graphique et en spécifiant une valeur pour le paramètre de trou.

    Cet exemple n'utilise pas plotly.express et crée à la place l'objet graphique manuellement.

    Il y a beaucoup à faire en termes de différences entre la syntaxe de la fonction plotly.express et la syntaxe plotly.graph_object.

    Pour nos besoins, nous pouvons nous concentrer sur la façon dont les valeurs, les étiquettes et un paramètre de trou sont transmis à go.Figure() et go.Pie() pour créer le tracé.

    Les camemberts à plusieurs niveaux sont connus sous le nom de diagrammes sunburst.

    Nous pouvons créer un graphique sunburst en utilisant la fonction plotly.express px.sunburst().

    Disons que nous avons un arbre généalogique que nous voulons représenter à l'aide d'un diagramme en rayons de soleil.

    Avec px.sunburst() , chaque ligne du DataFrame est un secteur du sunburst.

    Chaque secteur du graphique en rayon de soleil est analogue à une part du gâteau dans un graphique à secteurs.

    Un graphique à bulles est un nuage de points dans lequel la taille du marqueur est liée à une troisième dimension des données.

    Nous pouvons créer des graphiques à bulles dans plotly.express en utilisant la fonction px.scatter() et en attribuant le paramètre de taille à un champ de données.

    Un exemple utilisant une seule année de données sur la population mondiale, où le PIB par habitant est la valeur de l'axe X et l'espérance de vie moyenne est la valeur de l'axe Y.

    La taille des marqueurs est déterminée par la population.

    Dans cet exemple, nous utilisons px.scatter() pour créer un nuage de points.

    En définissant size sur pop , la taille du marqueur est déterminée par la valeur numérique dans le champ pop.

    Nous avons également défini une taille de marqueur maximale à l'aide de size_max .

    En définissant la couleur sur continent , la couleur du marqueur est déterminée par la chaîne de champ continent.

    Nous définissons un nom ou un titre pour les étiquettes de survol en utilisant hover_name .

    La définition de log_x sur True (la valeur par défaut pour cet attribut est False ) signifie que l'axe X sera mis à l'échelle logarithmique en coordonnées cartésiennes.

    Pour en savoir plus sur les graphiques à bulles dans plotly :

    Tracer des données catégorielles

    Pour nos besoins, les données catégorielles sont définies comme des données qualitatives, nominales ou ordinales qui sont discrètes ou non continues.

    Les données catégorielles contrastent avec les données numériques qui sont continues.

    Le type d'axe détermine la manière dont les données sont tracées dans la figure résultante.

    Types d'axes reconnus dans plotly :

    Le type d'axe est détecté automatiquement par graphique en fonction des données liées à l'axe spécifique.

    Si plotly ne reconnaît pas les données comme multicategory , date ou category (il vérifie séquentiellement dans cet ordre), il prend par défaut la valeur linear .

    Lors du test de données multicatégories, plotly recherche s'il existe un tableau imbriqué.

    Lors du test de date ou de catégorie , plotly requiert plus de deux fois plus de chaînes de date ou de catégorie distinctes que de nombres distincts afin de choisir l'un de ces types d'axe.

    Nous pouvons imaginer des scénarios dans lesquels nous travaillons avec des données catégorielles qui ne seraient pas détectées automatiquement avec précision par plotly .

    Nous pouvons demander à plotly de recongize un axe comme ayant des données catégorielles via les attributs xaxis_type et yaxis_type.

    Un exemple de données catégorielles représentées sous forme de graphique à barres.

    Dans cet exemple, le type d'axe X détecté automatiquement serait linéaire .

    En utilisant .update_xaxes(type='category') , nous forçons l'axe X à être catégorique.

    Nous pouvons également contrôler l'ordre des catégories en passant un dictionnaire au paramètre category_orders.

    Un exemple avec des graphiques à barres côte à côte de données catégorielles pour les données de restaurant et de pourboire.

    En plus de définir les paramètres color , barmode et facet_col , nous passons un dictionnaire à category_orders pour déterminer l'ordre de chaque catégorie dans le tracé.

    Nous pouvons également trier automatiquement les catégories par nom ou valeur totale en utilisant .update_xaxes() ou .update_yaxes() en combinaison avec le paramètre categoryorder.

    Définir l'ordre des catégories sur la catégorie ascendante ou la catégorie descendante trie les catégories par ordre alphabétique.

    La définition de categoryorder sur total croissant ou total décroissant trie numériquement les catégories par valeur totale.

    Pour en savoir plus sur les données catégorielles et les graphiques :

    • Titre
    • Étiquettes d'axe
    • Légende
    • Échelle ou coches
    • Survoler l'étiquette
    • La source de données
    • Tracés linéaires
    • Diagramme à bandes
    • Graphique à barres groupées
    • Graphique à barres horizontales
    • Graphique à barres empilées
    • Histogramme
    • Box plot
    • Parcelle de superficie
    • Nuage de points
    • Diagramme circulaire
    • Graphique en anneau
    • Graphique en rayon de soleil
    • Tableau

    Jusqu'à présent, nous avons travaillé avec des données tracées sur un système de coordonnées cartésiennes 2D, avec des axes x et y.

    Pour nos besoins, il est plus utile de penser aux cartes de la même manière - en tant que données tracées sur un système de coordonnées.

    À l'exception des cartes, ce système de coordonnées est généralement un type de projection basée sur la latitude ou la longitude, et les données à tracer incluent des informations de localisation explicites (plutôt qu'un champ numérique ou catégoriel pouvant être mappé sur un axe).

    plotly prend en charge deux types de cartes différents.

    Cartes Mapbox sont des cartes basées sur des tuiles qui sont rendues à l'aide de tuiles qui se joignent pour former le tracé de la carte.

    Cartes géographiques sont des cartes basées sur des contours qui sont rendues à l'aide de l'objet layout.geo qui contient des informations de configuration de carte.

    Nous commencerons par examiner les cartes basées sur des contours Geo avant d'explorer les cartes basées sur des tuiles Mapbox.

    Cartes géographiques ou cartes basées sur des contours

    Les cartes plotly Geo ont une couche de carte de base intégrée composée de données « physiques » et « culturelles » du jeu de données Natural Earth.

    Nous pouvons afficher ou masquer, ainsi que modifier, divers composants de cette couche de base.

    Nous pouvons jeter un œil à la carte de base intégrée, montrant uniquement les sous-unités de pays.

    Il existe quelques options pour zoomer ou focaliser la zone représentée dans la carte de base.

    Nous pouvons définir l'attribut layout.geo.fitbounds sur des emplacements pour centrer automatiquement la plage de la carte de base visuelle en fonction des données tracées.

    Nous pouvons également définir la portée d'une carte en utilisant un sous-ensemble nommé.

    Les étendues nommées disponibles incluent :

    • monde
    • Etats-Unis
    • L'Europe 
    • Asie
    • Afrique
    • Amérique du Nord
    • Amérique du Sud
    1. Désolé, les pingouins et les ours polaires.

    Maintenant que nous avons une couche de carte de base qui servira de système de coordonnées pour notre tracé, nous pouvons tracer des données à l'aide de ce système de coordonnées.

    Lorsque nous comprenons que les cartes ne sont qu'un autre moment d'intrigue qui utilise un système de projection différent, les cartes avec des marqueurs ne sont qu'un autre type de nuage de points.

    Nous pouvons utiliser la fonction px.scatter_geo() pour tracer des données ponctuelles avec des dimensions géospatiales.

    Nous pouvons créer une carte de points pour l'ensemble de données sur la population mondiale.

    Dans cet exemple, nous passons l'intégralité de la trame de données df à la fonction px.scatter_geo().

    Nous utilisons des emplacements pour noter la colonne avec les informations de localisation.

    Le paramètre size détermine la taille de chaque marqueur en fonction de la valeur du champ pop.

    Disons que nous voulions utiliser un autre type de projection globale et colorer les points par continent.

    Dans l'exemple modifié, nous définissons la couleur pour attribuer une couleur à chaque valeur unique dans continent .

    Nous définissons le hover_name sur country .

    Et nous définissons la projection sur la terre naturelle pour modifier la couche de fond de carte sous-jacente.

    Nous pouvons également créer une carte à partir de données géospatiales stockées dans un DataFrame pandas à l'aide de GeoPandas .

    Un exemple utilisant les données de trafic aéroportuaire des États-Unis.

    1. Dans cet exemple, nous utilisons la syntaxe graph_object de plotly pour créer la figure et spécifier quelles colonnes de la trame de données incluent les informations de latitude et de longitude.

    Nous pouvons facilement imaginer un scénario dans lequel une carte avec des données ponctuelles (ou un nuage de points sur un système de projection cartographique) n'est pas le moyen le plus efficace de représenter les données.

    Par exemple, lorsque vous travaillez avec des unités géospatiales qui ne sont pas des points de latitude et de longitude singuliers, représenter une zone à l'aide d'un polygone peut produire un tracé plus perspicace.

    Lorsque vous travaillez avec des données au niveau du comté, de l'état, du pays, etc., les polygones peuvent être préférables aux points.

    Nous appelons ce genre de cartes cartes choroplèthes.

    Nous pouvons utiliser la fonction px.choropleth() pour créer une carte choroplèthe basée sur les contours dans plotly .

    Les cartes choroplèthes nécessitent deux principaux types d'entrées pour générer une carte :

    • Informations géométriques: peut être fourni à l'aide d'un fichier GeoJSON dans lequel chaque entité (polygone) a un champ id qui peut être utilisé pour connecter des données d'attribut
      • plotly comprend des géométries intégrées pour les États américains et les pays du monde
      1. Examinons rapidement l'objet JSON sous-jacent pour un exemple de fichier GeoJSON.

      Nous avons nos informations géométriques chargées.

      Passons maintenant aux données d'attributs, ou valeurs de données indexées par un champ id.

      Cet exemple utilise des données de chômage au niveau du comté, indexées par le code FIPS comme identifiant unique.

      Nous pouvons maintenant travailler avec les informations géométriques et les données attributaires pour générer une carte choroplèthe.

      Nous le faisons en utilisant la fonction px.choropleth().

      Voici une carte choroplèthe montrant les taux de chômage pour les comtés américains.

      Dans cet exemple, nous définissons les comtés GeoJSON comme données géométriques.

      Nous spécifions le champ commun à utiliser pour connecter les deux ensembles de données, fips .

      Nous basons la couleur du polygone sur le champ unmp en utilisant color .

      Nous définissons le nombre de couleurs ou la gamme de couleurs à l'aide de range_color .

      Nous sélectionnons une palette de couleurs continue en utilisant color_continuous_scale .

      Et nous mettons à jour le nom du champ unemp à l'aide de labels .

      Pour en savoir plus sur les cartes basées sur des contours dans plotly :

      Mapbox et cartes basées sur des tuiles

      Cartes Mapbox sont des cartes à base de tuiles rendues à l'aide de tuiles qui se joignent pour former le tracé de la carte.

      Les cartes de tuiles Mapbox sont basées sur des couches.

      La couche de fond de carte est définie par layout.mapbox.style .

      La couche de données tracée sur le fond de carte est contrôlée par une fonction plotly.express ou graph_object.

      layout.mapbox.layers peut définir des couches supplémentaires si nécessaire.

      Dans les paramètres de tracé par défaut, ces calques sont rendus dans l'ordre suivant :

      • couche de base ( layout.mapbox.style )
      • couche de données (objet trace)
      • couches supplémentaires ( layout.mapbox.layers )

      Dans ces exemples, Mapbox fait référence à la bibliothèque JavaScript open source Mapbox GL.

      La bibliothèque JavaScript Mapbox est intégrée dans plotly .

      Certains composants de Mapbox sont disponibles sans jeton d'accès.

      D'autres composants Mapbox nécessitent un jeton d'accès pour être utilisés.

      Accédez à https://docs.mapbox.com/help/how-mapbox-works/access-tokens/ pour configurer un compte Mapbox gratuit et obtenir un jeton d'accès.

      Si nécessaire, le jeton peut être défini à l'aide de la fonction de configuration px.set_mapbox_access_token().

      Il existe quelques options pour les couches de carte de base à l'aide de layout.mapbox.style .

      white-bg est un canevas blanc vide et n'inclut aucune requête HTTP externe.

      Tuiles raster des serveurs de tuiles publiques :

      • `open-street-map
      • carto-positron
      • carto-matière noire
      • étamine-terrain
      • étamine-toner
      • étamine-aquarelle
      1. Tuiles vectorielles du service Mapbox (nécessite un jeton d'accès) :
      • de base
      • des rues
      • en plein air
      • lumière
      • foncé
      • Satellite
      • rues-satellites

      Nous pouvons également spécifier la couche de carte de base à l'aide d'une URL de style de service Mapbox.

      Ces styles nécessitent un jeton d'accès.

      Créons une couche de carte de base en utilisant open-street-map .

      Nous pourrions modifier la valeur attribuée à mapbox_style pour modifier le style de la couche de carte de base.

      Dans une situation où nous chargeons une couche de carte de base à partir d'une URL, nous définirions mapbox_style sur white-bg pour créer un canevas vierge pour le style de couche de carte de base externe.

      Un autre exemple qui utilise des tuiles publiques du United States Geological Survey (USGS). Aucun jeton d'accès requis.

      Nous pouvons maintenant utiliser la fonction px.scatter_mapbox() pour ajouter des données ponctuelles à notre figure.

      Cet exemple prend la carte de base open-street-map de la section précédente et ajoute des données ponctuelles pour 1 000 villes américaines avec le plus grand nombre de population.

      Nous spécifions quels champs dans le cadre de données us_cities incluent les informations de latitude et de longitude (lat et lon).

      Nous définissons une séquence de couleurs avec des couleurs discrètes.

      Mais comme aucun champ n'est affecté à un attribut de couleur, tous les points sont de la même couleur.

      Si nous voulions colorer les points en fonction de la taille de la population, nous voudrions passer à une échelle de couleurs continue.

      1. If we wanted our point size to be based on the population value, we would modify the size parameter.

      Another example that uses rideshare data for Montreal.

      In this example, point size is based on the number of car hours ( car_hours ) and point color is based on time of day ( peak_hour ).

      We pass the entire dataframe to px.scatter_mapbox and specify which fields include geospatial information.

      We set color and size and assign a maximum size for the points.

      plotly includes a number of built-in discrete and continuous colormaps.

      To learn more about the built-in colormap options:

      We can also create tile-map choropleth maps using the px.choropleth_mapbox() function.

      Tile-map choropleth maps require the same two main types of input to generate a map:

      • Geometry information: can be supplied using a GeoJSON file in which each feature (polygon) has an id field that can be used to connect attribute data
        • plotly includes built-in geometries for US states and world countries

        We'll use the same county unemployment data from the previous choropleth map section.

        With px.choropleth_mapbox() , each row of the dataframe is represented by a polygon.

        An sample choropleth map of the county unemployment data, using the base layer carto-positron which does not require an access token.

        And again, we have a choropleth map showing unemployment rates for US counties.

        In this example, we set the counties GeoJSON as the geometric data.

        We specify the common field to use to connect the two datasets, fips .

        We base polygon color on the unemp field using color .

        We set the number of colors or color range using range_color .

        We select a continuous colormap using color_continuous_scale .

        And we update the unemp field name using labels .

        For more on tile-based maps in plotly :

        • Titre
        • Hover labels
        • Scale
        • Data source
        • Geo Maps, or Outline-Based Maps
          • Point map
          • Choropleth map
          • Mapbox or Tile-Based Maps
            • Point map
            • Choropleth map

            plotly.express does not include a table function, but we can create a graph object table using go.Figure() in combination with go.Table() .

            We can create two columns of data with sample scores for A and B letter grades.

            There's a lot to get into in terms of the differences between plotly.express function syntax and plotly.graph_object syntax.

            For our purposes, we can focus on how the table header takes a dictionary with column labels, and the cells also take a dictionary with two lists of values.

            These dictionaries are passed to go.Figure() and go.Table() to create the plot.

            We could also generate a table from data stored in a pandas DataFrame .

            This example also includes style parameters for the table.

            This example includes style attributes like fill_color and align for both header and cells .

            For header , this example takes a dictionary with the DataFrame column labels as a list, and the DataFrame column values as values for the cells .


            Georeferencing with Paper Maps - PowerPoint PPT Presentation

            PowerShow.com is a leading presentation/slideshow sharing website. Whether your application is business, how-to, education, medicine, school, church, sales, marketing, online training or just for fun, PowerShow.com is a great resource. And, best of all, most of its cool features are free and easy to use.

            You can use PowerShow.com to find and download example online PowerPoint ppt presentations on just about any topic you can imagine so you can learn how to improve your own slides and presentations for free. Or use it to find and download high-quality how-to PowerPoint ppt presentations with illustrated or animated slides that will teach you how to do something new, also for free. Or use it to upload your own PowerPoint slides so you can share them with your teachers, class, students, bosses, employees, customers, potential investors or the world. Or use it to create really cool photo slideshows - with 2D and 3D transitions, animation, and your choice of music - that you can share with your Facebook friends or Google+ circles. That's all free as well!

            For a small fee you can get the industry's best online privacy or publicly promote your presentations and slide shows with top rankings. But aside from that it's free. We'll even convert your presentations and slide shows into the universal Flash format with all their original multimedia glory, including animation, 2D and 3D transition effects, embedded music or other audio, or even video embedded in slides. All for free. Most of the presentations and slideshows on PowerShow.com are free to view, many are even free to download. (You can choose whether to allow people to download your original PowerPoint presentations and photo slideshows for a fee or free or not at all.) Check out PowerShow.com today - for FREE. There is truly something for everyone!

            presentations for free. Or use it to find and download high-quality how-to PowerPoint ppt presentations with illustrated or animated slides that will teach you how to do something new, also for free. Or use it to upload your own PowerPoint slides so you can share them with your teachers, class, students, bosses, employees, customers, potential investors or the world. Or use it to create really cool photo slideshows - with 2D and 3D transitions, animation, and your choice of music - that you can share with your Facebook friends or Google+ circles. That's all free as well!


            Résumé

            Digital soil mapping uses field and laboratory observations coupled with spatially explicit environmental covariates (SCORPAN) and modern computer technology to predict soil classes or properties. It complements and builds upon the collective knowledge and expertise accumulated over many decades of conventional soil survey work. Major advantages of digital soil mapping include:

            • The most accurate model that resources can support through the iterative process of development and testing can be used to create the final soil map. Models can be refined until the resulting soil map meets accuracy and uncertainty standards.
            • The uniform application of the model across the project area results in a consistent soil map.
            • The degree of accuracy and uncertainty associated with the soil map can be expressed quantitatively.
            • Soil information is captured for each grid cell rather than aggregated for entire polygons. As a result, there is a more detailed portrayal of the short-range soil variability over the landscape.
            • The models developed to predict soil classes or properties are an effective way to capture and preserve expert knowledge about soil and landscape relationships.

            5. Problems to be solved

            A. Need to verify the configuration and cutting function of GeoWebCache. And the cut effect on the data above GB.

            B. Need to verify PostGIS support for Chinese (current testing is supported). And the stability of big data when it comes to storage.

            C. The ease of use of the map. Currently tested uDig can be generated with graphics Sld, and can configure more complex graphs. But how can I publish the layer directly to After GeoServer, let this Sld is automatically associated with this layer and has not been tested yet. In the later stages, it is necessary to consider whether it is necessary to develop an easier mapping and publishing tool.

            D. The spatial analysis function based on GeoServer has not been verified yet, and only part of it has been developed.


            Tuesday, May 30, 2006

            Mapping the (US) Political Blogosphere : http://hypertext.rmit.edu.au/

            http://www.dynamicdrive.com/ : free, original DHTML & Javascripts to enhance your web site.

            A Hacker Manifesto (by McKenzie Wark) "Hackers create the possibility of new things entering the world. Not always great things, or even good things, but new things. In art, in science, in philosophy and culture, in any production of knowledge where data can be gathered, where information can be extracted from it, and where in that information new possibilities for the world produced, there are hackers hacking the new out of the old. Hackers create these new worlds, yet we do not possess them. That which we create is mortgaged to others, and to the interests of others, to states and corporations who monopolise the means for making worlds we alone discover. We do not own what we produce -- it owns us. http://www.purselipsquarejaw.org/2004_09_01_blogger_archives.php#109632081351516342 A Hacker Manifesto offers a systematic restatement of Marxist thought for the age of cyberspace and globalization. In the widespread revolt against commodified information, McKenzie Wark sees a utopian promise, beyond the property form, and a new progressive class, the hacker class, who voice a shared interest in a new information commons." Via http://uber.tv/envisioning/clippings/design/index.html

            Every hexagon map internally can just be seen as diamond/square map, where each square/diamond corresponds to exactly one hexagon http://allefant.sourceforge.net/awiki/HexMap Hexagons really are just diamonds/squares with corners cut away (discussed at http://www.happypenguin.org/forums/viewtopic.php?t=509 ). With hexagons, there are 6 neighbors, and all equally share a common edge.

            Cartography has been defined as "the art, science and technology of making maps, together with their study as scientific documents and works of art."

            "One way to defeat invisible limiting beliefs ( even ones you may not know you have), is to simply dream of a life so grand that they couldn't possibly make sense." - TU
            ". assumes no responsibility, of course, for the accuracy or inaccuracy of the maps, and offers no guarantee that all who consult them will find tangible riches." - The Library of Congress
            "Adversity is the state in which a man most easily becomes acquainted with himself, being especially free from admirers then." - Samuel Johnson (1709-1784) British Author, Lexicographer


            Voir la vidéo: MEMBUAT WEBGIS SEDERHANA DENGAN QGIS (Octobre 2021).