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Ecrire GeoJson dans un fichier .geojson avec Python


Je veux écrire un objet geosjon avec le typedans un fichier .geosjon. J'ai donc essayé d'utiliser

avec open(test.geosjon, 'w') comme fichier de sortie : geojson.dump(geosjon_geometries, fichier de sortie)

Mais j'obtiens l'erreurTypeError : contrainte vers Unicode : besoin d'une chaîne ou d'un tampon, tuple trouvéJ'ai compris qu'avec cette fonction, un dict est nécessaire pour l'écrire dans un fichier geosjon. Existe-t-il une autre possibilité d'écrire une fonctionnalité geojson dans un fichier ?

La fonction ressemble à :

def write_json(self, features): # feature est une fonctionnalité géométrique bien faite geom_in_geojson = geojson.Feature(geometry=features, properties={}) tmp_file = tempfile.mkstemp(suffix='.geojson') avec open(tmp_file, 'w ') comme fichier de sortie : geojson.dump(geom_in_geojson, fichier de sortie) renvoie tmp_file

L'entrée est une géométrie bien faite, par ex. MultiLineString ou LineString


Le vidage direct d'une liste d'entités ne crée pas un fichier GeoJSON valide.

Pour créer GeoJSON valide :

  1. Créer une liste d'entités (où chaque entité a une géométrie et des propriétés facultatives)
  2. Créer une collection (par exemple, FeatureCollection) avec ces fonctionnalités
  3. Videz la collection dans un fichier.

par exemple.

à partir de geojson import Point, Feature, FeatureCollection, dump point = Point((-115.81, 37.24)) features = [] features.append(Feature(geometry=point, properties={"country": "Spain"})) # ajouter plus de fonctionnalités… # features.append(… ) feature_collection = FeatureCollection(features) avec open('myfile.geojson', 'w') comme f: dump(feature_collection, f)

Production:

{ "type": "FeatureCollection", "features": [{ "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [-115.81, 37.24] }, "type": "Feature", "properties ": { "pays": "Espagne" } }] }

Pour écrire un objet geojson dans un fichier temporaire, cette fonction peut être utilisée :

import geojson import tempfile def write_json(self, features): # feature est un type de géométrie galbée geom_in_geojson = geojson.Feature(geometry=features, properties={}) tmp_file = tempfile.mkstemp(suffix='.geojson') avec open( tmp_file[1], 'w') comme fichier de sortie : geojson.dump(geom_in_geojson, outfile) renvoie tmp_file[1]

En supposant que geom est un objet géométrique bien fait, vous pouvez utiliser

de shapely.geometry import * import json geojson = json.dumps(mapping(geom))

Bibliothèques de visualisation basées sur des cartes pour Python : comparaison et didacticiels

Les visualisations basées sur des cartes sont un aspect essentiel de toute présentation/inférence de données. En effet, il est souvent affirmé que « 80 % de toutes les informations sont géospatialement référencées ». La précision du chiffre de 80 % est sujette à débat, mais cela fait comprendre que l'apprentissage de la visualisation cartographique est inévitable si vous êtes un scientifique des données. Les visualisations géospatiales deviennent d'autant plus importantes pour les entreprises IoT comme Carnot, dont les appareils sont dispersés dans différentes zones géographiques. Chez Carnot, nous avons réalisé le besoin de disposer d'une infrastructure de visualisation robuste basée sur des cartes pour tous nos besoins présents et futurs. Lorsque nous avons commencé à construire cette infrastructure, nous nous sommes rendu compte qu'il y avait beaucoup trop de bibliothèques disponibles pour les visualisations cartographiques et plusieurs tutoriels détaillés pour chaque bibliothèque. Cependant, ce qui n'était pas facilement disponible, c'était une comparaison des différentes bibliothèques et un guide sur la bibliothèque la mieux adaptée à une application particulière.

Par conséquent, nous avons commencé avec une bibliothèque à la fois, déterminé à quoi elle convenait le mieux, puis sommes passés à la suivante. Nous avons continué à faire cet exercice jusqu'à ce que nous ayons généré presque tous les types de visualisations que nous pouvions imaginer. Cet article est un résumé de notre apprentissage tout au long de cet exercice et il servira, espérons-le, de guide aux personnes qui se retrouvent aussi submergées de choix que nous l'étions au début de notre exercice de construction d'infra.


Python : comment créer une carte choroplèthe à partir d'un shapefile du Canada ?

Mon objectif ici est de créer une carte choroplèthe du Canada en Python. Supposons que j'ai un dictionnaire avec des valeurs se référant à chaque province/territoire canadien :

Maintenant, je veux colorer chaque province en fonction de la valeur correspondante dans myvalues ​​, en utilisant une palette de couleurs continue (par exemple, des nuances de rouge). Comment faire ça?

Jusqu'à présent, je n'ai pu tracer que les provinces/territoires canadiens dans matplotlib, mais leurs formes apparaissent dans une couleur unique, et je ne sais pas comment changer cela en fonction des nombres de myvalues ​​(je dois peut-être jouer avec des patchs mais je ne sais pas comment).

C'est ici que vous pouvez trouver le shapefile : http://www.filedropper.com/canadm1_1

Et voici mon code à ce jour :

Voici l'image que j'obtiens pour l'instant :

J'obtiens la solution doit être dans les lignes suivantes:

Le script ci-dessus crée un tableau cccol qui a en réalité cette forme :

Je ne sais pas pourquoi il a 4 colonnes, mais je pense que si je peux en quelque sorte lier les valeurs de ce tableau à celles spécifiées dans les valeurs dict, je peux résoudre le problème. Des idées?

J'ai compris que le "truc" est dans cccol = cm() . Afin de relier cela aux provinces, j'ai essayé d'attribuer cccol = cm(myvalues.values(i) for i in myvalues.keys())

de sorte que (dans mon esprit du moins) chaque couleur soit attribuée en fonction de la clé appropriée et qu'il n'y ait pas d'erreurs de placement. Le problème est que j'obtiens une erreur :

TypeError : impossible de convertir les données du tableau de dtype('O') en dtype('int32') conformément à la règle 'safe' .


L'analyse exploratoire des données

En Nouvelle-Zélande, le nombre total de décès dans les accidents de la route depuis l'année 2000, jusqu'en 2018 est de 6922. Alors que le nombre total de blessures graves et de blessures mineures dans les accidents de voiture atteint respectivement 45044 et 205895. Bien que cet ensemble de données enregistre tous les accidents signalés à la police néo-zélandaise, nous devons considérer que tous les accidents ne sont pas signalés à la police néo-zélandaise, en particulier les accidents non mortels. La plupart des accidents sont des accidents sans blessures, tandis que les accidents mortels sont les moins nombreux. En termes de nombre de décès, la plupart des accidents ont un taux de mortalité nul.

Gauche — Catégories de gravité du crash. À droite — Nombre de décès dans les accidents de collision

Au fil des ans, les statistiques globales montrent une baisse de la gravité des accidents et des décès, mais comme vous pouvez le voir sur le graphique linéaire, il semble y avoir une augmentation du nombre de décès par rapport à 2016. D'autre part, 2017 a connu un pic de graves blessures et blessures mineures.

Les routes et d'autres attributs connexes indiquent également la gravité des accidents ainsi que le niveau de mortalité. Examinons donc la relation entre eux. En ce qui concerne le nombre de morts et le nombre de voies sur une route, 2 voies semblent avoir un pourcentage plus élevé que tout autre nombre. Les routes droites semblent être moins liées aux décès alors que la plupart des décès sont liés à une sorte de courbure de la route (facile, modérée et sévère).

Examinons le code de la route et sa relation avec la gravité et la mortalité des accidents. La limitation de vitesse est une bonne mesure pour explorer cette relation. 90 km/h est la limite de vitesse la plus meurtrière suivie de 100.

L'exploration de la météo montre également que la brume et le vent fort ont le pourcentage le plus élevé en termes de nombre de décès. La pluie, la neige et le gel comptent également pour un pourcentage élevé.


Mot-clé keep_geom_type¶

Dans les paramètres par défaut, la superposition ne renvoie que les géométries du même type de géométrie que df1 (celle de gauche), où Polygon et MultiPolygon sont considérés comme du même type (d'autres types également). Vous pouvez contrôler ce comportement à l'aide de l'option keep_geom_type, qui est définie sur True par défaut. Une fois défini sur False, la superposition renverra tous les types de géométrie résultant de l'opération d'ensemble sélectionnée. Différents types peuvent résulter par exemple de l'intersection de géométries en contact, où deux polygones se coupent en une ligne ou un point.


Cartographier la géographie en Python

La visualisation de données sur une carte est très utile lorsque vous travaillez sur la science des données, ce qui peut être fait via des modules tels que les géopandas, etc. Ici, nous explorerons la méthode pour créer une carte géographique et visualiser des données dessus, en utilisant des fichiers de formes (.shp) et d'autres Bibliothèques Python.

Ici, nous allons travailler sur la population sage de la ville du Rajasthan après la visualisation des données sur une carte.

Le fichier de formes requis pour cet article peut être téléchargé à partir de ce lien Cliquez ici

Installation de la bibliothèque de fichiers de formes

Importation de bibliothèques

Initialisation de l'ensemble de visualisation

Ouverture de la carte vectorielle

Une carte vectorielle est un groupe de plusieurs fichiers au format .shp.

Nombre de formes différentes importées par shp.reader

Le résultat sera 33 ce qui nous dit qu'il y a 33 formes ou on peut dire des villes dans la région du Rajasthan.

Pour explorer un enregistrement particulier où 1 est l'ID ou le numéro de ligne et 0 fait référence à la colonne :

Conversion de données Shapefile en cadres de données Pandas :

Faciliter l'accès aux villes en convertissant les données de fichiers de formes en un format Pandas Dataframe plus pertinent.

Visualisation des données après leur conversion en Dataframes où elles font référence à des lignes et des colonnes

Le cadre de données ayant la forme (33,6) signifie qu'il contient 33 lignes et 6 colonnes.

Voyons un échantillon du cadre de données créé

Le résultat ressemblera à —

Ici les cordons sont la latitude et les longitudes qui seront utilisées pour créer la carte.

Tracer la carte d'une ville du Rajasthan ou une forme spécifique à l'aide de Matplotlib

#a) Trace la forme (polygone) en fonction des coordonnées de la ville et,

#b) calcule et renvoie le point médian de cette forme spécifique (x0, y0).

#Ce point moyen est également utilisé pour définir où imprimer le nom de la ville.

Définition du nom de la ville pour tracer la carte respective

Pour tracer une forme spécifique, nous devions connaître l'ID de la ville en particulier, mais la modification des données du fichier de formes en cadre de données Pandas a rendu le travail beaucoup plus facile et plus simple. Nous pouvons maintenant l'appeler directement par son nom.

Tracer la carte complète

Cette fonction particulière combine toutes les formes simples créées à l'aide de coordonnées et les affiche sous forme de forme combinée.

Tracer une carte agrandie

Mise en évidence d'une seule forme sur une carte complète

La combinaison des fonctions précédentes fera le travail. Où nous pouvons tracer une seule forme sur une carte complète. L'ID et le code couleur seront les paramètres requis pour la fonction.

Mise en évidence de plusieurs formes sur la carte complète avec les identifiants de ville

Avec l'aide de cette fonction, en tant que paramètres, nous pouvons donner des identifiants de plusieurs villes, ce qui entraînera la mise en évidence de plusieurs villes au lieu de 1.

Voyons à quoi ressemble la carte

Mise en évidence de plusieurs formes sur la carte complète par noms de villes

Récemment, nous avons rencontré le problème de mettre en évidence des formes avec l'ID de la ville (index), mais bien que nous ayons nos données en tant que Pandas Dataframe, nous pouvons également le faire en mentionnant les noms de ville.

Regardons la sortie

Tracer une carte thermique

C'est un type de carte où les formes sont remplies d'une couleur spécifique d'intensités variables selon la valeur fournie. Il fournit une interprétation claire des données dans le format géographique.

Dans la première fonction, nous diviserons notre liste de données sur des intervalles ou des bacs où chaque bac aura une intensité de couleur spécifique, 6 bacs et 4 palettes de couleurs différentes.

Les fonctions plot_cities() et plot_map_fill_multiples_ids devraient être adaptées pour tirer parti de ce nouveau schéma de couleurs :

Prenons un exemple pour tracer les données dans un format de présentation de carte thermique.

Tracer des données réelles

Tracer la population de la région du Rajasthan qui est ici référée aux données réelles.

J'espère que vous avez compris le concept de traçage de cartes via les bibliothèques Python.

Vous pouvez référer mon GITHUBpour le code exact.


Ce projet contient le code source et les bibliothèques du SDK Esri ArcGIS Silverlight Toolkit. La bibliothèque est une extension de l'API ArcGIS pour Microsoft Silverlight&trade/WPF&trade. Un certain nombre de contrôles, de widgets et d'outils que vous pouvez utiliser pour améliorer vos applications Web sont inclus.

Ce projet est une collection d'outils à utiliser avec les types spatiaux qui sont nouveaux dans SQL Server 2008. Ce projet ne fournit pas une application d'utilisateur final, mais plutôt un ensemble de fonctions réutilisables que les applications peuvent utiliser. Ces fonctions peuvent inclure la conversion de données.


Nuages ​​de points sur les cartes en Python

Comment créer des nuages ​​de points sur des cartes en Python. Les nuages ​​de points sur les cartes mettent en évidence les zones géographiques et peuvent être colorés par valeur.

Écrivez, déployez et mettez à l'échelle des applications Dash et des visualisations de données Python sur un cluster Kubernetes Dash Enterprise.
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Plotly est une bibliothèque graphique gratuite et open source pour Python. Nous vous recommandons de lire notre guide de démarrage pour les dernières instructions d'installation ou de mise à niveau, puis de passer à nos didacticiels Plotly Fundamentals ou de plonger directement dans certains didacticiels Basic Charts.

Configuration de la carte de base¶

Les figures Plotly créées avec les fonctions Plotly Express px.scatter_geo , px.line_geo ou px.choropleth ou contenant des objets graphiques go.Choropleth ou go.Scattergeo ont un objet go.layout.Geo qui peut être utilisé pour contrôler l'apparence de la carte de base sur quelles données sont tracées.

Nuage de points géographique avec px.scatter_geo¶

Ici, nous montrons la fonction Plotly Express px.scatter_geo pour un nuage de points géographique. L'argument size est utilisé pour définir la taille des marqueurs d'une colonne donnée du DataFrame.

Personnaliser le nuage de points géographique¶

Exemple de base avec GeoPandas¶

px.scatter_geo peut bien fonctionner avec les dataframes GeoPandas dont la géométrie est de type Point .

Carte des aéroports américains¶

Ici, nous montrons comment utiliser go.Scattergeo à partir de plotly.graph_objects .

Carte simple des aéroports américains¶

Carte stylisée des aéroports américains¶

Carte des précipitations nord-américaines¶

Référence¶

Et le tableau de bord ?¶

Dash est un framework open source pour la création d'applications analytiques, sans Javascript requis, et il est étroitement intégré à la bibliothèque graphique Plotly.


  1. Créez une liste de tous les pays dans la base de données. Cela était nécessaire car dans le df, dans la colonne De campagne, chaque pays figurait pour chaque date. Donc en effet, le De campagne colonne comportait plusieurs entrées pour chaque pays. Pour ce faire, j'ai utilisé le unique().tolist() les fonctions.
  2. Puis j'ai pris un dictionnaire d_code_pays (initialement vide) et l'a rempli de clés composées de noms de pays et de valeurs composées de leurs codes ISO à trois lettres.
  3. Pour générer le code ISO à trois lettres d'un pays, j'ai utilisé la fonction pycountry.countries.search_fuzzy(pays). Vous devez comprendre que la valeur de retour de cette fonction est une "liste de De campagne objets." J'ai passé la valeur de retour de cette fonction à un nom country_data. De plus, dans cette liste d'objets, le premier objet, c'est-à-dire à l'index 0, est le meilleur ajustement. De plus, cela l'objet a un attribut alpha_3. Ainsi, je peux "accéder" au code ISO à 3 lettres en utilisant country_data[0].alpha_3. Cependant, il est possible que certains noms de pays dans le DataFrame n'aient pas de code ISO correspondant (par exemple, les territoires contestés). Donc, pour ces pays, j'ai donné un code ISO de "c'est-à-dire une chaîne vide. De plus, vous devez envelopper ce code dans un bloc try-except. La déclaration : imprimer('Impossible d'ajouter le code ISO 3 pour ->', de campagne) donnera une impression des pays pour lesquels les codes ISO 3 n'ont pas pu être trouvés. En fait, vous trouverez ces pays comme indiqué avec la couleur blanche dans la sortie finale.
  4. Ayant obtenu le code ISO à trois lettres pour chaque pays (ou une chaîne vide pour certains), j'ai ajouté le nom du pays (comme clé) et son code ISO correspondant (comme valeur) au dictionnaire d_code_pays. Pour les ajouter, j'ai utilisé le mettre à jour() méthode de l'objet dictionnaire Python.
  5. Après avoir créé un dictionnaire des noms de pays et de leurs codes, je les ai ajoutés au DataFrame à l'aide d'une simple boucle for.

Une carte choroplèthe est une carte composée de polygones colorés. Il est utilisé pour représenter les variations spatiales d'une quantité. Nous utiliserons le module express de Plotly appelé conventionnellement px. Ici, nous vous montrons comment créer une carte choroplèthe à l'aide de la fonction : px.choropleth.

La signature de cette fonction est :

Les points remarquables sont que le choroplèthe() la fonction a besoin des éléments suivants :


UTILISER LES DONNÉES POUR COLORER DANS LES ZONES

Maintenant que nous avons des zones dessinées sur notre carte, ne serait-il pas agréable de pouvoir utiliser nos données pour les colorier. Par exemple, dans mon cas, plus le nombre de nouvelles maisons dans une zone est élevé, plus la couleur de la surface. Nous ajouterons également une barre de couleur pour donner aux personnes qui regardent la carte une idée du type de nombre qu'une couleur représente.

Nous allons d'abord créer un nouveau DataFrame pour plus de commodité qui contiendra toutes les informations dont nous avons besoin.

Ici, nous obtenons les polygones de notre fichier de formes que nous avons importé plus tôt. De plus, mon fichier de formes contenait également les noms de chaque zone, que nous ajoutons également au nouveau DataFrame. Nous fusionnons ensuite les deux DataFrames sur la colonne de zone qui ajoute les autres informations sur les zones dont nous avons besoin.

Ensuite, nous devons utiliser ces informations pour colorier les zones.

Nous créons d'abord une palette de couleurs à utiliser avec notre carte et nos données. J'aime l'orange, donc c'est ce que je vais utiliser, vous pouvez trouver d'autres palettes de couleurs ici.

Nous créons ensuite un PatchCollection en utilisant les formes de notre fichier de formes qui sont maintenant stockées dans le DataFrame que nous avons précédemment créé. L'argument ‘zorder’ garantit simplement que les correctifs que nous créons se retrouvent au-dessus de la carte, et non en dessous.

Ensuite, pour plus de commodité, nous créons une variable pour la fonction Normalize() que nous utilisons ensuite lors de la définition de la couleur du visage de PatchCollections. Nous colorons les patchs avec notre palette de couleurs que nous avons créée auparavant et lui transmettons nos données de comptage de nouvelles maisons normalisées. Cela fait en sorte que les patchs avec un nombre élevé de nouvelles propriétés sont désormais d'une couleur plus foncée que ceux avec un faible nombre de nouvelles propriétés.

Enfin, nous ajoutons la PatchCollection à notre carte.

Voilà, nous avons maintenant une carte qui utilise nos données pour colorier les zones. Il y a encore une chose que nous devrions faire cependant. Ajoutez une barre de couleurs, cela facilite grandement l'interprétation des couleurs de la carte et les associe à un nombre.

Nous créons d'abord un objet ScalarMappable et utilisons la fonction set_array() pour y ajouter nos décomptes. Nous la passons ensuite à la fonction colorbar() de Matplotlib et définissons l'argument de rétrécissement à 0.4 afin de rendre la barre de couleur plus petite que la carte et nous avons terminé.

Modifiez la résolution des cartes sur ‘f’ pour obtenir une vue complète et vous devriez maintenant avoir une visualisation de carte attrayante et informative écrite en Python avec Matplotlib et Basemap qui ressemblera à ceci :

Pour voir tout ce code ensemble en action, vous pouvez aller ici .

De plus, si vous créez ou avez créé une carte, veuillez commenter ce message avec un lien vers l'endroit où nous pouvons le trouver, j'adore voir ce que les autres proposent.

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‘Ello, je suis Jamal –, un développeur de logiciels FinTech basé à Tokyo et spécialisé dans le piratage informatique, qui dépend des données.

J'écris du code de qualité Shakespeare, de nos jours principalement en Python et JavaScript et la productivité coule dans mes veines.