Wenn Sie verschiedene Bibliotheken mit Python verwenden, dachte ich: "Es ist praktisch, weil Sie mit ein wenig Code ein kleines Ding machen und mit ein paar 5 Schritten ein kleines Skript erstellen können." Es ist also nur eine Liste von Python und anderen Befehlen. Ich kann mir das einfallen lassen, aber ich werde unregelmäßig ein 10-Schritte-Skript veröffentlichen.
Als ** 8th ** habe ich zuvor ein Skript veröffentlicht, das eine Karte um Ginza mit Markierungen an 3 Stellen mit Folium zeichnet, aber im Voraus den Ort, den Breiten- und Längengrad mit csv festlegen. Ich habe es vorbereitet und versucht, es zu planen.
Wenn es viele Grundlagen gibt, scheint diese Methode leicht zu lesen und zu warten.
In diesem Skript habe ich die folgenden 3 Stellen eingezeichnet.
【Umgebung】 linux: MXLinux19.1 python: 3.7.3 pip3: 20.0.2 pandas: 1.0.3 jupyter-lab: 2.1.1 folium: 0.10.1
** 1. Erstellen Sie eine CSV-Datei mit der folgenden Konfiguration für Standortinformationen ** Ortsname, Breite / Länge
ginza,latitude,longtude Yurakucho_station,35.6749187,139.7606366 GinzaCorridorSteet,35.6703699,139.7573871 GinzaSix,35.66695908,139.7618857
** ・ Übrigens ist der Breitengrad "Breitengrad" und der Längengrad "Longtude" **. Wenn Sie suchen, werden sie in dieser Reihenfolge angezeigt. Im Fall der Corridor Street war dies beispielsweise "Breitengrad: 35,6749187, Längengrad: 139,7573871". Ich habe diese CSV mit Pandas geladen.
** Die minimale Syntax für Folium lautet wie folgt. ** **. map = folium.Map (Position = [Breite, Länge des Referenzpunkts], zoom_start = anfängliche Vergrößerung) map
Der Code läuft in jupyter und die Karte wird in jupyter gezeichnet.
** Beispielcode zum Zeichnen einer Karte aus csv **
jupyter
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
#Beispiel für Code zum Zeichnen um Ginza
# infile = './map_location'
#
#1.Bibliothek importieren
import folium
import pandas as pd
#CSV-Datei lesen
df = pd.read_csv('./map_location.csv')
#df
plot_location=df
plot_location
#Mehrpunktdiagramme und Markierungsverarbeitung aus Datei lesen
map = folium.Map(location=[35.6749187,139.7606366], zoom_start = 14)
for i, r in plot_location.iterrows():
folium.Marker(location=[r['latitude'], r['longtude']], popup=r["ginza"]).add_to(map)
# 3.Kartenplot
map
#df.to_csv('./map_location.csv')
Derzeit ist es der einfachste Marker, aber mit etwas mehr Recherche scheint es möglich zu sein, verschiedene Informationen zu senden. Übrigens ist dieses Bild eine Bildschirmaufnahme, aber es kann tatsächlich von der gezeichneten Stelle verschoben oder vergrößert werden.
** Dies ist das Kartendiagramm [2] in 8.folium. ** **.
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