在上一篇（数据科学学习手札41）中我们了解了folium的基础内容，实际上folium在地理信息可视化上的真正过人之处在于其绘制图像的高度可定制化上，本文就将基于folium官方文档中的一些基本示例来展开说明；
南太平洋岛国汤加的一座海底火山，于当地时间 1 月 14 日、15 日，连续两次剧烈喷发，爆发出大量岩浆并引发海啸，海浪环绕地球足足两圈，导致环太平洋多国发布海啸预警。这次火山喷发初步评估VEI 等级为 5～6 级，或对全球航运和农业造成较大影响。
folium是js上著名的地理信息可视化库leaflet.js为Python提供的接口，通过它，我们可以通过在Python端编写代码操纵数据，来调用leaflet的相关功能，基于内建的osm或自行获取的osm资源和地图原件进行地理信息内容的可视化，以及制作优美的可交互地图。其语法格式类似ggplot2，是通过不断添加图层元素来定义一个Map对象，最后以几种方式将Map对象展现出来。
编译：佘彦遥 程序注释：席雄芬 校对：丁雪 原文链接：https://github.com/python-visualization/folium/blob/master/README.rst Folium是建立在Python生态系统的数据整理（Datawrangling）能力和Leaflet.js库的映射能力之上的开源库。用Python处理数据，然后用Folium将它在Leaflet地图上进行可视化。 概念 Folium能够将通过Python处理后的数据轻松地在交互式的Leaflet地图上进行可视化展示
地理可视化是数据科学领域中的一个重要方面，它能帮助我们更好地理解和展示数据的空间分布。Python作为一种流行的编程语言，有着丰富的地理可视化工具库。其中，Folium是一个基于Leaflet.js的Python库，能够轻松地创建交互式地图。
所以想要绘制更精美的可视化地图？想在地图上自由的设置各种参数？想获得灵活的交互体验？
如果您了解并使用上面提到的库，那么您就处于进化的正确轨道上。它们可以帮助生成一些令人拍案的可视化效果，语法也不难。一般来说，我更喜欢Plotly+Cufflinks和 D3.js. 以下详细道来：
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
设计模式实软件中常见问题的典型解决方案。能根据需求进行预制蓝图，可用于解决代码中反复出现的设计问题。高质量应用程序框架设计过程广泛使用设计模式来确保代码可复用和可扩展性。
在处理地理空间数据时，经常需要以最自然的方式可视化这些数据：地图。如果可以使用Python快速轻松地创建数据的交互式地图，在本教程中使用洛杉矶县所有星巴克位置的数据集。在文章的最后将能够创建：
地理数据可视化在许多领域都是至关重要的，无论是研究地理空间分布、城市规划、环境保护还是商业决策。Python语言以其强大的数据处理和可视化库而闻名，而Geopandas作为其地理信息系统（GIS）领域的扩展，为处理地理空间数据提供了方便的工具。本文将介绍如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化，并提供实用的代码示例。
最近探索出来一个在Python中创建热力图非常高效的方法，使用folium包来创建热力图，实际效果非常赞，过程简单，代码量少。
ACCLIP WB-57 Aircraft Merge Data ACCLIP WB-57 飞机合并数据
随着夏天终于到来，想知道在爱丁堡外面享用一杯美味的冷饮的好地方。因此将关于主席许可的开放数据集与一些地理编码相结合，并创建了一个在爱丁堡外部座位的交互式地图。
ACCLIP_Model_WB57_Data 包含亚洲夏季季风化学和气候影响项目（ACCLIP）期间 WB-57 飞机飞行轨迹上的气象、化学和气溶胶模型数据。该产品的数据收集工作已经完成。
作者 |俊欣 来源 |关于数据分析与可视化 今天小编来为大家介绍一个叫做Folium的模块，我们可以用它来绘制高清的交互式地图，并且标注出重要的地理位置等等，读者在看过本篇文章之后，读者大致会掌握 1. 使用Folium来进行交互式地图的绘制 2. 在地图上标注出重要的建筑物 01 安装模块 pip install folium 02 画一张最简单的地图 我们先来绘制一张简单的地图，以上海为例，上海的经纬度(31.2304, 121.4737)为例，并且我们可以自行设置缩放级别，代码如下 shangh
TROPOspheric Monitoring Instrument(TROPOMI)是搭载在Copernicus Sentinel-5 Precursor(S5P)卫星上用于大气成分观测的仪器，于2017年10月13日发射，预计服役期为7年。
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章，尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具，如tableau、Power BI、Microsoft Excel
leftlet给R语言提供了很好用的交互式动态地图接口，其在Python中得API接口包名为folium（不知道包作者为何这样起名字，和leaflet已经扯不上关系了），可以满足我们平时常用的热力图、填充地图、路径图、散点标记等高频可视化场景。
上一篇文章分享了简单工厂模式的使用，在运行时根据客户端传入的参数类型来创建相应的实例。本节进一步讨论简单工厂的变体工厂方法模式。
上面的代码使用了一种动态的颜色方案，这取决于站点的容量。我们还可以根据每个站点的出发和到达次数，为这些圆形标记实现动态半径方案。我们可以得到我们所称的密度图，显示每个车站的净出发/到达人数。
有朋友可能没用过folium，它其实就是python的一个专业绘制地图的第三方库，所以在使用之前需要先安装它。
咱们用folium进行过多次地图绘制，有粉丝反馈在进行地图绘制的时候坐标点可能是百度地图经纬度、高德地图经纬度或者腾讯地图经纬度等情况，然后发现用默认的地图底图绘制的时候存在明显的偏移；另外，还有粉丝进行地图绘制用于论文的发表，而论文要求地图是英文或者中英文显示；同样的，还有粉丝表示想用卫星影像图显示等等。
之前我们介绍过《Python地图绘制工具folium更换地图底图样式全攻略》，今天我们就来学习基于folium进行地图绘制的基础知识点，让大家都可以用这个工具进行轻松的基于地图的可视化操作~
接着上一篇的地图系列相关知识，本篇给大家介绍一种局部空间分析的地理围栏运算，具体场景主要用在分析局部的商圈、商场、街道、步行街内部相关变量方面。
也就在前天，南太平洋岛国汤加发生火山喷发，有专门的专家学者分析，这可能是30年来全球规模最大的一次海底火山喷发，它引发的海啸以及火山灰将对周边的大气、洋流、淡水、农业以及民众健康等都造成不同程度的影响。
地理空间数据无处不在：在这次新冠肺炎大流行中，我们见识到了各种地理空间数据可视化工具制作出的各种风格的地图。而对Python的使用者来说，有几个非常强大的库可以帮助我们进行地理空间数据可视化。
Python的地图可视化库很多，Matplotlib库虽然作图很强大，但只能做静态地图。而我今天要讲的是交互式地图库，分别为pyecharts、folium，掌握这两个库，基本可以解决你的地图可视化需求。
NOAA 气溶胶和海洋科学考察（AEROSE）是一种基于测量的综合方法，用于了解热带海洋上空气溶胶长程飘移的影响（Morris 等人，2006 年；Nalli 等人，2011 年）。因此，AEROSE 活动（迄今为止由 9 个独立的跨大西洋项目阶段组成）提供了一套现场测量方法，用于描述大陆气溶胶外流（包括尘埃和烟雾）对大西洋的影响和微物理演变（Nalli 等人，2011 年）。AEROSE 试图解决三个核心科学问题（Morris 等，2006 年）： 1. 气溶胶（如尘埃、烟雾）在海洋传输过程中如何影响大气和海洋参数？2. 气溶胶分布在传输过程中是如何发生物理和化学变化的？3. 卫星遥感在解析和研究上述过程方面有哪些能力？(我们最近增加了第四项研究，重点是海洋边界层大气颗粒物上微生物群落的迁移和演变。
ACCLIP WB-57 Aerosol and Cloud Remotely Sensed Data
谷歌地球引擎的厉害之处，在于它是一个云平台，集合了目前许多的遥感数据。我们可以不用再去各种平台搜集遥感数据，直接利用GEE就可以处理我们想要的数据。除了大量的卫星遥感数据，它还整合了一个API，这个API不仅能支持Javascript还支持Python，同时支持对遥感数据的处理。总而言之，它很强。。。而且很适合于一些不喜欢本地平台运作的人。依托GEE，如果你愿意付费，它完全可以成为一个在线运行的服务器，源源不断的产出你需要的结果。
上次咱们介绍过《想知道所在的城市有多少条道路？我用python发现北京一共有1.5万条道路！》，其中关于北京行政区域轮廓及网格的绘制有朋友感兴趣，今天我们就来简单介绍一下。
不过今天我还是想介绍一下如何将 GPS 数据转换为行驶轨迹，推断某个时间点或时段车辆所在的位置，并判断车辆是否经过指定区域。
安装地球引擎API和geemap 安装地球引擎的Python API和geemap。geemap Python包是建立在ipyleaflet和folium包之上的，它实现了几个与地球引擎数据层交互的方法，比如Map.addLayer()、Map.setCenter()和Map.centerObject()。下面的脚本检查geemap包是否已经安装。如果没有，它将安装geemap，它会自动安装其依赖项，包括earthengine-api、folium和ipyleaflet。
Python API 包称为ee. 必须为每个新的 Python 会话和脚本导入和初始化它：
如果你是Python可视化的新手，一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium，以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。
这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。
之前写了一篇， 有份近10年的地震数据，你会怎样用python分析呢？ 有人留言说，想要将数据显示地图上。 比如地震网上这种效果。 显示图表的库非常多，这里我们试用一个轻量级第三方 folium 库。 三行代码就可以在本地生成一个render.html地图网页文件。 import folium world_map = folium.Map(location=[28.5, 100.40], zoom_start=4) world_map.save('render.html') 详细使用可以查看其文档。
本次我们讲一下如何利用Google的colab使用GEE。colab是Google推出的云端的jupyter notebook，使用Google的算力，甚至可以白嫖Google的GPU,简直美滋滋。
ABoVE: AirSWOT Color-Infrared Imagery Over Alaska and Canada, 2017
ACCLIP_Aerosol_AircraftInSitu_WB57_Data 是亚洲夏季季风化学与气候影响项目（ACCLIP）期间收集的原地气溶胶数据。本数据集收录了来自下一代激光质谱仪（PALMS-NG）、单颗粒烟尘光度计（SP2）、成核模式气溶胶粒度光谱仪（N-MASS）、印刷光学颗粒光谱仪（POPS）和超高灵敏度气溶胶光谱仪（UHSAS）的数据。该产品的数据收集工作已经完成。
今天在刷视频的时候看到了我订阅的Youtube博主更新了，感觉内容蛮有用的，就分享给大家
说到长沙，大家第一想到的可能就是小吃，当然来长沙旅游，不光只是为了吃，这吃喝玩乐，咱都得来一套是吧。基于此，我调用了高德的API，来获取POI数据，带你玩转长沙。 首先，我们来看看POI的概念：POI（Point of Interest）简单的说就是兴趣点，在地理信息系统中，一个POI可以是一栋房子、一个商铺、一个邮筒、一个公交站等。 本教程包含内容：
本篇文章主要介绍如何使用pynmea2库解析传感器的GPS信号，以及如何使用folium库绘制GPS轨迹图。
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