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python - 如何在大型数据集上创建交互式图形?
我正在尝试在大型数据集上使用全息视图创建交互式图形。下面是一个名为trackData.cvs的数据文件示例
这就是我读取数据并绘制散点图的方式。
因为这个数据集非常大,散点图的放大和缩小非常慢,希望加快这个过程。我研究并发现了在大型数据集上推荐的全息视图抽取,但我不知道如何在上面的代码中使用。我尝试过的大多数情况似乎都会引发错误。另外,有没有办法确保将时间列转换为微量?在此先感谢您的帮助
python - 如何解决 xarray.open_rasterio 解析问题?
我想光栅化高分辨率 GeoTIFF 的较小阴影。xarray.open_rasterio
似乎是获得所需内容的正确工具datashader.transfer_functions.shade
。但是,返回的 DataArray 也有一个带,它会跳闸shade
。出现几个问题:
- 应该
xarray.open_rasterio
将当前在“带”中的值简单地作为数组中的值返回吗? - 如何检查 GeoTIFF 是否符合
xarray.open_rasterio
预期? - 是否有任何论点
xarray.open_rasterio
允许将“带”指定为“值”? - 或者应该
xarray.open_rasterio
简单地重新排序或重新标记坐标,使“band”是第三个(在“x”和“y”之后)? - 或者,如果
xarray.open_rasterio
正确解析此 GeoTIFF,是否可以shade
以一种不会将此 2D 数组与 3D 数组混淆的方式调用?
MRE:使用 Facebook 高分辨率人口地图中的 GeoTIFF,例如,从这里。下面的代码可以把它放在一个 800x800 的地图上。相反,在我终于明白为什么抱怨它在尝试为 800 个类别着色时它的参数shade
中只有(默认)22 种颜色之后,我明白坐标被理解为值。我在下面显示数组。color_key
y
shade
这失败了,因为da
数组看起来像这样:
openstreetmap - 使用全息视图放大时,如何让 plottetd 点保持相同大小?
我正在使用 python 中的全息视图在地图上绘制点,即使放大,我也希望绘制的点保持相同的大小。我正在使用散景扩展。
我发现这篇文章解决了散景问题,这是一个链接。但到目前为止,我还没有找到全息视图的解决方案。
这是一些示例代码:
python - 如何将等值线地图与 Python 中的阴影栅格相结合?
我想在地图上绘制区域的特征,但人口密度非常不均匀,较大的瓷砖会误导性地吸引注意力。想想邮政编码的平均值(比如考试成绩)。
高分辨率地图可用于区分有人居住的地区,甚至是其中的密度。下面的 Python 代码确实根据每个像素的平均密度生成了一个彩色栅格。
但是,我真正需要的是从同一区域的等值线地图(在这种情况下为匈牙利的邮政编码)着色,但着色只影响无论如何都会出现在栅格上的点。光栅只能确定像素的伽玛(或者可能是某些 3D 模拟中的高度)。什么是解决这个问题的好方法?
不知rasterio.mask.mask
何故?
(顺便说一句,带有邮政编码边界的叠加层也很好,但我对如何使用它有更好的理解GeoViews
。)
bokeh - 使用 Dask、Xarray、Holoviews、Bokeh 数据集
目前有非常大的 xarray 数据集,包含 7 个数据变量,每个变量的形状约为 60-80k (x,y) 值以及 4 年(给予或接受)时间数据。我正在创建一个 UI,它将显示 3 个地图、1 个主地图和 2 个选定 AOI 的地图,以及散点图、时间序列曲线和散点矩阵。我不希望这一切都是完全交互式的,这意味着通过下拉选择数据变量和时间滑块等同时更新所有绘图。我目前遇到的问题是内存和渲染时间。
我想知道是否有人做过类似的事情,以及在提高内存效率等的同时做这样的事情的最佳方法是什么。