Python中GeoJson和bokeh-1的使用讲解

Python中GeoJson和Bokeh-1的使用涉及到数据可视化和地图可视化。下面将详细介绍这两个工具的使用方法。

GeoJson

简介

GeoJson是一种用于描述地图上的时态和矢量数据的开放格式标准。它基于JavaScript对象表示法标准(JSON)创建。它提供了一种将空间数据与属性数据结合在一起的简单方法。在Python中，我们可以使用GeoPandas等库来操作GeoJson文件

示例

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取GeoJson文件中的数据
gdf = gpd.read_file('example.geojson')

# 将读取的数据绘制为地图
gdf.plot(marker='o', color='red', markersize=3)

# 显示地图
plt.show()

这个示例中，我们使用GeoPandas库读取一个GeoJson文件，并使用matplotlib库将其绘制为地图并显示。

Bokeh-1

简介

Bokeh是一个Python库，用于创建动态交互式数据可视化的现代Web浏览器。它可以创建交互式图表、图形和文档，它使数据科学家和分析人员能够以各种方式可视化数据。

示例

from bokeh.io import show
from bokeh.models import GeoJSONDataSource
from bokeh.plotting import figure
import json

# 读取GeoJson文件
with open('example.geojson') as f:
    geojson = json.load(f)

# 将GeoJson数据转化为Bokeh需要的格式
geosource = GeoJSONDataSource(geojson=geojson)

# 创建Bokeh绘图对象
p = figure(title='Example GeoJson', plot_height=300, plot_width=500)

# 绘制地图
p.patches('xs', 'ys', source=geosource, fill_color='red', line_color='black')

# 显示地图
show(p)

这个例子中，我们使用了Bokeh库中的GeoJSONDataSource对象将GeoJson数据转化为Bokeh需要的格式，并使用patches方法绘制地图。