Совершенствуйте свои навыки картографирования с помощью 3D-визуализации
Трехмерная карта экструзии – это тип визуализации данных, при котором трехмерные полосы или столбцы располагаются на карте в соответствии с их географическими координатами. Высота каждой полосы представляет собой числовое значение, например численность населения или температуру, связанную с этим конкретным местоположением. Вот пример, показывающий плотность городского населения на Гавайских островах:
Карты этого типа представлены с «наклонной» перспективой, чтобы была видна высота столбцов. Комбинируя географическую информацию, предоставленную картой, с вертикальным измерением, представленным полосами, трехмерная экструзионная карта может передавать информацию и закономерности в интересном пространственном контексте. Относительные отношения часто важнее, чем абсолютные значения.
В этом проекте Quick Success Data Science мы будем использовать Python и библиотеку pydeck, чтобы легко создавать трехмерные карты экструзии для распределения населения в США и Австралии. После прочтения этого краткого руководства у вас не возникнет проблем с созданием потрясающих визуализаций ваших собственных наборов геопространственных данных.
Наборы данных о населении
В этом проекте мы нанесем данные о населении США и Австралии. Для США мы будем использовать бесплатную Basic базу данных городов США на simplemaps.com [1].
Этот набор данных содержит информацию о 30 844 городах, в которых проживает основная часть населения США по состоянию на 31 января 2023 года. Он предоставляется по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 и может распространяться и использоваться в коммерческих целях. Для удобства я уже скачал данные и сохранил их в Gist.
Для Австралии мы будем использовать набор данных Kaggle 2020, полученный из simplemaps.com База данных городов мира[2]. Он включает 1035 известных городов Австралии, в которых проживает большая часть ее населения. Он распространяется бесплатно под лицензией MIT license и Creative Commons Attribution 4.0. Для удобства этот набор данных также был сохранен в Gist.
