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在地图内联(Jupyter)上绘制坐标的最快方法是什么?

folium jupyter jupyter-notebook gps python

mforezdev · 技术社区 · 7 年前

我想知道在上面绘制几个坐标(150万)最简单、最快的方法是什么 开放街道地图

它必须能够以内联方式显示在 .

我一直在尝试 Folium

import folium
import datetime as dt
import random as rnd

t0 = dt.datetime.now()

#New York City Coordinates
NYC_COORD = [40.7128, -74.0059]

# Sample (0.33% over 1.5 million) 
sample_coords = rnd.sample(list(coords),5000)

# Build map 
map_nyc = folium.Map(location=NYC_COORD, zoom_start=12, 
tiles='cartodbpositron', width=640, height=480)

# Plot coordinates using comprehension list
[folium.CircleMarker(sample_coords[i], radius=1,
                color='#0080bb', fill_color='#0080bb').add_to(map_nyc) 
for i in range(len(sample_coords))]

# Display map in Jupyter
map_nyc

t1 = dt.datetime.now()
print('Total time: %i seconds' % (t1 - t0).seconds)

总时间:33秒

2 回复 | 直到 7 年前

James A. Bednar 6 年前

150万个坐标对datashader来说没有问题;以下是3秒钟内1000万的代码,包括读取文件,以及在缩放或平移(从 http://pyviz.org/tutorial/01_Workflow_Introduction.html ):

import dask.dataframe as dd, geoviews as gv, cartopy.crs as crs
from colorcet import fire
from holoviews.operation.datashader import datashade
from geoviews.tile_sources import CartoLight
gv.extension('bokeh')

tiles = CartoLight.options(width=700, height=600, xaxis=None, yaxis=None, show_grid=False) 

taxi  = dd.read_parquet('../data/nyc_taxi_wide.parq').persist()
pts   = gv.Points(taxi, ['pickup_x', 'pickup_y'], crs=crs.GOOGLE_MERCATOR)
trips = datashade(pts, cmap=fire, width=1000, height=600, x_sampling=0.5, y_sampling=0.5)

tiles * trips

Bob Haffner 7 年前

我认为可以通过使用MarkerClusters进行改进,但效果并不显著。150万是一个很大的阴谋点

不是一个完美的替代品,但也许你可以看看 datashader mpl-scatter-density

编辑:我最近发现了FastMarkerCluster,这是一个非常快速的选项,但没有MarkerClusters灵活。也就是说,这可能不是150万人的好选择。

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