大家好，我是小z，也可以叫我阿粥~

今天給大家分享一款開源地理可視化工具，容易上手，還效果炫酷。

文末粉絲福利，送兩本可視化相關的硬核好書~

簡介

keplergl是由Uber開源的一款地理數據可視化工具，通過keplergl我們可以在Jupyter notebook中使用，可視化效果如下圖所示：

安裝

官方文檔：https://docs.kepler.gl/docs/keplergl-jupyter

• 通過pip安裝keplergl：

pip?install?keplergl

• 如果你使用MAC通過PIP安裝而且notebook版本在5.3以上，可跳過此步：

jupyter?nbextension?install?--py?--sys-prefix?keplergl?#?can?be?skipped?for?notebook?5.3?and?above jupyter?nbextension?enable?--py?--sys-prefix?keplergl?#?can?be?skipped?for?notebook?5.3?and?above

一個小例子

執行以下代碼，會建立一個沒數據空窗口，出現如下效果，那就恭喜你安裝成功了～

from?keplergl?import?KeplerGl#創建一個KeplerGl對象 map_1?=?KeplerGl(height=500)#激活KeplerGl對象到jupyter的窗口中 map_1

添加數據

KeplerGl中支持三種格式的數據，分別是csv, GEOjson和DataFrame，下面以DataFrame為例；

首先我們通過Pandas讀取數據:

import?pandas?as?pddf?=?pd.read_csv('rocket_launch_site_elevation_2019-10-27.csv') df.head()

再新建一個KeplerGl，然后通過.add()添加我們剛剛讀取的數據；在地圖上就能看到我們剛剛添加的數據了～

#創建一個KeplerGl對象 map_2?=?KeplerGl(height=600)#激活KeplerGl對象到jupyter的窗口中 map_2#?添加數據 map_2.add_data(name='rocket',?data=df)map_2

定制圖表

與pyecharts,matplotlib等庫的配置方式不一樣，在Kepler中你不需要寫很多關于顏色，圖表類型等等方面的配置代碼，你只需要在窗口通過鼠標操作就好了，如下圖所示：

獲取配置

通過.config獲取當前圖表中的配置（包括你在窗口中的操作）～

map_2.config

當然這個配置也可以復用的其他圖表上，如下代碼～

#創建一個KeplerGl對象#?config讀取配置 map_3?=?KeplerGl(height=600,?config=map_2.config)#激活KeplerGl對象到jupyter的窗口中 map_3#?添加數據 map_3.add_data(name='rocket',?data=df)map_3

導出圖表

通過.save_to_html()導出會生成一個html文件，支持參數如下：

• data：圖表數據，如為空則會使用當前圖表中的數據；- ?config：圖表配置，如為空則會使用圖表中當前的配置；- ?file_name: 導出文件名，默認keplergl_map.html - ?read_only：如為True，導出的文件將不支持配置；

map_3.save_to_html(file_name='kepler_example.html')

通過瀏覽器打開剛剛保存的文件，就可以開始你的可視化之旅了～

簡單使用下來，KeplerGL是一款上手非常容易的可視化工具，不需要你去寫復雜的代碼完成圖表的配置，通過圖形化界面就能作出非常好看的效果；如果你工作中剛好需要用到地理數據的可視化，KeplerGL是一款非常不錯的選擇～

最后的最后，來個送書粉絲福利

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的keplergl，一款超炫的地理数据可视化神器！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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