Вивчайте Базові просторові операції | Вступ до геопросторових даних

Свайпніть щоб показати меню

Робота з геопросторовими даними часто починається з можливості фільтрувати, вибирати та візуалізувати об'єкти на основі їхніх атрибутів або просторових властивостей. За допомогою бібліотеки geopandas можна ефективно виконувати ці базові просторові операції. Фільтрація дозволяє зосередитися на об'єктах, що становлять інтерес у великому наборі даних, а візуалізація допомагає інтерпретувати просторові закономірності та взаємозв'язки візуально.

Для фільтрації просторових даних зазвичай використовують булеву індексацію та аксесор .loc у geopandas. Це дозволяє вибирати рядки, які відповідають певним критеріям, наприклад, усі об'єкти з певним значенням атрибуту.


              12345678910111213141516171819202122
            
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. Load the dataset using a direct URL to the public Natural Earth GeoJSON
world_url = "https://raw.githubusercontent.com/nvkelso/natural-earth-vector/master/geojson/ne_110m_admin_0_countries.geojson"
world = gpd.read_file(world_url)

# 2. Filter: Select only countries in South America
south_america = world[world['CONTINENT'] == 'South America']

# 3. Plotting
ax = world.plot(color='lightgray', edgecolor='white', figsize=(10, 6))

# Overlay South American countries in green
south_america.plot(ax=ax, color='forestgreen', edgecolor='black')

# Customize the map
plt.title("South America Highlighted on World Map", fontsize=14)
plt.axis('off')  # Hide the lat/long grid lines for a cleaner look

# Show the plot
plt.show()

Після фільтрації даних їх візуалізація на карті є важливим етапом у геопросторовому аналізі. geopandas інтегрується з matplotlib, що дозволяє створювати інформативні карти. Можна налаштовувати кольори об'єктів відповідно до значень атрибутів і додавати легенди для підвищення інформативності графіків.


              123456789101112
            
import matplotlib.pyplot as plt

# Plot all world countries in light gray
ax = world.plot(color='lightgray', edgecolor='white', figsize=(10, 6))

# Overlay South American countries in green with a legend
south_america.plot(ax=ax, color='forestgreen', edgecolor='black', label='South America')

# Add a title and legend
plt.title("Countries of South America")
plt.legend()
plt.show()

Яке з наступних тверджень найкраще описує, що ви побачите на графіку після фільтрації країн Південної Америки та налаштування візуалізації, як показано вище?

Виберіть правильну відповідь

Карта, на якій показані лише країни Південної Америки, усі зеленого кольору, інші країни не відображаються.

Карта, на якій усі країни показані світло-сірим кольором, а країни Південної Америки виділені зеленим і підписані.

Усі країни відображені зеленим кольором, а в легенді зазначено "South America".

Відображаються лише країни Південної Америки, кожна з яких має різний колір, без легенди.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 4

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Секція 1. Розділ 4