Python怎么实现交通数据可视化
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1、TransBigData简介
TransBigData为处理常见的交通时空大数据(如出租车GPS数据、共享单车数据和公交车GPS数据等)提供了快速而简洁的方法。TransBigData为交通时空大数据分析的各个阶段提供了多种处理方法,代码简洁、高效、灵活、易用,可以用简洁的代码实现复杂的数据任务。
目前,TransBigData主要提供以下方法:
数据预处理:对数据集提供快速计算数据量、时间段、采样间隔等基本信息的方法,也针对多种数据噪声提供了相应的清洗方法。
数据栅格化:提供在研究区域内生成、匹配多种类型的地理栅格(矩形、三角形、六边形及geohash栅格)的方法体系,能够以向量化的方式快速算法将空间点数据映射到地理栅格上。
数据可视化:基于可视化包keplergl,用简单的代码即可在Jupyter Notebook上交互式地可视化展示数据。
轨迹处理:从轨迹数据GPS点生成轨迹线型,轨迹点增密、稀疏化等。
地图底图、坐标转换与计算:加载显示地图底图与各类特殊坐标系之间的坐标转换。
特定处理方法:针对各类特定数据提供相应处理方法,如从出租车GPS数据中提取订单起讫点,从手机信令数据中识别居住地与工作地,从地铁网络GIS数据构建网络拓扑结构并计算最短路径等。
TransBigData可以通过pip或者conda安装,在命令提示符中运行下面代码即可安装:
pip install -U transbigdata
安装完成后,在Python中运行如下代码即可导入TransBigData包。
import transbigdata as tbd
2、数据预处理
TransBigData与数据处理中常用的Pandas和GeoPandas包能够无缝衔接。首先我们引入Pandas包并读取出租车GPS数据:
import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('TaxiData-Sample.csv',header = None) data.columns = ['VehicleNum','time','lon','lat','OpenStatus','Speed'] data.head()
结果如图2所示:
▲图2 出租车GPS数据
然后,引入GeoPandas包,读取研究范围的区域信息并展示:
import geopandas as gpd # 读取研究范围区域信息 sz = gpd.read_file(r'sz/sz.shp') sz.plot()
结果如图3所示:
▲图3 研究范围的区域信息
TransBigData包集成了交通时空数据的一些常用预处理方法。其中,tbd.clean_outofshape方法输入数据和研究范围区域信息,能够剔除研究范围外的数据。而tbd.clean_taxi_status方法则可以剔除出租车GPS数据中载客状态瞬间变化的记录。在使用预处理方法时需要传入数据表中重要信息列所对应的列名,代码如下:
# 数据预处理 #剔除研究范围外的数据,计算原理是在方法中先栅格化后栅格匹配研究范围后实现对应。因此这里需要同时定义栅格大小,越小则精度越高 data = tbd.clean_outofshape(data, sz, col=['lon', 'lat'], accuracy=500) # 剔除出租车数据中载客状态瞬间变化的数据 data = tbd.clean_taxi_status(data, col=['VehicleNum', 'time', 'OpenStatus'])
经过上面代码的处理,我们就已经将出租车GPS数据中研究范围以外的数据和载客状态瞬间变化的数据予以剔除。
3、数据栅格化
栅格形式(地理空间上相同大小的网格)是表达数据分布最基本的方法,GPS数据经过栅格化后,每个数据点都含有其所在的栅格信息。采用栅格表达数据的分布时,其表示的分布情况与真实情况接近。
TransBigData工具为我们提供了一套完整、快速、便捷的栅格处理体系。用TransBigData进行栅格划分时,首先需要确定栅格化的参数(可以理解为定义了一个栅格坐标系),参数可以帮助我们快速进行栅格化:
# 定义研究范围边界 bounds = [113.75, 22.4,114.62, 22.86] # 通过边界获取栅格化参数 params = tbd.area_to_params(bounds,accuracy = 1000) params
输出:
{'slon': 113.75, 'slat': 22.4, 'deltalon': 0.00974336289289822, 'deltalat': 0.008993210412845813, 'theta': 0, 'method': 'rect', 'gridsize': 1000}
此时输出的栅格化参数params的内容存储了栅格坐标系的原点坐标(slon、slat)、单个栅格的经纬度长宽 (deltalon、deltalat)、栅格的旋转角度(theta)、栅格的形状(method参数,其值可以是方形rect、三角形tri和六边形hexa)以及栅格的大小(gridsize参数,单位为米)。
取得栅格化参数后,我们便可以用TransBigData中提供的方法对GPS数据进行栅格匹配、生成等操作。
完整的栅格处理方法体系如图4所示:
▲图4 TransBigData所提供的栅格处理体系
使用tbd.GPS_to_grid方法能够为每一个出租车GPS点生成,该方法会生成编号列LONCOL与 LATCOL,由这两列共同指定所在的栅格:
# 将GPS数据对应至栅格,将生成的栅格编号列赋值到数据表上作为新的两列 data['LONCOL'],data['LATCOL']= tbd.GPS_to_grids(data['lon'],data['lat'],params)
下一步,聚合集计每一栅格内的数据量,并为栅格生成地理几何图形,构建GeoDataFrame:
# 聚合集计栅格内数据量 grid_agg=data.groupby(['LONCOL','LATCOL'])['VehicleNum'].count().reset_index() # 生成栅格的几何图形 grid_agg['geometry']=tbd.grid_to_polygon([grid_agg['LONCOL'],grid_agg['LATCOL']],params) # 转换为GeoDataFrame grid_agg=gpd.GeoDataFrame(grid_agg) # 绘制栅格 grid_agg.plot(column = 'VehicleNum',cmap = 'autumn_r')
结果如图5所示:
▲图5 数据栅格化的结果
对于一个正式的数据可视化图来说,我们还需要添加底图、色条、指北针和比例尺。TransBigData也提供了相应的功能,代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt fig =plt.figure(1,(8,8),dpi=300) ax =plt.subplot(111) plt.sca(ax) # 添加行政区划边界作为底图 sz.plot(ax=ax,edgecolor=(0,0,0,0),facecolor=(0,0,0,0.1),linewidths=0.5) # 定义色条位置 cax = plt.axes([0.04, 0.33, 0.02, 0.3]) plt.title('Data count') plt.sca(ax) # 绘制数据 grid_agg.plot(column = 'VehicleNum',cmap = 'autumn_r',ax = ax,cax = cax,legend = True) # 添加指北针和比例尺 tbd.plotscale(ax,bounds = bounds,textsize = 10,compasssize = 1,accuracy = 2000,rect = [0.06,0.03],zorder = 10) plt.axis('off') plt.xlim(bounds[0],bounds[2]) plt.ylim(bounds[1],bounds[3]) plt.show()
结果如图6所示:
▲图6 tbd包绘制的出租车GPS数据分布
4、订单起讫点OD提取与聚合集计
针对出租车GPS数据,TransBigData提供了直接从数据中提取出出租车订单起讫点(OD)信息的方法,代码如下:
# 从GPS数据提取OD oddat=tbd.taxigps_to_od(data,col=['VehicleNum','time','Lng','Lat','OpenStatus']) oddata
结果如图7所示:
▲图7 tbd包提取的出租车OD
TransBigData包提供的栅格化方法可以让我们快速地进行栅格化定义,只需要修改accuracy参数,即可快速定义不同大小粒度的栅格。我们重新定义一个2km*2km的栅格坐标系,将其参数传入tbd.odagg_grid方法对OD进行栅格化聚合集计并生成GeoDataFrame:
# 重新定义栅格,获取栅格化参数 params=tbd.area_to_params(bounds,accuracy = 2000) # 栅格化OD并集计 od_gdf=tbd.odagg_grid(oddata,params) od_gdf.plot(column = 'count')
结果如图8所示:
▲图8 tbd集计的栅格OD
添加地图底图,色条与比例尺指北针:
# 创建图框 import matplotlib.pyplot as plt fig =plt.figure(1,(8,8),dpi=300) ax =plt.subplot(111) plt.sca(ax) # 添加行政区划边界作为底图 sz.plot(ax=ax,edgecolor=(0,0,0,1),facecolor=(0,0,0,0),linewidths=0.5) # 绘制colorbar cax=plt.axes([0.05, 0.33, 0.02, 0.3]) plt.title('Data count') plt.sca(ax) # 绘制OD od_gdf.plot(ax = ax,column = 'count',cmap = 'Blues_r',linewidth = 0.5,vmax = 10,cax = cax,legend = True) # 添加比例尺和指北针 tbd.plotscale(ax,bounds=bounds,textsize=10,compasssize=1,accuracy=2000,rect = [0.06,0.03],zorder = 10) plt.axis('off') plt.xlim(bounds[0],bounds[2]) plt.ylim(bounds[1],bounds[3]) plt.show()
结果如图9所示:
▲ 图9 TransBigData绘制的栅格OD数据
同时,TransBigData包也提供了将OD直接聚合集计到区域间的方法:
# OD集计到区域 # 方法1:在不传入栅格化参数时,直接用经纬度匹配 od_gdf = tbd.odagg_shape(oddata,sz,round_accuracy=6) # 方法2:传入栅格化参数时,程序会先栅格化后匹配以加快运算速度,数据量大时建议使用 od_gdf = tbd.odagg_shape(oddata,sz,params = params) od_gdf.plot(column = 'count')
结果如图10所示:
▲图10 tbd集计的小区OD
加载地图底图并调整出图参数:
# 创建图框 import matplotlib.pyplot as plt import plot_map fig =plt.figure(1,(8,8),dpi=300) ax =plt.subplot(111) plt.sca(ax) # 添加行政区划边界作为底图 sz.plot(ax = ax,edgecolor = (0,0,0,0),facecolor = (0,0,0,0.2),linewidths=0.5) # 绘制colorbar cax = plt.axes([0.05, 0.33, 0.02, 0.3]) plt.title('count') plt.sca(ax) # 绘制OD od_gdf.plot(ax = ax,vmax = 100,column = 'count',cax = cax,cmap = 'autumn_r',linewidth = 1,legend = True) # 添加比例尺和指北针 tbd.plotscale(ax,bounds = bounds,textsize = 10,compasssize = 1,accuracy = 2000,rect = [0.06,0.03],zorder = 10) plt.axis('off') plt.xlim(bounds[0],bounds[2]) plt.ylim(bounds[1],bounds[3]) plt.show()
结果如图11所示:
▲ 图11区域间OD可视化结果
5、交互可视化
在TransBigData中,我们可以对出租车数据使用简单的代码在jupyter notebook中快速进行交互可视化。这些可视化方法底层依托了keplergl包,可视化的结果不再是静态的图片,而是能够与鼠标响应交互的地图应用。
tbd.visualization_data方法可以实现数据分布的可视化,将数据传入该方法后,TransBigData会首先对数据点进行栅格集计,然后生成数据的栅格,并将数据量映射至颜色上。代码如下:
结果如图12所示:
# 可视化数据点分布 tbd.visualization_data(data,col = ['lon','lat'],accuracy=1000,height = 500)
▲ 图12数据分布的栅格可视化
对于出租车数据中所提取出的出行OD,也可使用tbd.visualization_od方法实现OD的弧线可视化。该方法也会对OD数据进行栅格聚合集计,生成OD弧线,并将不同大小的OD出行量映射至不同颜色。代码如下:
# 可视化数据点分布 tbd.visualization_od(oddata,accuracy=2000,height = 500)
结果如图13所示:
▲ 图13 OD分布的弧线可视化
对个体级的连续追踪数据,tbd.visualization_trip方法可以将数据点处理为带有时间戳的轨迹信息并动态地展示,代码如下:
# 动态可视化轨迹 tbd.visualization_trip(data,col = ['lon','lat','VehicleNum','time'],height = 500)
结果图14所示。点击其中的播放键,可以看到出租车运行的动态轨迹效果。
感谢各位的阅读,以上就是“Python怎么实现交通数据可视化”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Python怎么实现交通数据可视化这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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