【Udemy中英字幕】Interactive Map Visualization with Kepler GL and Streamlit

使用 Kepler GL 和 Streamlit 进行交互式地图可视化

使用 Kepler GL 可视化和分析地理空间数据、使用 Streamlit 共享以及使用 Mapbox 自定义地图样式

讲师：Kyla Kim

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您将学到什么

• 掌握 Kepler GL UI：使用 Kepler GL 演示来了解 UI 的基础知识以及如何与其交互以完成地图可视化任务。
• Kepler GL 配置提取：可视化各种数据类型（基本地图、边界、点、H3、线），并提取它们的配置。
• 使用 Streamlit 共享地图可视化：使用 Streamlit 与其他用户有效地共享地图。
• 使用 Mapbox 自定义地图样式：使用 Mapbox 应用自定义地图样式来创建独特的个性化可视化效果。
• H3 数据生成：了解如何将点数据转换为六边形数据，为高效的空间数据可视化做好准备。

探索相关主题

要求

• 所需基本的 Python 技能：熟悉 Python、使用 pip 安装库以及 GitHub 的基本使用将使您更容易学习本课程。

描述

通过本课程，您将学习如何使用 Kepler GL 可视化大规模地理空间数据，并使用 Streamlit 轻松共享交互式地图可视化。

• Kepler GL是 Uber 开发的一款开源工具，用于实时高效分析和可视化复杂地理空间数据。

• Streamlit是一个 Python 框架，可让您轻松创建交互式 Web 应用程序，在可视化数据或构建仪表板时特别有用。

在本课程中，您将实现以下目标：

1. 掌握 Kepler Demo UI：无需编写代码，您将直接与 Kepler GL 界面交互并体验其各种功能，获得对数据可视化的基本了解。

2. 使用 Kepler GL 创建地图可视化：使用 Google Colab，您将编写代码以使用 Kepler GL 生成地图可视化。您将学习如何提取可视化设置并使用它们根据您的需求自定义地图。

3. 使用 Streamlit 共享地图可视化：您将学习如何使用 Streamlit 与他人共享交互式地图可视化，让用户轻松查看地图并执行空间分析，而无需任何额外努力。

4. 使用 Mapbox 应用自定义地图样式：您将通过使用 Mapbox 应用自定义地图样式来克服默认地图样式的局限性，从而更丰富、更准确地表示地理细节。

本课程适合哪些人：

• 对于那些有兴趣使用 Kepler GL 的人：学习有效地处理大规模位置数据并可视化各种类型的数据。
• 对于那些有兴趣使用 Streamlit 的人：轻松部署 Web 应用程序并构建用户友好的地图界面。
• 对于那些有兴趣使用 Mapbox 的人：应用自定义地图样式来创建适合项目要求的定制地图。
• 对于那些想要学习地图可视化完整工作流程的人：掌握整个过程，包括数据准备、可视化、样式应用、共享和部署。
• 对于那些对空间分析感兴趣的人：探索如何创建交互式地图并分析地理数据以获得更深入的见解。