[中字] 使用 Kepler GL 和 Streamlit

进行交互式地图可视化（中文字幕英文视频教程） 课程总共分为五个主要部分。 课程介绍与数据准备：此部分帮助学习者了解课程的整体框架和目标。同时，介绍了数据来源的多样性，并详细讲解如何生成 H3 数据。通过这部分学习，学习者能够对后续课程所需的数据有清晰认知，并掌握关键数据的生成方法。 掌握 Kepler 演示用户界面：无需编写代码，学习者可以直接与 Kepler GL 演示界面进行交互。这有助于深入理解该界面的基本操作，以及如何利用它完成地图可视化任务，为后续更复杂的操作打下基础。 KeplerGL 地图可视化与配置提取：这部分内容丰富，涵盖了多个层面。首先阐述了在 Google Colab 中进行实验的优势，接着分别针对基础地图、边界层、点层、H3 层、线层等不同数据类型，讲解如何进行可视化以及提取其配置信息。最后还涉及如何对提取的配置进行有效组织，使学习者全面掌握 KeplerGL 在地图可视化和配置方面的应用。 使用 Streamlit 共享地图可视化：课程先介绍了 Streamlit 的基础知识，让学习者对这个框架有初步认识。随后详细讲解如何在 Streamlit 中展示基础地图，以及逐步添加边界层、点层、H3 层、线层到地图中，并设置各层的顺序。课程还包括如何利用 Streamlit Cloud 部署应用，使学习者能够将自己创建的地图可视化成果分享给更多人。 使用 Mapbox 应用自定义地图样式：学习者将学会使用 Mapbox 应用自定义地图样式，打造独特且个性化的可视化效果。同时，课程还会针对使用 Mapbox 样式时可能出现的问题，提供有效的解决方法。 二、课程使用工具介绍 Kepler GL：它是一款开源工具，由行业内专业团队开发。该工具能够实时、高效地分析和可视化复杂的地理空间数据。其丰富的功能和友好的用户界面，使得即使没有深厚编程基础的人员，也能轻松上手，创建出精美的自定义交互式地图。 Streamlit：这是一个 Python 框架，其最大的优势在于能够让用户通过少量代码，快速创建交互式 Web 应用程序。尤其是在数据可视化和构建仪表盘方面，Streamlit 展现出了强大的功能和便捷性。它为用户提供了简单易用的方式，将数据脚本转化为可共享的 Web 应用，大大提高了工作效率。 三、学习目标 通过本课程的学习，学习者将达成以下目标： 熟练掌握 Kepler GL 的用户界面操作，能够独立运用 Kepler GL 演示界面完成各类地图可视化任务。 学会从不同类型的地理空间数据中提取配置信息，并能合理组织这些信息，为后续的可视化和分析工作提供有力支持。 利用 Streamlit 将地图可视化成果高效地分享给其他用户，实现数据的价值传递。 掌握使用 Mapbox 定制地图样式的技巧，创建出具有独特风格的地图，更好地突出数据特点和分析结果。 学会将点数据转换为六边形（H3）数据，为高效的空间数据可视化做好准备，提升对地理空间数据的处理能力。 四、课程特色与优势 系统性强：课程从基础的课程介绍和数据准备开始，逐步深入到各个工具的核心功能应用，最后实现完整的地图可视化与分享，形成了一个系统且全面的学习体系。 实践导向：课程设置了丰富的实际操作内容，通过大量实例和练习，让学习者在实践中掌握知识和技能，能够快速将所学应用到实际工作和项目中。 工具搭配合理：Kepler GL 专注于地理空间数据的可视化，Streamlit 用于将可视化成果便捷地分享给用户，Mapbox 则为地图样式定制提供了丰富选择。三者结合，为学习者提供了一站式的地图可视化解决方案。 适用性广：无论是从事地理信息科学、城市规划、物流运输，还是数据新闻等领域的人员，都能从这门课程中获取有价值的知识和技能，提升自身在地理空间数据处理和可视化方面的能力。 如果你渴望提升地理空间数据可视化技能，那么这门课程将是你不容错过的学习机会。通过学习，你将掌握前沿工具，为自己的职业发展和项目实践增添强大助力。