Python怎么實現(xiàn)交通數(shù)據(jù)可視化

這篇文章主要講解了“Python怎么實現(xiàn)交通數(shù)據(jù)可視化”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Python怎么實現(xiàn)交通數(shù)據(jù)可視化”吧！

1、TransBigData簡介

TransBigData為處理常見的交通時空大數(shù)據(jù)（如出租車GPS數(shù)據(jù)、共享單車數(shù)據(jù)和公交車GPS數(shù)據(jù)等）提供了快速而簡潔的方法。TransBigData為交通時空大數(shù)據(jù)分析的各個階段提供了多種處理方法,代碼簡潔、高效、靈活、易用，可以用簡潔的代碼實現(xiàn)復雜的數(shù)據(jù)任務。

目前，TransBigData主要提供以下方法：

• 數(shù)據(jù)預處理：對數(shù)據(jù)集提供快速計算數(shù)據(jù)量、時間段、采樣間隔等基本信息的方法，也針對多種數(shù)據(jù)噪聲提供了相應的清洗方法。

• 數(shù)據(jù)柵格化：提供在研究區(qū)域內(nèi)生成、匹配多種類型的地理柵格（矩形、三角形、六邊形及geohash柵格）的方法體系，能夠以向量化的方式快速算法將空間點數(shù)據(jù)映射到地理柵格上。

• 數(shù)據(jù)可視化：基于可視化包keplergl，用簡單的代碼即可在Jupyter Notebook上交互式地可視化展示數(shù)據(jù)。

• 軌跡處理：從軌跡數(shù)據(jù)GPS點生成軌跡線型，軌跡點增密、稀疏化等。

• 地圖底圖、坐標轉(zhuǎn)換與計算：加載顯示地圖底圖與各類特殊坐標系之間的坐標轉(zhuǎn)換。

• 特定處理方法：針對各類特定數(shù)據(jù)提供相應處理方法，如從出租車GPS數(shù)據(jù)中提取訂單起訖點，從手機信令數(shù)據(jù)中識別居住地與工作地，從地鐵網(wǎng)絡GIS數(shù)據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)并計算最短路徑等。

TransBigData可以通過pip或者conda安裝，在命令提示符中運行下面代碼即可安裝：

pip install -U transbigdata

安裝完成后，在Python中運行如下代碼即可導入TransBigData包。

import transbigdata as tbd

2、數(shù)據(jù)預處理

TransBigData與數(shù)據(jù)處理中常用的Pandas和GeoPandas包能夠無縫銜接。首先我們引入Pandas包并讀取出租車GPS數(shù)據(jù)：

import pandas as pd
# 讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv('TaxiData-Sample.csv',header = None)
data.columns = ['VehicleNum','time','lon','lat','OpenStatus','Speed']
data.head()

結(jié)果如圖2所示：

▲圖2 出租車GPS數(shù)據(jù)

然后，引入GeoPandas包，讀取研究范圍的區(qū)域信息并展示：

import geopandas as gpd
# 讀取研究范圍區(qū)域信息
sz = gpd.read_file(r'sz/sz.shp')
sz.plot()

結(jié)果如圖3所示：

▲圖3 研究范圍的區(qū)域信息

TransBigData包集成了交通時空數(shù)據(jù)的一些常用預處理方法。其中，tbd.clean_outofshape方法輸入數(shù)據(jù)和研究范圍區(qū)域信息，能夠剔除研究范圍外的數(shù)據(jù)。而tbd.clean_taxi_status方法則可以剔除出租車GPS數(shù)據(jù)中載客狀態(tài)瞬間變化的記錄。在使用預處理方法時需要傳入數(shù)據(jù)表中重要信息列所對應的列名，代碼如下：

# 數(shù)據(jù)預處理
#剔除研究范圍外的數(shù)據(jù)，計算原理是在方法中先柵格化后柵格匹配研究范圍后實現(xiàn)對應。因此這里需要同時定義柵格大小，越小則精度越高
data = tbd.clean_outofshape(data, sz, col=['lon', 'lat'], accuracy=500)
# 剔除出租車數(shù)據(jù)中載客狀態(tài)瞬間變化的數(shù)據(jù)
data = tbd.clean_taxi_status(data, col=['VehicleNum', 'time', 'OpenStatus'])

經(jīng)過上面代碼的處理，我們就已經(jīng)將出租車GPS數(shù)據(jù)中研究范圍以外的數(shù)據(jù)和載客狀態(tài)瞬間變化的數(shù)據(jù)予以剔除。

3、數(shù)據(jù)柵格化

柵格形式（地理空間上相同大小的網(wǎng)格）是表達數(shù)據(jù)分布最基本的方法，GPS數(shù)據(jù)經(jīng)過柵格化后，每個數(shù)據(jù)點都含有其所在的柵格信息。采用柵格表達數(shù)據(jù)的分布時，其表示的分布情況與真實情況接近。

TransBigData工具為我們提供了一套完整、快速、便捷的柵格處理體系。用TransBigData進行柵格劃分時，首先需要確定柵格化的參數(shù)（可以理解為定義了一個柵格坐標系），參數(shù)可以幫助我們快速進行柵格化：

# 定義研究范圍邊界
bounds = [113.75, 22.4,114.62, 22.86]
# 通過邊界獲取柵格化參數(shù)
params = tbd.area_to_params(bounds,accuracy = 1000)
params

輸出：

{'slon': 113.75,
'slat': 22.4,
'deltalon': 0.00974336289289822,
'deltalat': 0.008993210412845813,
'theta': 0,
'method': 'rect',
'gridsize': 1000}

此時輸出的柵格化參數(shù)params的內(nèi)容存儲了柵格坐標系的原點坐標（slon、slat）、單個柵格的經(jīng)緯度長寬 （deltalon、deltalat）、柵格的旋轉(zhuǎn)角度（theta）、柵格的形狀（method參數(shù)，其值可以是方形rect、三角形tri和六邊形hexa）以及柵格的大?。╣ridsize參數(shù)，單位為米）。

取得柵格化參數(shù)后，我們便可以用TransBigData中提供的方法對GPS數(shù)據(jù)進行柵格匹配、生成等操作。

完整的柵格處理方法體系如圖4所示：

▲圖4 TransBigData所提供的柵格處理體系

使用tbd.GPS_to_grid方法能夠為每一個出租車GPS點生成，該方法會生成編號列LONCOL與 LATCOL，由這兩列共同指定所在的柵格：

# 將GPS數(shù)據(jù)對應至柵格，將生成的柵格編號列賦值到數(shù)據(jù)表上作為新的兩列
data['LONCOL'],data['LATCOL']= tbd.GPS_to_grids(data['lon'],data['lat'],params)

下一步，聚合集計每一柵格內(nèi)的數(shù)據(jù)量，并為柵格生成地理幾何圖形，構(gòu)建GeoDataFrame：

# 聚合集計柵格內(nèi)數(shù)據(jù)量
grid_agg=data.groupby(['LONCOL','LATCOL'])['VehicleNum'].count().reset_index()
# 生成柵格的幾何圖形
grid_agg['geometry']=tbd.grid_to_polygon([grid_agg['LONCOL'],grid_agg['LATCOL']],params)
# 轉(zhuǎn)換為GeoDataFrame
grid_agg=gpd.GeoDataFrame(grid_agg)
# 繪制柵格
grid_agg.plot(column = 'VehicleNum',cmap = 'autumn_r')

結(jié)果如圖5所示：

▲圖5 數(shù)據(jù)柵格化的結(jié)果

對于一個正式的數(shù)據(jù)可視化圖來說，我們還需要添加底圖、色條、指北針和比例尺。TransBigData也提供了相應的功能，代碼如下：

import matplotlib.pyplot as plt
fig =plt.figure(1,(8,8),dpi=300)
ax =plt.subplot(111)
plt.sca(ax)
# 添加行政區(qū)劃邊界作為底圖
sz.plot(ax=ax,edgecolor=(0,0,0,0),facecolor=(0,0,0,0.1),linewidths=0.5)
# 定義色條位置
cax = plt.axes([0.04, 0.33, 0.02, 0.3])
plt.title('Data count')
plt.sca(ax)
# 繪制數(shù)據(jù)
grid_agg.plot(column = 'VehicleNum',cmap = 'autumn_r',ax = ax,cax = cax,legend = True)
# 添加指北針和比例尺
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()

結(jié)果如圖6所示：

▲圖6 tbd包繪制的出租車GPS數(shù)據(jù)分布

4、訂單起訖點OD提取與聚合集計

針對出租車GPS數(shù)據(jù)，TransBigData提供了直接從數(shù)據(jù)中提取出出租車訂單起訖點（OD）信息的方法，代碼如下：

# 從GPS數(shù)據(jù)提取OD
oddat=tbd.taxigps_to_od(data,col=['VehicleNum','time','Lng','Lat','OpenStatus'])
oddata

結(jié)果如圖7所示：

▲圖7 tbd包提取的出租車OD

TransBigData包提供的柵格化方法可以讓我們快速地進行柵格化定義，只需要修改accuracy參數(shù)，即可快速定義不同大小粒度的柵格。我們重新定義一個2km*2km的柵格坐標系，將其參數(shù)傳入tbd.odagg_grid方法對OD進行柵格化聚合集計并生成GeoDataFrame：

# 重新定義柵格，獲取柵格化參數(shù)
params=tbd.area_to_params(bounds,accuracy = 2000)
# 柵格化OD并集計
od_gdf=tbd.odagg_grid(oddata,params)
od_gdf.plot(column = 'count')

結(jié)果如圖8所示：

▲圖8 tbd集計的柵格OD

添加地圖底圖，色條與比例尺指北針：

# 創(chuàng)建圖框
import matplotlib.pyplot as plt
fig =plt.figure(1,(8,8),dpi=300)
ax =plt.subplot(111)
plt.sca(ax)
# 添加行政區(qū)劃邊界作為底圖
sz.plot(ax=ax,edgecolor=(0,0,0,1),facecolor=(0,0,0,0),linewidths=0.5)
# 繪制colorbar
cax=plt.axes([0.05, 0.33, 0.02, 0.3])
plt.title('Data count')
plt.sca(ax)
# 繪制OD
od_gdf.plot(ax = ax,column = 'count',cmap = 'Blues_r',linewidth = 0.5,vmax = 10,cax = cax,legend = True)
# 添加比例尺和指北針
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()

結(jié)果如圖9所示：

▲ 圖9 TransBigData繪制的柵格OD數(shù)據(jù)

同時，TransBigData包也提供了將OD直接聚合集計到區(qū)域間的方法：

# OD集計到區(qū)域
# 方法1：在不傳入柵格化參數(shù)時，直接用經(jīng)緯度匹配
od_gdf = tbd.odagg_shape(oddata,sz,round_accuracy=6)
# 方法2：傳入柵格化參數(shù)時，程序會先柵格化后匹配以加快運算速度，數(shù)據(jù)量大時建議使用
od_gdf = tbd.odagg_shape(oddata,sz,params = params)
od_gdf.plot(column = 'count')

結(jié)果如圖10所示：

▲圖10 tbd集計的小區(qū)OD

加載地圖底圖并調(diào)整出圖參數(shù)：

# 創(chuàng)建圖框
import matplotlib.pyplot as plt
import plot_map
fig =plt.figure(1,(8,8),dpi=300)
ax =plt.subplot(111)
plt.sca(ax)
# 添加行政區(qū)劃邊界作為底圖
sz.plot(ax = ax,edgecolor = (0,0,0,0),facecolor = (0,0,0,0.2),linewidths=0.5)
# 繪制colorbar
cax = plt.axes([0.05, 0.33, 0.02, 0.3])
plt.title('count')
plt.sca(ax)
# 繪制OD
od_gdf.plot(ax = ax,vmax = 100,column = 'count',cax = cax,cmap = 'autumn_r',linewidth = 1,legend = True)
# 添加比例尺和指北針
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()

結(jié)果如圖11所示：

▲ 圖11區(qū)域間OD可視化結(jié)果

5、交互可視化

在TransBigData中，我們可以對出租車數(shù)據(jù)使用簡單的代碼在jupyter notebook中快速進行交互可視化。這些可視化方法底層依托了keplergl包，可視化的結(jié)果不再是靜態(tài)的圖片，而是能夠與鼠標響應交互的地圖應用。

tbd.visualization_data方法可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)分布的可視化，將數(shù)據(jù)傳入該方法后，TransBigData會首先對數(shù)據(jù)點進行柵格集計，然后生成數(shù)據(jù)的柵格，并將數(shù)據(jù)量映射至顏色上。代碼如下：

結(jié)果如圖12所示：

# 可視化數(shù)據(jù)點分布
tbd.visualization_data(data,col = ['lon','lat'],accuracy=1000,height = 500)

▲ 圖12數(shù)據(jù)分布的柵格可視化

對于出租車數(shù)據(jù)中所提取出的出行OD，也可使用tbd.visualization_od方法實現(xiàn)OD的弧線可視化。該方法也會對OD數(shù)據(jù)進行柵格聚合集計，生成OD弧線，并將不同大小的OD出行量映射至不同顏色。代碼如下：

# 可視化數(shù)據(jù)點分布
tbd.visualization_od(oddata,accuracy=2000,height = 500)

結(jié)果如圖13所示：

▲ 圖13 OD分布的弧線可視化

對個體級的連續(xù)追蹤數(shù)據(jù)，tbd.visualization_trip方法可以將數(shù)據(jù)點處理為帶有時間戳的軌跡信息并動態(tài)地展示，代碼如下：

# 動態(tài)可視化軌跡
tbd.visualization_trip(data,col = ['lon','lat','VehicleNum','time'],height = 500)

結(jié)果圖14所示。點擊其中的播放鍵，可以看到出租車運行的動態(tài)軌跡效果。

感謝各位的閱讀，以上就是“Python怎么實現(xiàn)交通數(shù)據(jù)可視化”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學習后，相信大家對Python怎么實現(xiàn)交通數(shù)據(jù)可視化這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！