Привет, Хабр!

Меня зовут Екатерина Кононова, я Data Scientist и участник профессионального сообщества NTA. Часто возникает проблема визуализации данных за несколько периодов времени. Те, кто уже пытался создавать карты знают, что эту проблему можно решить с помощью разных слоёв на карте. Если заглянуть в код, то можно увидеть, что именно строка folium.LayerControl(). add_to(m) позволяет добавить на карту возможность переключения между слоями, но об этом чуть позже.

https://habr.com/ru/post/714182/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=714182

Возникла необходимость изобразить на интерактивной карте актуальное предложение вакансий в сфере Data Science с агрегацией по городам.

Действовать будем в 3 этапа:

1. Парсинг вакансий с hh API


2. Актуализация геолокаций каждой вакансии с точностью до населенного пункта


3. Построение heatmap по количеству вакансий и по средней предлагаемой зарплате с помощью folium

https://habr.com/ru/post/709092/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709092

Для визуализации интерактивных карт рассмотрим библиотеку - Folium.

Folium — это мощная библиотека визуализации данных в Python, которая была создана в первую очередь для того, чтобы помочь людям визуализировать гео-пространственные данные.

Folium - это библиотека с открытым исходным кодом, созданная на основе возможностей Datawrangling экосистемы.

С помощью Folium можно создать карту любого местоположения в мире, если вы знаете его значения широты и долготы.

Также можете создать карту и наложить маркеры, а также кластеры маркеров поверх карты для крутых и очень интересных визуализаций.

Folium - это библиотека Python, которая помогает создавать несколько типов карт Leaflet. Тот факт, что результаты Folium интерактивны, делает эту библиотеку очень полезной для создания информационных панелей.

На официальной странице документации Folium:

https://habr.com/ru/post/664888/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=664888

В этой статье я расскажу как визуализировать пространственные данные одной или нескольких тренировок одновременно на интерактивной карте, как отобразить значение показателя скорости на треке тренировки и как определить самое частое место тренировок за период времени.

Для решения задач я использовал несколько библиотек Python, предназначенных для работы с пространственными данными и их визуализации – GeoPandas, PyProj, Shapely, Folium, Branca, H3-Pandas, OSMnx.

Подробное описание кода, примеры картографических изображений и ссылка на полный git-проект внутри.

https://habr.com/ru/post/662912/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=662912