python地理數據

❶ 學python可以從事哪些工作

第一：Python web開發

學完Python可以做web開發，因為現在中國學習Python的比較少，而招聘Python的卻非常的多，國內的豆瓣、果殼網等，國外的Google、Dropbox等都在使用Python做web開發。所以Python web是一個非常不錯的選擇方向。

第二：運維

目前很多運維人還沒有學習Python，但是Python給運維帶來的價值非常的大，在運維的工作中，有大量重復性工作的地方，並需要做管理系統、監控系統、發布系統等，將工作自動化起來，提高工作效率，這樣的場景Python是一門非常合適的語言。如果用Python來做運維將會事半功倍。

第三：數據分析

現在無論是哪個行業的，做數據分析的人似乎都離不開Python，因為Python給他們帶來的工作效率是非常的大。在生物信息學、物理、建築、地理信息系統、圖像可視化分析、生命科學等領域都會運用Python進行科學和數字計算。

第四：自動化測試

一切關於自動化的東西，似乎Python都可以滿足，Python可以滿足大多數自動化工作，提升工作效率。

第五：3D游戲開發

Python有很好的3D渲染庫和游戲開發框架，有很多使用Python開發的游戲，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等和一個PyWeek的比賽。

第六：網路編程

除了網路和互聯網的支持，Python還提供了對底層網路的支持，有易於使用的Socket介面和一個非同步的網路編程框架Twisted Python。

第七：人工智慧

下個時代就是人工智慧時代，很多人都在關注，而在人工智慧時代最主流的開發語言就是Python，這是一個潛力最大的選擇方向，所以學習Python不會錯。

可以說Python在IT領域運用相當廣泛，學完後可以從事很多方面的工作。所以，趕快來學Python吧！

❷ 強烈推薦一款Python可視化神器！強烈必備！

Plotly Express 是一個新的高級 Python 可視化庫：它是 Plotly.py 的高級封裝，它為復雜的圖表提供了一個簡單的語法。

受 Seaborn 和 ggplot2 的啟發，它專門設計為具有簡潔，一致且易於學習的 API ：只需一次導入，您就可以在一個函數調用中創建豐富的互動式繪圖，包括分面繪圖（faceting）、地圖、動畫和趨勢線。 它帶有數據集、顏色面板和主題，就像 Plotly.py 一樣。

Plotly Express 完全免費：憑借其寬松的開源 MIT 許可證，您可以隨意使用它（是的，甚至在商業產品中！）。

最重要的是，Plotly Express 與 Plotly 生態系統的其他部分完全兼容：在您的 Dash 應用程序中使用它，使用 Orca 將您的數據導出為幾乎任何文件格式，或使用JupyterLab 圖表編輯器在 GUI 中編輯它們！

用 pip install plotly_express 命令可以安裝 Plotly Express。

一旦導入Plotly Express（通常是 px ），大多數繪圖只需要一個函數調用，接受一個整潔的Pandas dataframe，並簡單描述你想要製作的圖。 如果你想要一個基本的散點圖，它只是 px.scatter（data，x =「column_name」，y =「column_name」）。

以下是內置的 Gapminder 數據集的示例，顯示2007年按國家/地區的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢：

如果你想通過大陸區分它們，你可以使用 color 參數為你的點著色，由 px 負責設置默認顏色，設置圖例等：

這里的每一點都是一個國家，所以也許我們想要按國家人口來衡量這些點...... 沒問題：這里也有一個參數來設置，它被稱為 size：

如果你好奇哪個國家對應哪個點？ 可以添加一個 hover_name ，您可以輕松識別任何一點：只需將滑鼠放在您感興趣的點上即可！ 事實上，即使沒有 hover_name ，整個圖表也是互動的：

也可以通過 facet_col =」continent「 來輕松劃分各大洲，就像著色點一樣容易，並且讓我們使用 x軸 對數（log_x）以便在我們在圖表中看的更清晰：

也許你不僅僅對 2007年 感興趣，而且你想看看這張圖表是如何隨著時間的推移而演變的。 可以通過設置 animation_frame=「year」 （以及 animation_group =「country」 來標識哪些圓與控制條中的年份匹配）來設置動畫。

在這個最終版本中，讓我們在這里調整一些顯示，因為像「gdpPercap」 這樣的文本有點難看，即使它是我們的數據框列的名稱。 我們可以提供更漂亮的「標簽」 （labels），可以在整個圖表、圖例、標題軸和懸停（hovers）中應用。 我們還可以手動設置邊界，以便動畫在整個過程中看起來更棒：

因為這是地理數據，我們也可以將其表示為動畫地圖，因此這清楚地表明 Plotly Express 不僅僅可以繪制散點圖（不過這個數據集缺少前蘇聯的數據）。

事實上，Plotly Express 支持三維散點圖、三維線形圖、極坐標和地圖上三元坐標以及二維坐標。 條形圖（Bar）有二維笛卡爾和極坐標風格。

進行可視化時，您可以使用單變數設置中的直方圖（histograms）和箱形圖（box）或小提琴圖（violin plots），或雙變數分布的密度等高線圖（density contours）。 大多數二維笛卡爾圖接受連續或分類數據，並自動處理日期/時間數據。 可以查看我們的圖庫 (ref-3) 來了解每個圖表的例子。

數據 探索 的主要部分是理解數據集中值的分布，以及這些分布如何相互關聯。 Plotly Express 有許多功能來處理這些任務。

使用直方圖（histograms），箱形圖（box）或小提琴圖（violin plots）可視化單變數分布：

直方圖：

箱形圖：

小提琴圖：

還可以創建聯合分布圖（marginal rugs），使用直方圖，箱形圖（box）或小提琴來顯示雙變數分布，也可以添加趨勢線。 Plotly Express 甚至可以幫助你在懸停框中添加線條公式和R²值！ 它使用 statsmodels 進行普通最小二乘（OLS）回歸或局部加權散點圖平滑（LOWESS）。

在上面的一些圖中你會注意到一些不錯的色標。 在 Plotly Express 中， px.colors 模塊包含許多有用的色標和序列：定性的、序列型的、離散的、循環的以及所有您喜歡的開源包：ColorBrewer、cmocean 和 Carto 。 我們還提供了一些功能來製作可瀏覽的樣本供您欣賞（ref-3）：

定性的顏色序列：

眾多內置順序色標中的一部分：

我們特別為我們的互動式多維圖表感到自豪，例如散點圖矩陣（SPLOMS）、平行坐標和我們稱之為並行類別的並行集。 通過這些，您可以在單個圖中可視化整個數據集以進行數據 探索 。 在你的Jupyter 筆記本中查看這些單行及其啟用的交互：

散點圖矩陣（SPLOM）允許您可視化多個鏈接的散點圖：數據集中的每個變數與其他變數的關系。 數據集中的每一行都顯示為每個圖中的一個點。 你可以進行縮放、平移或選擇操作，你會發現所有圖都鏈接在一起！

平行坐標允許您同時顯示3個以上的連續變數。 dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖動尺寸以重新排序它們並選擇值范圍之間的交叉點。

並行類別是並行坐標的分類模擬：使用它們可視化數據集中多組類別之間的關系。

Plotly Express 之於 Plotly.py 類似 Seaborn 之於 matplotlib：Plotly Express 是一個高級封裝庫，允許您快速創建圖表，然後使用底層 API 和生態系統的強大功能進行修改。 對於Plotly 生態系統，這意味著一旦您使用 Plotly Express 創建了一個圖形，您就可以使用Themes，使用 FigureWidgets 進行命令性編輯，使用 Orca 將其導出為幾乎任何文件格式，或者在我們的 GUI JupyterLab 圖表編輯器中編輯它 。

主題（Themes）允許您控制圖形范圍的設置，如邊距、字體、背景顏色、刻度定位等。 您可以使用模板參數應用任何命名的主題或主題對象：

有三個內置的 Plotly 主題可以使用， 分別是 plotly， plotlywhite 和 plotlydark。

px 輸出繼承自 Plotly.py 的 Figure 類 ExpressFigure 的對象，這意味著你可以使用任何 Figure 的訪問器和方法來改變 px生成的繪圖。 例如，您可以將 .update（） 調用鏈接到 px 調用以更改圖例設置並添加註釋。 .update（） 現在返回修改後的數字，所以你仍然可以在一個很長的 Python 語句中執行此操作：

在這里，在使用 Plotly Express 生成原始圖形之後，我們使用 Plotly.py 的 API 來更改一些圖例設置並添加註釋。

Dash 是 Plotly 的開源框架，用於構建具有 Plotly.py 圖表的分析應用程序和儀錶板。Plotly Express 產生的對象與 Dash 100％兼容，只需將它們直接傳遞到 dash_core_components.Graph，如下所示： dcc.Graph（figure = px.scatter（...））。 這是一個非常簡單的 50行 Dash 應用程序的示例，它使用 px 生成其中的圖表：

這個 50 行的 Dash 應用程序使用 Plotly Express 生成用於瀏覽數據集的 UI 。

可視化數據有很多原因：有時您想要提供一些想法或結果，並且您希望對圖表的每個方面施加很多控制，有時您希望快速查看兩個變數之間的關系。 這是交互與 探索 的范疇。

Plotly.py 已經發展成為一個非常強大的可視化交互工具：它可以讓你控制圖形的幾乎每個方面，從圖例的位置到刻度的長度。 不幸的是，這種控制的代價是冗長的：有時可能需要多行 Python 代碼才能用 Plotly.py 生成圖表。

我們使用 Plotly Express 的主要目標是使 Plotly.py 更容易用於 探索 和快速迭代。

我們想要構建一個庫，它做出了不同的權衡：在可視化過程的早期犧牲一些控制措施來換取一個不那麼詳細的 API，允許你在一行 Python 代碼中製作各種各樣的圖表。 然而，正如我們上面所示，該控制項並沒有消失：你仍然可以使用底層的 Plotly.py 的 API 來調整和優化用 Plotly Express 製作的圖表。

支持這種簡潔 API 的主要設計決策之一是所有 Plotly Express 的函數都接受「整潔」的 dataframe 作為輸入。 每個 Plotly Express 函數都體現了dataframe 中行與單個或分組標記的清晰映射，並具有圖形啟發的語法簽名，可讓您直接映射這些標記的變數，如 x 或 y 位置、顏色、大小、 facet-column 甚至是 動畫幀到數據框（dataframe）中的列。 當您鍵入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 時，Plotly Express 會為數據框中的每一行創建一個小符號標記 - 這就是 px.scatter 的作用 - 並將 「col1」 映射到 x 位置（類似於 y 位置）。 這種方法的強大之處在於它以相同的方式處理所有可視化變數：您可以將數據框列映射到顏色，然後通過更改參數來改變您的想法並將其映射到大小或進行行分面（facet-row）。

接受整個整潔的 dataframe 的列名作為輸入（而不是原始的 numpy 向量）也允許 px 為你節省大量的時間，因為它知道列的名稱，它可以生成所有的 Plotly.py 配置用於標記圖例、軸、懸停框、構面甚至動畫幀。 但是，如上所述，如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名，你可以告訴 px 用每個函數的 labels 參數替換更好的。

僅接受整潔輸入所帶來的最終優勢是它更直接地支持快速迭代：您整理一次數據集，從那裡可以使用 px 創建數十種不同類型的圖表，包括在 SPLOM 中可視化多個維度 、使用平行坐標、在地圖上繪制，在二維、三維極坐標或三維坐標中使用等，所有這些都不需要重塑您的數據！

在 API 級別，我們在 px 中投入了大量的工作，以確保所有參數都被命名，以便在鍵入時最大限度地發現：所有 scatter -類似的函數都以 scatter 開頭（例如 scatter_polar， scatter_ternary）所以你可以通過自動補全來發現它們。 我們選擇拆分這些不同的散點圖函數，因此每個散點圖函數都會接受一組定製的關鍵字參數，特別是它們的坐標系。 也就是說，共享坐標系的函數集（例如 scatter， line ＆ bar，或 scatter_polar， line_polar 和 bar_polar ）也有相同的參數，以最大限度地方便學習。 我們還花了很多精力來提出簡短而富有表現力的名稱，這些名稱很好地映射到底層的 Plotly.py 屬性，以便於在工作流程中稍後調整到交互的圖表中。

最後，Plotly Express 作為一個新的 Python 可視化庫，在 Plotly 生態系統下，將會迅速發展。所以不要猶豫，立即開始使用 Plotly Express 吧！

❸ python能做什麼

python的用途：

Python的優勢有必要作為第一步去了解，Python作為面向對象的腳本語言，優勢就是數據處理和挖掘，這也註定了它和AI、互聯網技術的緊密聯系。

網路爬蟲。顧名思義，從互聯網上爬取信息的腳本，主要由urllib、requests等庫編寫，實用性很強，小編就曾寫過爬取5w數據量的爬蟲。在大數據風靡的時代，爬蟲絕對是新秀。

人工智慧。AI使Python一戰成名，AI的實現可以通過tensorflow庫。神經網路的核心在於激活函數、損失函數和數據，數據可以通過爬蟲獲得。訓練時大量的數據運算又是Python的show time。

(3)python地理數據擴展閱讀：

Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。

Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

❹ python能用於做什麼

Python 的實際應用場景有哪些？這里給大家簡單做一個介紹：

Web 應用開發

在因大數據、人工智慧為人所熟知之前，Python 就已經在 Web 開發領域被廣泛使用，產生了 Django、Flask、Tornado 等 Web 開發框架。得益於其簡潔的語法和動態語言特性，Python 的開發效率很高，因而深受創業團隊的青睞。

一些將 Python 作為主要開發語言的知名互聯網企業/產品：

豆瓣

知乎

果殼網

Instagram

Quora

Dropbox

Reddit

由於後台伺服器的通用性，除了狹義的網站之外，很多 App 和游戲的伺服器端也同樣用 Python 實現。

自動化運維

在 Web 開發領域，Python 只是眾多語言選擇之一；但在自動化運維領域，Python 則是必備技能。靈活的功能和豐富的類庫使其成為運維工程師的首選語言。大量自動化運維工具和平台或以 Python 開發，或提供 Python 的配置介面。單從 Linux 內置 Python 這一點來看也足見其在伺服器和運維領域的地位。

因此很多公司雖然核心業務不是使用 Python，但在管理系統、運維等方面也大量使用。比如 Facebook 工程師維護了上千個 Python 項目，包括基礎設施管理、廣告 API 等。

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網路爬蟲

也叫網路蜘蛛，是指從互聯網採集數據的程序腳本。對於很多數據相關公司來說，爬蟲和反爬蟲技術都是其賴以生存的重要保障。盡管很多語言都可以編寫爬蟲，但靈活的 Python 無疑也是當前的首選。基於 Python 的爬蟲框架 Scrapy 也很受歡迎。

這個星球上最大的「爬蟲」公司 -- Google 一直力推 Python，不僅在公司內部大量使用 Python，也為開發社區做了巨大貢獻。就連 Python 之父 Guido van Rossum 也曾在 Google 工作七年。

數據分析

當通過爬蟲獲取了海量數據之後，需要對數據進行清洗、去重、存儲、展示、分析，在這方面 Python 有許多優秀的類庫：NumPy、Pandas、Matplotlib 可以讓你的數據分析工作事半功倍。

科學計算

雖然 Matlab 在科學計算領域有著不可取代的地位，但 Python 作為一門通用的編程語言，可以帶來更廣泛的應用和更豐富的類庫。NumPy、SciPy、BioPython、SunPy 等類庫在生物信息、地理信息、數學、物理、化學、建築等領域發揮著重要作用。

而大名鼎鼎的 NASA 也早已把 Python 作為主要開發語言。

人工智慧

Python 在人工智慧大范疇領域內的數據挖掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。

機器學習：Scikit-learn

自然語言處理：NLTK

深度學習：Keras、Google 的 TensorFlow、Facebook 的 PyTorch、Amazon 的 MxNet

這些已經占據業內主流的工具要麼是用 Python 開發，要麼也提供了 Python 版本。Python 無疑已成為 AI 領域的必修語言。

膠水語言

Python 簡潔、靈活、通用，幾乎可以在各種場景與各種平台、設備、語言進行連接，因此被稱為膠水語言。有人把它比作小巧而又多功能的瑞士軍刀。除了上面提到的，在其他領域也常常見到 Python 的身影：

金融：大量金融分析和量化交易工具使用 Python 作為的開發腳本語言

游戲：一些引擎使用 Python 作為開發腳本，比較有名的游戲有《文明》系列、網易的《陰陽師》

桌面應用：雖然不算主流，但 PyQT、wxPython、Tkinter 等 GUI 庫也足以應付一般的桌面程序