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地理数据可视化的神奇组合:Python和Geopandas

本文分享自华为云社区《Python与Geopandas:地理数据可视化与分析指南》,作者:柠檬味拥抱。 地理数据可视化在许多领域都是至关重要的,无论是研究地理空间分布、城市规划、环境保护还是商业决策。Python语言以其强大的数据处理和可视化库而闻名,而Geopandas作为其地理信息系统(GIS)领域的扩展,为处理地理空间数据提供了方便的工具。本文将介绍如何使用Python和Geopandas进行地理数据可视化,并提供实用的代码示例。 1. 准备工作 在开始之前,确保已经安装了Python和Geopandas库。可以使用pip来安装Geopandas: pip install geopandas 2. 加载地理数据 首先,我们需要加载地理数据。Geopandas支持多种地理数据格式,包括Shapefile、GeoJSON、Geopackage等。在本示例中,我们将使用一个Shapefile格式的地图数据。 import geopandas as gpd # 读取Shapefile格式的地图数据 world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_pa...

原理剖析| 一文搞懂 Kafka Producer(上)

01 前言 今天给大家带来的是 Kafka Producer 的全方位解析(基于 Apache Kafka 3.7[2])。考虑到篇幅限制,本文分为上下两篇,上篇将介绍 Kafka Producer 的使用方法与实现原理,下篇将介绍 Kafka Producer 的实现细节与常见问题。 02 使用方法 在介绍 Kafka Producer 的具体实现前,首先看一下如何使用。用 Kafka Producer 向指定 topic 发送一条消息的示例代码如下: // 配置并创建一个 Producer Properties kafkaProps = new Properties(); kafkaProps.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); kafkaProps.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); kafkaProps.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.s...

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