geoviews 数据集在覆盖 holoviews 平铺源时将纬度/经度转换为小数答案

【问题标题】：geoviews dataset converts lat/lon into small decimals when overlaying a holoviews tile sourcegeoviews 数据集在覆盖 holoviews 平铺源时将纬度/经度转换为小数
【发布时间】：2020-09-29 02:59:56
【问题描述】：

我有一个 geoviews 数据集，我终于开始工作了。它是一组 GPS 站的纬度、经度和速度，在它们之间进行插值。这些值位于规则网格上。

我按照https://geoviews.org/user_guide/Gridded_Datasets_II.html 的示例创建了一个集合，如下所示

dataset = gv.Dataset(df, kdims=['Lon', 'Lat'], vdims ='Z')
ensemble = dataset.to.heatmap( ['Lon', 'Lat'], vdims = 'Z')

当我调用 ensemble 时，我得到一个带有正确纬度和经度值的热图，如下所示注意 lats 和 lons 在这里是正确的。现在我将再次运行上面显示的被注释掉的行。这是输出

我已经尝试过使用不同的磁贴来源，希望可以解决它。我还尝试了覆盖 geoviews 功能，例如海岸线 (gf.coastline())，当我运行时我收到错误 TypeError: range() got an unexpected keyword argument 'dimension_range'

我真的很想爱上这个包，它看起来很强大，但我很难让事情发挥作用。我还将为其他能够创建热图并在其下显示底图的软件包提供建议。最好具有内置缩放功能。

谢谢

【问题讨论】：

我也不想这样做，我已经尝试使用 hvplot 并设置 geo=True，但由于某些未知原因，它不起作用
它说地理选项不能与 kind='scatter' 一起使用。我使用 scatter 是因为我猜没有其他方法可以与 pandas 数据帧一起使用？

标签： python holoviews hvplot geoviews

【解决方案1】：

这里的问题是 HeatMap 不是 GeoViews 元素，因此它不知道在地理环境中该做什么。相反，如果您使用gv.Image 或gv.QuadMesh（取决于您的数据），GeoViews 将自动假定您的数据采用纬度和经度，并将其投影到瓦片源使用的墨卡托坐标系。所以我建议像这样改变它：

ensemble = dataset.to(gv.Image, ['Lon', 'Lat'], vdims='Z')

【讨论】：

当我运行时，我收到错误“DataError：图像类型需要网格数据，PandasInterface 是柱状的。要将柱状数据显示为网格，请使用 HeatMap 元素或聚合数据。”如果我尝试 QuadMesh，我会收到另一个错误“DataError：没有可用的存储后端能够支持提供的数据格式。”这就是我使用热图功能的原因，因为它是唯一适合我的功能。
此消息表明您的数据与您尝试使用的数据不匹配。如果它已经是网格数据，Pandas 是一个奇怪的选择； Pandas 处理任意数据点，如果它们直接落在规则网格上，则应使用网格数据结构（如 xarray 或 Numpy）表示。如果它们还没有网格化，您需要将它们聚合到一个常规网格中，您可以使用例如from holoviews.operation.datashader import rasterize ; rasterize(dataset.to(gv.Points, ['Lon', 'Lat'], vdims='Z'))。不过，如果没有您的实际数据，就很难判断。