はてなブックマーク

さて、本日はテキストエディタ上で地図を表示してみようと思います。使用するテキストエディタは Visual Studio Code です。 Visual Studio Code とは Visual Studio CodeはMicrosoftが開発しているWindows、Linux、macOS用のソースコードエディタである。デバッグ、埋め込みGitコントロールとGitHub、シンタックスハイライト、インテリジェントなコード補完 、スニペット、コードリファクタリングのサポートが含まれる。（出典：Wikipedia） VSCode Map Preview とは Visual Studio Code で使用できるプラグインで、様々な地図データを扱うことができます。 marketplace.visualstudio.com 対応フォーマット CSV files (as of 0.5.0) GPX Ge

さて、本日も前回のエントリーに続き Tableau について書いてみようと思います。以下のエントリーで Tableau を使って地図データを可視化してみましたが、今回はもう一歩踏み込んで空間関数を使ってみようと思います。 www.gis-py.com 使用するデータ ESRIジャパンさんが主催した「ArcGIS 開発者のための最新アプリ開発塾 2020」で使用された 各店舗売上.csvを使用します。 community.esri.com 環境 Windows10 64bit Tableau Desktop Public Edition 2021.1.0 64bit 使用する空間関数 MakePoint・・・緯度経度からポイントを作成 MakeLine・・・二つのポイントからラインを作成 Distance・・・2 つのポイント間の距離を計測 バッファー・・・ポイントのバッファーを作成 バッフ

さて、本日はShapelyを使ってみようと思います。 Shapelyとは Shapelyは、GEOSをベースとしたpythonライブラリで、ジオメトリの操作および分析のために使われます。GIS関係のPythonライブラリではかなり有名だと思います。 特徴 二点間の距離を計測したり、エリアの面積を計測することができる プロジェクション（投影法とか座標系）関係の処理はできない wktやjsonのシリアライズ、デシリアライズができる 要するに地理空間データを計算するためのライブラリですね。 投影法？座標系？という方は以下のエントリーを読んでみてください。 www.gis-py.com また、以下のエントリーでもShapelyを紹介していますので、興味のある方はぜひ読んでみてください。 www.gis-py.com Shapelyでのジオメトリの扱い ジオメトリの主なプロパティ プロパティ 値 a

本日は PythonでGISデータを扱う際に便利なライブラリについてまとめてみようと思います。ほとんどが過去のエントリーで紹介しているものですが、これからGISデータを扱おうと思っている方やたくさんライブラリがある中でどういったものを選択していいのか迷っている方はぜひ参考にしてみてください。 メジャーなライブラリ まずはこれを使っておけば間違いないというライブラリを紹介します。 GDAL PythonのGIS系ライブラリと言えばまずGDALを思い浮かべるくらいメジャーなライブラリです。ベクターからラスター、また、データの読み込みから書き込みまで基本的なことは何でもできると考えて大丈夫です。過去のエントリーでもGDALに関していくつかの機能を紹介しています。 www.gis-py.com www.gis-py.com www.gis-py.com www.gis-py.com GeoPand

本日はPythonでスクレイピングした結果をGoogleMapに反映してみました。具体的に言いますと、スクレイピングした情報（緯度経度）の位置にGoogleMap上でマーカーを作成します。スクレイピングについては以下ご参照ください。 ウェブスクレイピング - Wikipedia なんだか小難しく書いてありますが、Webサイトから情報を引っこ抜くくらいの認識で問題ないと思います。 まず、スクレイピングはBeautifulSoupを推しているサイトもけっこうあったのですが、lxmlを使用してみました。pip install lxmlか以下サイトからダウンロードをする必要があります。 https://pypi.python.org/pypi/lxml/2.3 その他必要なライブラリはインストールをお願いします。 対象のサイトは以下です。 神奈川県内の水道事業者一覧 - 神奈川県ホームページ 神奈

本日は当ブログでもよく使用しているESRIさんの日本地図を加工してみようと思います。このデータは全国の市区町村ごとのポリゴンデータなのですが、県ごとのポリゴンが欲しいという方もいるかと思います。単純に県ごとにするだけなら簡単なのですが、人口や世帯数といったデータも一緒に集約することはArcMapではできない？！のではないでしょうか。←自分がやり方を知らないだけかもですが・・・ また、今回のソースと加工したデータはGitHubで公開しました。 https://github.com/sanvarie/MinnanoArcGIS URL 以下サイトでダウンロード可能です。 全国市区町村界データ | 製品 | ESRIジャパン 仕様 ただのコピペですが。 データ仕様 ・フォーマット シェープファイル ・図形タイプ ポリゴン ・座標系 地理座標系 日本測地系 2000（緯度経度 JGD 2000）

さて、本日はpandasでHTMLの表をスクレイピングしてみようと思います。スクレイピングだったらBeautifulSoupやlxmlなどが有名ですが、HTMLの表をスクレイピングするのは割と面倒くさい作業です。「気象庁の震度データベース」というちょうどいいサンプルがあったので、今回はpandasを使ってみようと思います。←これがとっても便利なんです ここで過去10年間で起きた震度5強以上の地震を検索してみたいと思います。 52件もあることがわかりました。やはり日本は地震大国ですね。そして、地震の検索結果が表になっていることがわかります。ここから緯度経度を取得して地震のポイントをマップにプロットしようと思います。 このページでもポイントをプロットしています。地震の深さでポイントの大きさを変えていますね。 このページをいったんHTMLとしてローカルに保存します（動的に作られているページなので

明けましておめでとうございます。本年も GIS奮闘記をよろしくお願いいたします。 2022年末に Microsoft が4780万kmを超える道路データ（GeoJSON形式）の公開をアナウンスしました。本年一発目のエントリーではそのデータを可視化してみようと思います。 公開されている道路データについて 深層学習モデルを使ってBing Maps画像（2020年〜2022年に撮影されたMaxarやAirbusの衛星画像含む）の道路を判読して作成したそうです。OpenStreetMapに無いデータも含まれているみたいですね。 可視化する道路データ 2023年1月7日時点では日本の道路データは公開されていませんでした（少なくとも東アジアの国の道路データは見つかりませんでした）。残念ですが、今回はオーストラリアの道路データを可視化してみようと思います。 実行環境 macOS 13.0.1 Pytho

今回は数値標高モデル(DEM)の解析を行ってみたいと思います。数値標高モデル(DEM)とは地形のデジタル表現のことで我らが国土地理院が公開しています。参考までにですが、これは火星のティトニウム・カズマの数値標高モデル(DEM)を三次元表示した画像です。 基盤地図情報（数値標高モデル）データのダウンロード 以下サイトでダウンロードできます。ユーザー登録が必要です。 基盤地図情報ダウンロードサービス 横須賀が含まれるデータをダウンロードします。 こんな感じで任意のフォルダにXMLのみを格納してください。承認申請のXMLは不要です。また、GeoTiff出力用のフォルダも作成してください。 基盤地図情報（数値標高モデル）データを解析する ファイル名について 基盤地図情報（数値標高モデル）データには 5mメッシュと10mメッシュがありますが、今回はより細かい 5mメッシュを使用します。 ファイル名は

さて、本日は「PythonでTwitterデータを取得しマップ上で表現する」です。つまり、ツイート情報から緯度経度を取得し、その緯度経度ごとにポイントを配置してみようと思います。手順は以下を参照してください。 Twitter APIに接続するためのアカウント情報取得 Twitter APIにアクセスするための情報（consumer_key、consumer_secret、access_token、access_secret）を取得してください。 各種必要なライブラリ等のインストール 必要な各種ライブラリをインストールしてください。 Twitter REST APIsを使うための認証ライブラリは必ずインストールしてください。 pip install requests_oauthlib また、MongoDBもインストールが必要です。詳細は以下を参照してください。 PythonでMongoDBを