在Python中实现空间移动的动画

Python中实现空间移动动画的方法

如何将起点-终点矩阵转化为迷人的动画

空间数据在本质上是可视的，在Python中用于可视化（地理）空间数据的进展使得快速绘制各种形状和形式的地图非常容易。甚至可以轻松创建图表和简单地图的动画。特别是使用静态多边形和变化的颜色的分级地图，已经有现成的函数可用。

然而，当涉及到移动数据和线条动画的时候，任务就变得有些繁琐了。在这里，我将尝试给出一个示例，展示如何使用Python解决动态移动数据的动画化。

初始数据

首先，我们需要一些带有时间戳的（线性）数据；在本例中，我将使用挪威奥斯陆市自行车共享系统的自行车共享数据。这些数据在挪威政府开放数据许可证（NLOD 2.0）/开放政府许可证下公开可用，可以从奥斯陆市自行车共享网站主页获取。

import geopandas as gpdimport pandas as pd# 从csv文件导入数据data = pd.read_csv("https://data.urbansharing.com/oslobysykkel.no/trips/v1/2023/10.csv")data = data[['started_at','ended_at','duration', 'start_station_latitude', 'start_station_longitude','end_station_latitude', 'end_station_longitude']]# 将数据子集化为一天的数据data['start_day'] = data['started_at'].apply(lambda x: int(x[8:11]))data = data[data["start_day"]==day]data

由于数据由行程的起点和终点组成，我们需要在这些点之间创建一条线，为此我们可以使用NetworkX中Dijkstra算法的实现。

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创建移动线条

在我们创建移动线条之前，我们需要一个街道网络，可以用它来进行最短路径计算。使用osmnx，我们可以从OpenStreetMap中获取我们感兴趣的区域的自行车网络。我们将使用自行车行程数据的范围作为我们的研究区域。

import osmnx as ox# 从站点创建一个GeoDataFrameinitial_data = gpd.GeoDataFrame(data, geometry=gpd.points_from_xy(data['start_station_longitude'],data['start_station_latitude']),crs="EPSG:4326")# 获取总边界total_bounds =…