Python-Folium-Paket für „Satelliten“-Karten
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Contents:
Was ist das Folium-Paket in Python?
Folium ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek, mit der Sie verschiedene Arten von Leaflet-Karten erstellen können. Standardmäßig erstellt Folium eine Karte in einer separaten HTML-Datei. Da Folium-Ergebnisse interaktiv sind, ist diese Bibliothek sehr nützlich für die Erstellung von Dashboards. Sie können in Folium auch Jupyter-Karten inline erstellen.
Wie installiert man die Folium-Bibliothek in Python?
folium
- Installation. $ pip install folium.
- Dokumentation. https://python-visualization.github.io/folium/
- Galerie. Es gibt zwei Galerien von Jupyter-Notebooks mit Beispielen, die Sie mit dem nbviewer von Jupyter anzeigen können:
- Contributing. Wir lieben Beiträge!
- Changelog.
- Pakete und Plugins.
Wie kann man eine Karte mit Folium in Python zeichnen?
Foliumkarte erstellen
- [6]: # Stamen Terrain map = folium. Map(location=[13.406, 80.110], tiles="Stamen Terrain", zoom_start=9) map.
- [7]: # OpenStreetMap map = folium. Map(location=[13.406, 80.110], tile="OpenStreetMap", zoom_start=9) map.
- [8]: # Stamen Toner map = folium.
Was ist __ Paket __?
Ich möchte nur wissen, was genau __package__ bedeutet
Es ist der Mechanismus, der explizite relative Importe ermöglicht. Es gibt drei mögliche Kategorien von Werten für __package__ Ein Paketname (ein String) Ein leerer String.
Kann Folium Google Maps verwenden?
Zitat aus dem Video:
Ist Folium eine API?
Bei der Entwicklung von Folium standen Einfachheit, Leistung und Benutzerfreundlichkeit im Vordergrund. Es arbeitet effizient, kann mit einer Vielzahl von Plugins erweitert werden und hat eine schöne und einfach zu bedienende API.
Wozu dient das Paket SymPy?
SymPy ist eine Python-Bibliothek für symbolische Mathematik. Sie zielt darauf ab, ein vollwertiges Computeralgebrasystem (CAS) zu werden, während der Code so einfach wie möglich gehalten wird, um verständlich und leicht erweiterbar zu sein.
Was ist das Streamlit-Paket in Python?
Streamlit ist ein Open-Source-App-Framework in der Sprache Python. Es hilft uns, in kurzer Zeit Webanwendungen für Data Science und maschinelles Lernen zu erstellen. Es ist kompatibel mit den wichtigsten Python-Bibliotheken wie scikit-learn, Keras, PyTorch, SymPy(latex), NumPy, pandas, Matplotlib usw.
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