前言
1 简介
Kepler.gl作为一款强大的开源地理信息数据可视化工具，可以帮助我们轻松制作针对大规模矢量数据的可视化作品，从而辅助数据分析工作。
Kepler.gl制作常规地图非常简单方便，稍微摸索一下仪表盘界面就可以get到用法，但有些特殊的地图则需要额外对数据进行处理或使用Kepler.gl中的一些隐藏功能，比如之前写过的Python+Kepler.gl轻松制作酷炫路径动画中介绍过的动态路径地图。本文将要介绍的「时间轮播地图」也是一种比较特殊的地图，下面我们就将结合实际例子进行介绍。
2 Python+Kepler.gl制作时间轮播地图
2.1 实例：Uber出行乘客上下车信息
我们以Uber官方提供的2015年某日纽约乘客上下车数据为例，对应文章开头Github仓库中的data.csv，关于Python+Kepler.gl的环境配置可以回顾Python+Kepler.gl轻松制作酷炫路径动画中的相关内容。
首先我们读入data.csv数据：
import pandas as pd
from keplergl import KeplerGlraw = pd.read_csv('data.csv')
raw.head()
需要注意我们的数据中除了必要的经纬度点信息之外，包含了tpep_pickup_datetime与tpep_dropoff_datetime两列日期格式的数据，这是绘制日期轮播地图的关键，即我们的数据集中针对每行数据记录必须有与之相对应的时间信息。
数据准备完毕，使用下列代码向外部导出Kepler.gl对应的html文件，因为所有视觉元素我们都单独手动调整，这里只需要将目标数据嵌入html文件即可:
map1 = KeplerGl(height=800, data={'layer1': raw}) # 生成Kepler.gl网页
map1.save_to_html(file_name='时间轮播地图示例1.html', data={'layer1': raw}) # 导出网页
在外部打开前面导出的html文件，初始界面如图2：
首先删除掉侧边栏Kepler.gl自动识别创建出的全部图层，我们自己手动创建所需的图层，以OD线为例：
接着根据数据本身属性进行适当的视觉元素的调整，这部分看个人喜好，具体步骤略过：
接下来到最重要的步骤，打开左上角的筛选面板：
点击「Add Filter」，选择想要作为时间轮播依据信息的字段：
地图右下角随即出现时间轮播部件：
可以在时间轮播部件中设置时间窗口跨度、播放速度等，下面是我制作出的效果，因为动图录制帧数不宜太高，实际比动图中要流畅很多，你也可以自己自由探索：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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