有人说:一个人从1岁活到80岁很平凡,但如果从80岁倒着活,那么一半以上的人都可能不凡。
生活没有捷径,我们踩过的坑都成为了生活的经验,这些经验越早知道,你要走的弯路就会越少。
今天在刷视频的时候看到了我订阅的Youtube博主更新了,感觉内容蛮有用的,就分享给大家
原视频链接如下,打开需要魔法
https://www.youtube.com/watch?v=iNHQgLw7qZc
数据说明
本数据采用的是中国的机场数据,数据来源ourairports
,该数据详细介绍可参考下列内容
https://mp.weixin.qq.com/s/YFEEphaNWHhFXhjzGe89qw
这是该网站上内嵌的web机场地图,正在本期教程中,我们将让ChatGPT
来制作这样一份地图
数据比较杂乱,注意记住这三列就可以
代码编写
交互式地图绘制
作为一个对话型AI,当然需要告诉他我使用什么数据,什么平台,什么编程语言完成地图,让我们见识一下ChatGPT
的能力吧
修改一下文件路径,然后运行程序
import pandas as pdimport geopandas as gpdfrom folium import Map, Marker# Read the CSV file into a DataFramedf = pd.read_csv(r"C:\Users\zheyu\Desktop\cn-airports.csv")# Convert the DataFrame to a GeoDataFramegdf = gpd.GeoDataFrame( df, geometry=gpd.points_from_xy(df.longitude_deg, df.latitude_deg))# Create an instance of the Folium Map classm = Map(location=[df.latitude_deg.mean(), df.longitude_deg.mean()])# Iterate over the rows of the GeoDataFramefor i, row in gdf.iterrows(): Marker(location=[row.latitude_deg, row.longitude_deg], popup=row.name).add_to(m)# Save the map to an HTML filem.save("map.html")
然后在桌面就会生成一个map.html
,你可以使用任何网络浏览器打开
显示的数据多是因为包含了直升机机场
筛选需要的数据
在数据中type
列是机场属性,接下来就让ChatGPT
教我如何显示筛选出的大型机场吧
这是ChatGPT
修改后的代码
import pandas as pdimport geopandas as gpdfrom folium import Map, Marker# Read the CSV file into a DataFramedf = pd.read_csv(r"C:\Users\zheyu\Desktop\cn-airports.csv")# Filter the DataFrame to only include rows with "type" value "large_airport"df = df[df.type == "large_airport"]# Convert the DataFrame to a GeoDataFramegdf = gpd.GeoDataFrame( df, geometry=gpd.points_from_xy(df.longitude_deg, df.latitude_deg))# Create an instance of the Folium Map classm = Map(location=[gdf.latitude_deg.mean(), gdf.longitude_deg.mean()])# Iterate over the rows of the filtered GeoDataFramefor i, row in gdf.iterrows(): Marker(location=[row.latitude_deg, row.longitude_deg], popup=row.name).add_to(m)# Save the map to an HTML filem.save("map.html")
默认使用的是osm
作为背景
修改web地图图层
让ChatGPT
切换成卫星影像
ChatGPT
具有上下文多轮会话能力,这太神奇了
生成的代码如下
import pandas as pdimport geopandas as gpdfrom folium import Map, Marker# Read the CSV file into a DataFramedf = pd.read_csv(r"C:\Users\zheyu\Desktop\cn-airports.csv")# Filter the DataFrame to only include rows with "type" value "large_airport"df = df[df.type == "large_airport"]# Convert the DataFrame to a GeoDataFramegdf = gpd.GeoDataFrame( df, geometry=gpd.points_from_xy(df.longitude_deg, df.latitude_deg))# Create an instance of the Folium Map classm = Map(location=[gdf.latitude_deg.mean(), gdf.longitude_deg.mean()], tiles='https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/{z}/{y}/{x}', attr='Tiles © Esri — Source: Esri, i-cubed, USDA, USGS, AEX, GeoEye, Getmapping, Aerogrid, IGN, IGP, UPR-EGP, and the GIS User Community')# Iterate over the rows of the filtered GeoDataFramefor i, row in gdf.iterrows(): Marker(location=[row.latitude_deg, row.longitude_deg], popup=row.name).add_to(m)# Save the map to an HTML filem.save("map.html")
结语
ChatGPT的功能不仅仅是制作这种简单的交互式地图,他在很多领域有着非常大的应用,我们行业内就有大佬用它写标书,写规划大纲,他很大程度上减轻了我们的重复劳动。
在遥感和GIS领域,我看到他巨大的潜力,特别是作为编写代码修改BUG的工具方面,他会给我们提供非常有用的指导,在未来 的地理空间分析学习工程中,我将尝试把ChatGPT带给你们,展现出在AI帮助下我们的工作将会变得更加轻松
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一边赶路,一边寻找出路,希望大家在每个幸福的日子里,都能快乐前行。