前言

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作者：費弗里

1. 簡介

Kepler.gl相信很多人都聽說過，作為Uber幾年前開源的互動式地理信息可視化工具，kepler.gl依托WebGL強大的圖形渲染能力，可以在瀏覽器端以多種形式輕鬆展示大規模數據集。

更令人興奮的是Kepler.gl在去年推出了基於Python的介面庫keplergl，結合jupyter notebook/jupyter lab的相關拓展插件，使得我們可以通過編寫Python程式配合Kepler.gl更靈活地製作各種可視化作品。

而隨著近期keplergl的更新，更多的新特性得以同步到其Python生態中，本文就將針對其中的路徑動畫的製作方法進行介紹。

2.基於keplergl的路徑動畫

我們要製作的路徑動畫圖主要用於表現特定路徑上流的運動，譬如圖3的例子來自Kepler.gl官方示例：

而在官方的說明中描述了要繪製路徑動畫需要輸入的數據格式：

這是一個典型的GeoJSON格式LineString要素，特別的是其"coordinates"鍵對應的值不同於常規的[經度, 緯度]格式，而是代表著[經度, 緯度, 高度, 時間戳]，其中高度非必要，可以設置為0，而時間戳則聲明瞭軌跡動畫在該時間點會到達的該點位置，即線要素上連續的點位置+時間戳定義了軌跡動畫的運動模式，下麵我們分步驟來實現。

3.構造數據與初始化html

這裡我們以重慶市渝中區的OSM路網為演示示例數據，首先我們需要利用json模塊來讀取本地重慶市渝中區_osm路網_道路.geojson數據：

from keplergl import KeplerGl
import json
import time

with open('geometry/重慶市渝中區_osm路網_道路.geojson') as g:
    raw_roads = json.load(g)

隨便列印出其中包含的某個線要素：

可以看到，這時線要素內部包含的點還是[經度, 緯度]的格式，接下來我們為其虛構上時間戳信息，為了保證整個路網可視化的協調一致，將所有線要素的時間跨度固定在一個小時之內，保證每段路上從頭到尾的軌跡動畫都保持一致：

start_time = time.mktime(time.strptime('2020-05-29 20:00:00', "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

for i in range(raw_roads['features'].__len__()):
    for j in range(raw_roads['features'][i]['geometry']['coordinates'].__len__()):
        
        shift_time = int((j / raw_roads['features'][i]['geometry']['coordinates'].__len__())*3600) # 更新當前對應的時間戳
        
        raw_roads['features'][i]['geometry']['coordinates'][j] \
            .extend([0, # 高度設置為0
                     int(start_time) + shift_time])

接著再列印其中一個線要素：

可以發現每個點元素都追加上高度0以及對應的時間戳（註意這裡的時間戳必須為整數否則之後輸入keplergl會報錯），接下來的過程就非常簡單。

首先確保你已經安裝了keplergl以及對應插件，譬如我所使用的jupyter lab，在確保nodejs被安裝的前提下，使用jupyter labextension install @
jupyter-widgets/jupyterlab-manager keplergl-jupyter安裝拓展插件（jupyter notebook可參考
https://github.com/keplergl/kepler.gl/tree/master/bindings/kepler.gl-jupyter#installation），以及使用pip install keplergl來安裝keplergl庫，一切準備就緒直接運行如下代碼：

from keplergl import KeplerGl
# 生成KeplerGl對象s
map1 = KeplerGl(height=400, 
                data={'flow': raw_roads}) # data以圖層名為鍵，對應的矢量數據為值
map1
map1.save_to_html(file_name='渝中區.html') # 導出到本地可編輯html文件

這一步的目的是初始化已嵌入目標數據的html文件，接下來你就可以關閉jupyter lab，在工作目錄下找到已經導出的html文件直接打開，接下來的工作將在瀏覽器里進行。